【摘 要】
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烤肠是一种采用西式加工工艺制作具有传统风味的肉制品,在高温烤制过程形成特有的风味,近年来备受消费者喜爱。但是高温加工过程诱发脂质氧化（硫代巴比妥酸值、过氧化值）和多种化学危害物产生,如Polycyclic Aromatic Hydrocarbons（PAHs）和Hetercyclic Aromatic Amines（HAAS）,产品的安全品质也受到广泛关注,传统依赖精密仪器的安全品质监控方法尽管比
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烤肠是一种采用西式加工工艺制作具有传统风味的肉制品,在高温烤制过程形成特有的风味,近年来备受消费者喜爱。但是高温加工过程诱发脂质氧化（硫代巴比妥酸值、过氧化值）和多种化学危害物产生,如Polycyclic Aromatic Hydrocarbons（PAHs）和Hetercyclic Aromatic Amines（HAAS）,产品的安全品质也受到广泛关注,传统依赖精密仪器的安全品质监控方法尽管比较精准,但是时效性较差,建立基于烤肠加工过程易检指标的安全品质预测模型就可以显著提升工作效率。本文以不同配方和加工工艺制备烤肠为研究对象,以便携式色差仪测定的色差为输入值,以烤肠脂质氧化和化学危害物含量为待预测输出值,尝试利用BP神经网络和粒子群算法程序,建立基于PSO-BP神经网络的烤肠多元安全品质的预测模型。此外,还利用计算机视觉系统代替便携式色差仪快速获取烤肠的颜色特征信息,建立基于香肠图像与烤肠多元安全品质相关联的预测模型。主要研究的内容和结果如下:（1）利用便携式色差仪测定烤肠的明亮度值（L*）、红度值（a*）、黄度值（b*）和总色差（（?）E）值,并采用国标法测定烤肠的脂质氧化（TBA、POV）值,以色泽值为输入参数、脂质氧化为输出参数,构建并比较了PSO-BP神经网络模型与BP神经网络模型的预测性能。构建的基于烤肠色泽的脂质氧化（TBA、POV）的预测模型,其中PSO-BP神经网络模型与BP神经网络模型均能很好的预测烤肠脂质氧化程度,相关系数（R~2）均在0.9以上,表明PSO-BP神经网络模型比BP神经网络模型的预测性能更好。灵敏度分析表明a*和（?）E是烤肠加工过程脂质氧化（TBA、POV）预测模型的关键影响因素。（2）以便携式色差仪测定烤肠的L*、a*、b*和（?）Ε值为输入参数以及HPLC法测定烤肠的PAHs和HAAs值为输出参数,构建并比较了PSO-BP神经网络模型与BP神经网络模型的预测性能。构建的基于烤肠色泽预测化学危害物（HAAs、PAHs）的预测模型,PSO-BP神经网络模型比BP神经网络模型对预测烤肠中HAAs和PAHs的预测性能更好,其中非极性HAAs、极性HAAs、总HAAs和∑PAH4的PSO-BP神经网络预测性能较好,相关系数能达到0.85以上,∑PAH15预测模型相关系数在0.74～0.88之间。灵敏度分析表明L*、a*和（?）E是烤肠加工过程非极性HAAs、极性HAAs、∑PAH4和∑PAH15预测模型的关键影响因素,而b*是烤肠加工过程总HAAs预测模型的关键影响因素。（3）利用计算机视觉系统获取烤肠图像的颜色特征信息值替代色差仪检测数值,采用PSO-BO神经网络算法,构建了基于计算机视觉系统颜色特征信息烤肠多元安全品质的预测模型,其中脂质氧化（TBA、POV）预测模型中,TBA与POV预测模型显示出很好的预测性能,相关系数（R~2）高于0.9。危害物（HAAs、PAHs）预测模型中,非极性HAAs和极性HAAs预测模型中相关系数（R~2）在0.85～0.9之间,∑PAH4预测模型的相关系数（R~2）在0.84～0.91之间,预测性能整体较好,总HAAs预测模型相关系数（R~2）在0.72～0.76之间,∑PAH15预测模型中相关系数（R~2）在0.76～0.83之间,预测性能一般。灵敏度分析结果与基于色差仪检测香肠色泽建立的多元安全品质预测模型结果类似,这表明计算机视觉系统可代替色差仪测定烤肠色泽。本研究结果表明利用PSO-BP神经网络可以构建基于烤肠色泽的多元安全品质预测模型,利用计算机视觉系统获取的颜色特征信息值来预测烤肠的多元安全品质有较强的应用潜力。
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