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羊肉营养丰富,味道鲜美,深受广大消费者喜爱。新鲜度是衡量羊肉食用价值的重要标准,对其进行准确、快速检测对促进羊肉产业健康快速发展具有重要意义。传统感官评价、理化检测或微生物实验手段无法满足羊肉流通中对新鲜度快速、准确、无损的检测要求。众多肉类新鲜度快速无损检测方法中,光学检测技术是极具应用前景的方法。本研究以不同新鲜度冷鲜羊肉为研究对象,分析羊肉变质过程中新鲜度变化规律,挖掘表征新鲜度的关键指标并研究各指标可见近红外(350～1050nm)最佳光谱检测模型,优选并充分融合关键指标的多源光谱特征建立羊肉新鲜度分类模型。上述基础上,进一步拓宽羊肉新鲜度研究谱段,采用高光谱成像系统获取样本935～2539nm范围的近红外光学信息,并以挥发性盐基氮(TVB-N)为主要研究指标对羊肉新鲜度进行更深层次地研究。探索羊肉TVB-N的光谱及图像特征优选方法,挖掘表征羊肉内部化学成分的光谱特征及颜色、纹理等空间图像特征,并融合光谱、图像特征,建立更为稳定有效的羊肉新鲜度预测模型,从而基于光学信息检测技术多方法、多层次地对羊肉新鲜度进行快速检测研究,旨在为实现羊肉新鲜度的准确、快速、无损判别提供理论依据。具体研究内容及结果如下:(1)对不同贮藏时间冷鲜羊肉腐败变质机理进行深入研究,分析影响羊肉新鲜度的理化指标、微生物指标及感官指标,并研究各指标在羊肉腐败过程中的变化规律及指标之间的相关性,明确了亮度(L*)、pH值、TVB-N及菌落总数(TVC)是表征羊肉新鲜度的关键指标。(2)分析不同光谱预处理方法对羊肉新鲜度预测精度的影响,优选各关键新鲜度指标最佳光谱检测模型。借助“粗略”结合“精细”的网格搜索方法对支持向量机(SVM)模型的RBF核函数进行参数寻优,对比最优SVM网络模型与PLSR模型对羊肉新鲜度的预测效果,优选出表征关键新鲜度指标的最佳光谱特征及预测模型。(3)分别以TVB-N的光谱特征和关键新鲜度指标融合特征建立CART分类树新鲜度判别模型,并对单一指标分类树模型(Single-CART)和复合指标分类树模型(Combination-CART)的预测精度进行验证。结果显示,Single-CART和Combination-CART模型校正集平均分类准确率均为100%,预测集平均分类准确率分别为83.33%和95.83%。Single-CART模型对预测集“新鲜”、“次新鲜”、“变质”3个新鲜度级别样本的识别率分别为88.89%、75%和85.71%,Combination-CART模型的识别率分别为100%、87.50%和100%。相较Single-CART分类模型,Combination-CART模型的分类结果更加准确且稳定性更好,研究表明,优选并充分利用多源特征变量建立羊肉新鲜度分类模型,能更加准确地判别羊肉新鲜程度。(4)以TVB-N为主要研究对象对羊肉新鲜度预测方法进行深入研究,提出基于改进离散粒子群算法(MDBPSO)的羊肉TVB-N近红外特征波长优选方法,在粒子更新方式和惯性权重2个方面对传统离散粒子群算法进行优化,并比较分析MDBPSO法与常规特征波长提取方法建立PLSR模型的预测效果。结果显示,MDBPSO-PLSR模型校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.82和3.61,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.81和3.68,该模型在计算效率和预测精度等方面较其他模型都有显著提高。(5)深入挖掘表征羊肉内部化学成分的光谱特征及颜色、纹理等空间图像特征,并以MDBPSO法优选光谱特征建立基于随机森林回归(RFR)和反向传播人工神经网络(BPANN)算法的羊肉TVB-N含量预测模型,以主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)优选的图像特征建立基于BPANN算法的羊肉TVB-N预测模型。结果显示,MDBPSO-RFR为TVB-N含量的最佳光谱预测模型,其校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.87和3.12,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.85和3.56;GA-BPANN为TVB-N含量的最佳图像预测模型,其校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.81和3.71,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.80和4.20。上述研究表明,利用光谱特征建立羊肉新鲜度模型的预测效果优于图像特征模型。(6)比较分析基于光谱、图像特征羊肉新鲜度模型的预测效果,优选表征TVB-N含量的最佳光谱、图像特征,并借助BPANN模型有效融合图谱特征建立羊肉新鲜度预测模型,结果显示,融合模型校正集Rc2和RMSEC分别为0.87和2.86,预测集Rp2和RMSEP分别为0.86和2.93。表明融合模型的预测效果优于光谱或图像的单一传感器模型,能更加全面、准确地反映羊肉新鲜程度。上述研究结果表明,利用光学信息检测技术可快速检测羊肉外部感官品质和内部理化品质,实现对羊肉新鲜度的定量分析和新鲜度等级的定性判别。研究为开发基于光谱和图像信息的羊肉新鲜度快速检测系统奠定了良好的理论基础。