【摘 要】
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盐渍海参是一种珍贵的海洋食品,味道鲜美、富含蛋白质、矿物质元素,具有较高的营养价值和保健功效。盐渍过程中海参的水分含量和质构特性,是决定其品质的重要因素,但尚缺乏有效的品质鉴别方法。目前,盐渍过程中海参品质的检测方法主要以传统的感官评价和实验室检测为主,感观评价主观性强,不利于自动化加工;实验室检测操作复杂、时间长、样本有损。亟需开发一种能够快速、无损实现盐渍海参品质检测的方法,对海参加工过程品质
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盐渍海参是一种珍贵的海洋食品,味道鲜美、富含蛋白质、矿物质元素,具有较高的营养价值和保健功效。盐渍过程中海参的水分含量和质构特性,是决定其品质的重要因素,但尚缺乏有效的品质鉴别方法。目前,盐渍过程中海参品质的检测方法主要以传统的感官评价和实验室检测为主,感观评价主观性强,不利于自动化加工;实验室检测操作复杂、时间长、样本有损。亟需开发一种能够快速、无损实现盐渍海参品质检测的方法,对海参加工过程品质控制和产品质量自动监测具有重要意义。本研究以盐渍过程中海参为研究对象,将海参的水分含量和质构参数作为盐渍海参品质的评价指标,利用高光谱成像（Hyperspectral Imaging,HSI）技术和低场核磁（Low Field NMR,LF-NMR）技术特殊的检测原理,分别面向盐渍海参展开品质指标检测方法研究;联合运用HSI和LF-NMR技术,结合不同的数据融合方法,对盐渍过程海参品质指标检测方法展开相关研究。主要研究内容与方法如下:（1）利用HSI技术采集4℃下不同盐渍进程的海参样品高光谱信息,进行水分含量和质构定量预测方法研究。分别利用SG卷积平滑（Savitzky-Golay Smoothing,SG）、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）、SG和MSC结合（SG-MSC）的方法对光谱数据进行预处理,采用连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）获取特征波长,分别建立基于全光谱和特征光谱的PLSR水分含量预测模型、质构预测模型。经比较,利用高光谱进行硬度、粘聚性、咀嚼性的预测效果较差,水分含量和弹性预测效果较优,其中W-CW-PLSR、E-CW-SG-PLSR模型效果最佳。在此基础上,利用优选的最佳预测模型,实现海参盐渍过程中水分和弹性参数的含量及分布可视化。（2）基于LF-NMR技术,采集不同盐渍进程的海参样品CPMG弛豫信号,面向海参水分含量和质构预测方法展开研究。利用SPA提取特征核磁数据,基于全部的核磁数据和特征核磁数据分别建立盐渍海参水分含量和质构的预测模型。模型结果表明基于LF-NMR数据能够较好的实现盐渍海参水分含量的定量预测,对盐渍海参硬度、粘聚性、咀嚼性不具有预测能力,对弹性能够实现预测,但模型精度需要进一步提高。最终将W-CNM-PLSR和E-CNM-PLSR分别作为海参盐渍过程中水分含量和弹性的预测模型;同时基于T1成像信号进行了海参盐渍过程中水分含量可视化,分析了不同盐渍进程海参水分含量及分布规律。（3）分别对盐渍过程中海参样本的HSI和LF-NMR数据分别进行数据层和特征层融合,在前述研究基础上,联用HSI和LF-NMR的原始数据、特征数据、经PCA降维的特征数据,分别构建盐渍海参水分含量和弹性预测融合模型。模型结果表明,利用特征数据构建的W-CF-PLSR和E-CF-PLSR模型在水分含量和弹性预测方面表现最优,模型精度和稳定性均高于使用单一技术进行的预测,验证了HSI和LF-NMR技术联用在盐渍海参水分含量、弹性预测方面的可行性。
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