【摘 要】
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为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果。对宰后冷却24h的猪胴体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色
【机 构】
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南京农业大学农业部农畜产品加工与质量控制重点开放实验室,青岛农业大学青岛市现代农业质量与安全工程重点实验室,山东农业大学食品科学与工程学院,中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所
【基金项目】
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“十一五”国家科技支撑计划重大项目(2006BAB05A03);国家科技支撑项目科研专项经费调理肉制品综合保鲜技术研究(2007BAD70B01)资助
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为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果。对宰后冷却24h的猪胴体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60min,数码相机获取数字图像处理后提取断面肉色参数(L*、a*、b*、Chroma、Hueangle)。提取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归建立了肉色评定模型。结果表明,数字图像处理后提取肉色参数建立的逐步回归模型评定冷却猪肉肉色分值的效果优于BP人工神经网络模型;若以∣评定肉色分值-感官肉色分值∣≤0.3为评定正确判断标准,前者评定正确率为78.8%,后者为60.4%;前者与本试验评定正确率最高的单个感官评定人员相比(78.2%),差异不显著(P>0.05)。因此,数字图像处理可有效地对冷却猪肉肉色进行客观评定。
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