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【瑞士步琦】【應用】近紅外慧眼識“豬”——多維度快速分析比薩羅豬肉的品質

【瑞士步琦】【應用】近紅外慧眼識“豬”——多維度快速分析比薩羅豬肉的品質
步琦  2023-09-13  |  閱讀:691

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多維度快速分析比薩羅豬肉的品質


食品原材料通常都有一個或幾個影響其價格的關鍵營養成分含量,但除此之外,有時還有一些理化指標則會間接地影響材料的品質等級,進而直接決定最終產品口感與風味。以肉類為例,主要有以下幾方面影響著其質量的優劣:商業價值、肉的感官、營養與技術(加工和存儲的適應性)特性。由此可以看出,營養特性只是決定其品質的冰山一角。


對于企業而言,質量控制不僅涉及最終產品的質量檢測,而是從原料到生產過程關鍵環節的全流程監控,這樣才能夠最有效率地生產出滿足法規監管需求的產品,從而保障食品安全。相較于費時廢力的傳統檢測方法,高效快速的近紅外光譜技術在生產的過程控制中往往起著關鍵作用。


在肉制品加工行業,不同來源地甚至不同飼養品種的肉可能其蛋白、脂肪含量接近,但實際采購價格卻相距懸殊。而近紅外技術在快速分析肉類的各種指標上可謂是大放異彩。尤其在市場巨大的豬肉加工中,近紅外被廣泛應用于測定不同部位豬肉中水分、蛋白質與脂肪的含量,也有用來分析肉的色澤、酸堿度等參數。此次分享的一項研究就是用近紅外光譜技術從多個角度分析比薩羅豬肉的品質。


當今人們愈加關注影響肉類品質的非構成方面的因素,如動物物種和品種等固有特征、地理來源、飲食來源、飼養方法及屠宰方式等。因此,肉制品生產商對于具有公認的來源地的優質肉類的興趣就日益劇增。比薩羅豬肉與相關肉制品是被全球公認的優質產品,它是葡萄牙北部的一種土生品種。所以,能夠快速地量化這一優質肉源的品質具有很強的現實意義。


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研究數據

在該研究中,共選取了 40 頭飼養了 90 天以上且平均體重在 100 公斤的比薩羅豬,屠宰后儲存在 4 ℃ 的冷庫中 24 小時并計重。隨后將其運送至布拉干薩理工大學農學院的肉制品實驗室進行數據分析。


測量前使用步琦 B-400 均質儀進行 5 至 10 秒的粉碎,取 100g 左右的樣品進行檢測,測量指標包括水活性(aW)、水分(Moisture)、灰分(Ash)、膠原蛋白(Collagen)、完整腰部持水力(WHC)、色素(Pigments)、熟肉剪切力(CT)、生肉剪切力(RT)、脂肪(Fat)和蛋白質(Protein)。


其數據分布如下表所示:


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同時上述所有樣品使用了步琦 N-500 傅里葉變換近紅外光譜儀采集其近紅外光譜數據用于后續分析,其原始光譜與各種預處理光譜圖如下所示:



作者分別采用了偏最小二乘(PLS)和支持向量機(SVM)兩種算法對上述數據進行建模分析,40 個樣品通過 KS 算法將 32 個(80 %)選為校正集,8 個(20 %)選為獨立驗證集,建模對校正集采用8折交互檢驗并執行 10 個循環進行模擬選出最優模型,然后對獨立驗證集的數據進行預測。


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研究結果

通過校正集數據在每種算法下的 80 次模擬建模,最終得到的模型參數如下表所示:



作者在嘗試了不同的參數發現,這些指標在使用PLS時往往需要的潛變量比較高(大于14 PCs),可能是這些指標大多與樣品的近紅外光譜之間的關系是非線性的,所以對于能夠描述非線性關系的SVM在建模時就更低均方根誤差。


隨后用上述模型預測獨立驗證集中數據結果如下表所示:



驗證結果也表明 PLS 對于所建的指標,部分指標的預測值和參考值之間是有較低誤差與良好的線性關系,但也存在較大驗證誤差與較差的線性關系的指標。而 SVM 幾乎可以較好地解釋樣品光譜與指標間的非線性關系,但也有諸如色素和持水力這兩個線性關系較差的指標。


該研究盡管收集的樣品有限,但也為快速分析特定品種肉的質量給出了解決方案,同時為近紅外光譜分析非線性參數提供了思路,展示了近紅外在食品質量控制中的無盡潛力。


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