冷冻是保存食品最重要的手段之一,低温环境可以抑制大多数微生物的生长繁殖及其生化反应。冷冻技术对食品的长期保质、便捷流通和安全消费起到了非常重要的作用。高光谱成像(HSI)作为一门新兴的快速无损检测技术,在农副产品检测中得到越来越多的研究和应用。但是这些研究都是以常温食品为对象,而对冷冻食品的光谱特性研究及其检测应用甚少。本论文以猪肉背最长肌肉为实验材料,以温度和时序为主线,研究了温度对光谱的影响,以及冷冻过程和冷藏贮藏过程中肉的光谱变化规律。同时通过光谱技术实现对了冷冻冷藏肉产品的快速无损检测。具体研究结论如下：探究了猪肉光谱特性：猪肉的蛋白和脂肪等干物质在900-2200 nm波段对光谱的吸收逐渐增加,塑造了猪肉在近红外波段的反射值逐渐降低的光谱轮廓。猪肉干物质拥有1100 nm、1300 nm、1680 nm和1890 nm四个显著的反射峰。水分在900-2200 nm的整个波段上均有较强的吸收,使整体光谱反射值下降。尤其是完全覆盖了1680 nm和1890 nm两个光谱峰。但降温冷冻、干燥脱水、加热蒸煮等加工处理由于具有强迫细胞排水的作用,使得这2个反射峰以不同程度和特点浮现出来。探究了不同温度变化与猪肉光谱之间的关系。当水分存在时,温度的细微变化就会引起光谱的显著改变,即温度降低时光谱反射值会升高,且1100 nm和1300 nm的光谱峰位置会向长波方向偏移。猪肉的温度越低,鲜猪肉就越显现出猪肉干物质的光谱特征。升温加热时,猪肉光谱变化与蛋白变性程度之间存在着一定的内在对应关系。探究了不同冷冻条件对冷冻产品光谱的影响。研究发现冷冻条件会改变冷冻产品的光谱强度,但不会改变谱峰的位置。而且冷冻温度越低,冷冻产品的光谱反射值越高,1172 nm处的反射率与冷冻温度之间的负相关达到极显著水平(R=-0.841,P<0.01)。将冷冻样品脱水,样品光谱依然存在此规律性的差异。冷冻过程中,不同的冷冻条件对冰晶和蛋白质等物质均具有一定的影响,并且差异最终在样品的光谱上能够很好地体现出来。同时,本文研究了冻藏12个月过程中猪肉的光谱变化规律,1300nm/1890nm的光谱比值与冷藏时间之间呈反比关系。基于可见-近红外高光谱图像技术,研究了温度与光谱之间的关系,建立偏最小二乘回归模型可精准地预测样品温度的变化(Rp2=0.933),从而实现了实时监测产品的冷冻降温过程。在时序上,研究了猪肉在宰后冷藏中的理化指标及其光谱变化。探索了猪肉尸僵—嫩化—腐败变质各阶段的理化及光谱特点。利用小波变换分离了光谱的形态与细节,用支持向量机建立光谱模型,高光谱精确地识别不同阶段的猪肉样品,分类正确率达97.06%。基于可见-近红外高光谱图像技术,构建了猪肉在冻结状态下测量其品质的方法体系。研究发现冷冻肉表面冰霜与冷冻肉自身光谱有一定的差异,通过改进ROI选择方法可以消除冰霜的干扰,提高了光谱模型的预测精度；可见波段比较适合于预测的颜色有关的指标,而近红外波段对水分相关指标的预测更具有优势。对于冷冻肉L*,蒸煮失水率,b*,解冻失水率和a*的预测精度(Rp2)分别为0.907,0.845,0.814,0.762,和0.716,然而对pH和WBSF的预测精度低。利用光谱变化的规律性,HSI光谱模型还可以很好地预测冷冻产品的冷冻温度(Rp2=0.844)和冷冻速率(Rp2=0.829)。这种新方法打破了测量冷冻参数对时间和空间的局限。此外,对于冷藏中肉品,HSI光谱模型预测冷藏时长、TBARS和TVB-N值等参数的相关性(Rp2)分别为0.827,0.803和0.873。