基于可见/红外光谱的肉品新鲜度快速检测机理与模型研究

本研究利用可见/红外光谱快速抓拍（snapshot）肉品变质后表面化学成分指纹（fingerprint）的变化与肉品新鲜度指标（TVB-N值、色泽、含水量）间的相关关系，结合化学模式识别建立肉制品新鲜度的快速无损检测平台。主要研究内容是：1）微生物污染肉制品表面红外光谱的采集平台构建研究；2）从样品标准数据库的建立、光谱数据处理、模型的算法、训练、传递几方面来研究肉制品新鲜度检测模型软平台构建；3）通过对样本二维可见/红外光谱、扫描电镜谱与样本新鲜度的相关性研究，来阐释检测机理和分析误差来源。本项目的完成将为食品卫生学快速评价提供平台和数据，为开发小型便携式智能化仪器奠定理论基础，为食品微生物快速无损检测和评价提供新思路。