滩羊肉冷藏期间TBARS含量的高光谱检测

• 作者: 樊奈昀 刘贵珊 张晶晶 袁瑞瑞 孙有瑞 李月
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 物理学
• 关键词: 滩羊肉 TBARS 高光谱成像 广义二维相关光谱 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 页码范围: 713-718
• 页数: 6页
• 分类号: O433.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2022)03-0713-06

摘要

硫代巴比妥酸反应物(TBARS)是表征肉品脂肪氧化程度的主要化学信息.为探究二维相关光谱技术(2DCOS)筛选羊肉中TBARS含量的特征变量的可行性,利用高光谱成像技术结合2DCOS分析建立TBARS含量的快速无损检测方法.采集样本在400～1000 nm的光谱反射图像,通过ENVI 4.8软件在光谱图像上手动设置感兴趣区域提取原始光谱数据;采用偏最小二乘回归(PLSR)算法将光谱数据与TBARS浓度值进行关联,解释二者之间的相关程度;Kennard-Stone(KS)算法划分样本集对模型进行外部验证;为消除原始光谱中的干扰信息,使用卷积平滑(SG),去趋势(de-trending)和SG+de-trending三种预处理方法校正原始光谱;将TBARS化学值视为微扰量,采用2DCOS研究光谱信号的动态变化,分析二维相关光谱及其切割光谱,确定与微扰相关的特征变量;变量组合集群分析(VCPA)、竞争性自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)用于全光谱变量和2DCOS特征变量的选择和优化;利用线性建模方法PLSR建立代表性特征变量下TBARS含量的高光谱定量分析模型.结果显示,de-trending预处理后建立的预测模型稳健性较好,其R2C=0.874,RMSEC=0.106 mg·kg-1,R2P=0.853,RMSEP=0.139 mg·kg-1;进行2DCOS分析发现579,699,756和867 nm处存在与TBARS含量密切相关的自相关峰,579～867 nm范围内的特征变量是TBARS含量检测的相关区域;VCPA,CARS和SPA从全光谱数据和2DCOS分析中分别提取了7,16,20,8,24和14个具有代表性的特征变量;由所获得模型的准确性和可靠性可知利用CARS在2DCOS分析中优选代表性波长建立的检测模型可以准确无损地评估羊肉中TBARS含量,定量分析模型为:Y(TBARS)=-0.15+2.99λ588-7.01λ593+7.45λ598-6.14λ603+7.06λ612-8.25λ622+2.64λ631-4.18λ636+13.91λ646-11.3λ655+12.64λ675-8.51λ684-7.81λ689+1.08λ703-2.54λ713+5.47λ727+6.62λ742+5.69λ751+2.48λ775-1.93λ780-6.95λ790+7.09λ799-3.56λ809+1.82λ819,其R2C=0.857,RMSEC=0.113 mg·kg-1.2DCOS方法为光谱分析中变量的筛选提供了一种新思路,高光谱技术结合2DCOS分析无损检测羊肉中TBARS含量是可行的.