近红外光谱技术检测猪肉品质及其安全判别研究

发布时间：2017-06-21 13:02

  本文关键词：近红外光谱技术检测猪肉品质及其安全判别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：猪肉是我国消费者饮食结构中最主要的肉品，食用量远大于其它畜禽肉类。近年来，变质猪肉的销售严重影响肉类市场发展，因而采取切实有效、简单可行的方法检测猪肉新鲜度，监控其加工、运输、贮藏、销售等环节的品质安全，，对保障消费者权益、维持市场秩序有着重要的意义。 本研究运用近红外光谱技术无损检测猪肉，建立其蒸煮损失、嫩度、pH值、挥发性盐基氮和细菌菌落总数的化学计量学模型，为猪肉品质安全判别研究提供理论依据。取得的主要研究结果如下： (1)运用近红外光谱技术检测猪肉蒸煮损失、嫩度、pH值、挥发性盐基氮和细菌菌落总数五个品质指标，分别建立的定量分析模型具有较高的相关系数、决定系数和预测准确度，则利用近红外光谱技术检测并预测判定品质指标含量具有切实可行性； (2)运用近红外光谱聚类分析结合猪肉感官综合评价情况，判定其在室温和冷藏温下贮藏时的品质变化，从而确定猪肉在新鲜、次新鲜和变质三种新鲜度下的pH值和挥发性盐基氮含量的分类阈值。在不同的贮藏温度下，猪肉pH值和挥发性盐基氮含量的变化速度和范围均不同； (3)运用多层感知器和径向基函数人工神经网络分别建立猪肉新鲜度关于pH值和挥发性盐基氮含量的定性判别模型，获得较高的新鲜度判别正确率，从而验证聚类分析确定的pH值和挥发性盐基氮含量的新鲜度分类阈值具有准确性； (4)运用零级模式及主成分分析法分别建立关于猪肉细菌菌落总数的动力学模型及其和近红外光谱间的动力学模型，相关系数达到0.9以上，从而可利用近红外光谱技术检测并预测猪肉的贮藏期。 本研究将近红外光谱技术与化学计量学方法应用到表征猪肉新鲜度的品质指标检测中，建立定量分析模型、定性判别模型和动力学模型来探讨研究利用近红外光谱技术检测品质指标含量、判定新鲜度品质安全及预测贮藏期，为猪肉品质检测及安全判别提供理论依据和技术支持。
【关键词】：猪肉 近红外光谱分析 检测指标 贮藏 品质安全
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TS251.7;O657.33
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-21
• 1.1 选题背景和意义12
• 1.2 猪肉新鲜度检测现状12-15
• 1.2.1 感官指标检测12-13
• 1.2.2 理化指标检测13-14
• 1.2.3 微生物指标检测14
• 1.2.4 其它方法检测14-15
• 1.3 近红外光谱技术15-16
• 1.3.1 近红外光谱技术理论依据15
• 1.3.2 近红外光谱技术化学计量学依据15-16
• 1.3.3 近红外光谱技术研究应用16
• 1.3.4 近红外光谱技术分析特点16
• 1.4 近红外光谱技术在肉品领域研究16-18
• 1.4.1 检测肉制品化学品质17
• 1.4.2 检测肉制品物理品质17-18
• 1.4.3 鉴定判别肉制品类别18
• 1.4.4 在线检测肉制品品质18
• 1.5 研究目的及内容18-21
• 第二章 近红外光谱技术检测猪肉蒸煮损失和嫩度研究21-26
• 2.1 前言21
• 2.2 样品与方法21-22
• 2.2.1 样品处理21
• 2.2.2 光谱采集21
• 2.2.3 蒸煮损失测定21
• 2.2.4 肌肉嫩度测定21-22
• 2.2.5 光谱处理和数据分析22
• 2.3 结果与分析22-25
• 2.3.1 蒸煮损失和嫩度理化数据分析结果22
• 2.3.2 近红外线光谱图分析22-23
• 2.3.3 数据分析结果23-25
• 2.4 小结25-26
• 第三章 近红外光谱技术检测猪肉 pH值及其安全判别研究26-38
• 3.1 前言26
• 3.2 样品与方法26-28
• 3.2.1 样品处理26
• 3.2.2 试验仪器设备26-27
• 3.2.3 试验方法27
• 3.2.4 试验数据处理27-28
• 3.3 结果与分析28-37
• 3.3.1 pH 值理化数据分析结果28
• 3.3.2 近红外光谱图分析28-29
• 3.3.3 pH 值近红外定量模型建立29-33
• 3.3.4 近红外光谱聚类分析33-35
• 3.3.5 近红外光谱人工神经网络分析35-37
• 3.4 小结37-38
• 第四章 近红外光谱技术检测猪肉挥发性盐基氮及其安全判别研究38-51
• 4.1 前言38
• 4.2 样品与方法38-40
• 4.2.1 样品处理38
• 4.2.2 试验仪器设备38-39
• 4.2.3 试验方法39
• 4.2.4 试验数据处理39-40
• 4.3 结果与分析40-50
• 4.3.1 挥发性盐基氮含量理化数据分析结果40-41
• 4.3.2 近红外光谱图分析41-42
• 4.3.3 挥发性盐基氮近红外定量模型建立42-46
• 4.3.4 近红外光谱聚类分析46-47
• 4.3.5 近红外光谱人工神经网络分析47-50
• 4.4 小结50-51
• 第五章 近红外光谱技术检测猪肉细菌菌落总数及其安全判别研究51-64
• 5.1 前言51
• 5.2 样品与方法51-53
• 5.2.1 样品处理51
• 5.2.2 试验仪器设备51-52
• 5.2.3 试验方法52-53
• 5.2.4 试验数据处理53
• 5.3 结果与分析53-63
• 5.3.1 细菌菌落总数理化数据分析结果53-54
• 5.3.2 近红外光谱图分析54
• 5.3.3 细菌菌落总数近红外定量模型建立54-59
• 5.3.4 细菌菌落总数动力学模型建立59-63
• 5.4 小结63-64
• 第六章 结论、创新点与展望64-66
• 6.1 结论64-65
• 6.2 创新点65
• 6.3 展望65-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 作者简介71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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