新疆冷却羊肉储藏品质的动力学及不同光学速测技术融合研究

Xinjiang mutton is a famous food with distinct regional characteristic.Currently, the cold chain or refrigeration system of chilled mutton is not perfect in the process of circulation or retail and influencing factors on storage quality is complex. The accuracy and analytical mechanism of model by single rapid and non-destructive detection technique is not ideal. The project aims to carry out the kinetic model research of quality indicators, including the sensory evaluation, Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N), pH, color parameters and total numbers of bacteria varying with temperature and time, and reveal the quality variation law of chilled meat during storage. At the same time, Both of the two different optical rapid measurement techniques, including the hyperspectral imaging in the range of 400-1000 nm and the near infrared spectroscopy in the range of 1000-2500 nm are employed to carry out the research of mechanism analysis, model comparison and optimization and information fusion in terms of the quality indicators and freshness above. Its image and spectral characteristics of each quality indicator and the whole freshness will be extracted by using different feature extraction methods. By using different types of chemometrics, pattern recognition and information integration methods, the fast, objective, non-destructive and accurate quality evaluation methods are developed to Xinjiang chilled mutton under storage and the influencing factors and analysis mechanisms are also discussed. The whole study can provide the theoretical basis for the monitoring and control of chilled meat quality and the rapid measurement and grading equipment development of mutton quality with independent intellectual property.

本项目以具有地域特色的新疆羊肉为研究对象，针对当前冷却肉在流通/零售过程中的冷链/冷藏系统不完善、储藏品质影响因素复杂、快速检测模型精度不理想及机理解析不足等问题，开展其在不同储存温度和时间下的动力学模型研究，建立感官评定、挥发性盐基氮（TVB-N）、pH、颜色及细菌总数等品质指标随温度和时间变化的动力学模型，揭示冷却羊肉储藏过程中的品质变化规律，利用可见-短波高光谱图像和长波近红外光谱两种不同的光学速测技术，开展快速检测上述各储藏品质指标及综合评价新鲜度的机理分析、模型比较优化和信息融合的研究，利用特征提取方法提取各品质指标和新鲜度的图像特征和光谱特征，应用不同的化学计量学、模式识别和信息融合方法，建立储藏过程中冷却羊肉品质的快速、准确、无损的检测方法，并对影响因素和分析机理进行探讨。该研究可以为监测和控制冷却肉品质及开发具有自主知识产权的羊肉品质快速检测和分级设备提供理论依据。

本项目以具有地域特色的新疆羊肉为研究对象，针对当前冷却肉储藏品质影响因素复杂、快速检测模型精度不理想及机理解析不足等问题，首先开展了其储藏品质指标在不同温度和时间下的的动力学模型研究，揭示了冷却羊肉储藏过程中的品质变化规律，对于挥发性盐基氮（TVB-N）、细菌总数(TVC)、颜色参数L*和a*值,分别确定了其阿伦尼乌斯方程中活化能Ea和反应速率常数k0等参数，建立了其一级化学反应模型，并建立了羊肉在4℃储藏温度下新鲜度等级（新鲜、次鲜和腐败）的综合评价准则。其次，利用可见-短波近红外高光谱图像技术开展了上述各品质指标及评价新鲜度的快速检测研究，比较利用不同的感兴趣区域（ROIs）提取代表性光谱对各品质指标及新鲜度模型的影响，研究并解析不同的预处理方法、特征提取方法和建模方法对各品质指标及新鲜度模型的影响，建立了基于可见-短波近红外高光谱图像技术的羊肉储藏品质的快速检测优化模型，并实现了关键储藏品质指标的空间可视化分布。然后，开展了基于长波近红外光谱技术实现羊肉储藏品质快速检测研究，通过试验优化了采集距离、光源、光纤结构等参数，研究并解析不同的光谱预处理方法、特征提取方法和建模方法对各品质指标及新鲜度模型的影响，建立并解析了基于长波近红外光谱技术的羊肉储藏品质的快速检测模型。最后，基于前期研究获得的可见-近红外高光谱图像的光谱特征信息、图像特征信息和长波近红外的光谱特征信息，研究了不同融合级别（数据层融合和特征层融合）和不同融合方法对羊肉各品质指标及新鲜度模型的影响，建立了各储藏品质指标及新鲜度模型的比较优化模型。结果表明，基于可见-短波高光谱图像和长波近红外技术可以实现储藏品质指标和新鲜度的快速检测和可视化分析，基于不同光学速测融合可以改善羊肉储藏品质指标和新鲜度的预测效果。该研究可以为预测和分析货架期、监测和控制冷却肉品质及开发具有自主知识产权的羊肉品质快速检测和分级设备提供技术支撑和理论依据。