豬肉新鮮度是指肉品的新鮮程度，是衡量肉品是否符合食用要求的客觀標(biāo)準(zhǔn)。但豬肉在存儲(chǔ)的過程中，其內(nèi)部的某些有機(jī)成分會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致豬肉的肉品發(fā)生腐敗，影響豬肉的新鮮度。為了快速、且無損的對豬肉的新鮮度進(jìn)行評定，就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用。

豬肉新鮮度評定的重要性：

豬肉新鮮度是指肉品的新鮮程度，是衡量肉品是否符合食用要求的客觀標(biāo)準(zhǔn)。一般來說，新鮮肉的pH值為5.8～6.2，隨著貯藏時(shí)間的變化，肉品發(fā)生腐敗，蛋白質(zhì)分解產(chǎn)生氨和胺類等堿性含氮的有毒物質(zhì)，稱為肉毒胺，pH值隨之升高，因此肉的新鮮度肉可以用pH值表示。此外肉毒胺與腐敗過程中同時(shí)分解產(chǎn)生的有機(jī)酸結(jié)合，形成鹽基態(tài)氮而積集在肉品中，具有揮發(fā)性，稱為揮發(fā)性鹽基氮。肉品中所含揮發(fā)性鹽基氮的量，隨著腐敗的進(jìn)行而增加，與腐敗程度之間有明確的對應(yīng)關(guān)系，因此揮發(fā)性鹽基氮的含量是衡量肉品新鮮度的重要指標(biāo)。然而，單一的指標(biāo)很難全面反映肉品新鮮度，若由多項(xiàng)指標(biāo)綜合評定，充分利用多元信息，可以提高檢測精度和可靠性。

傳統(tǒng)的肉品檢測方法有感官檢驗(yàn)、理化檢驗(yàn)和微生物檢驗(yàn)等，但存在檢測效率低、所需時(shí)間長、產(chǎn)品破壞大等問題。因此，如何對生鮮豬肉進(jìn)行快速無損的新鮮度評定有著重要的意義。近年來，隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜成像技術(shù)被廣泛的應(yīng)用與肉質(zhì)品的無損檢測中。該技術(shù)融合了圖像和光譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)樣本的空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲得，具有分析效率高、樣品無需預(yù)處理、操作簡便、非破壞性、便于實(shí)現(xiàn)在線分析等特點(diǎn)，成為了無損檢測豬肉新鮮度最具潛力的新方法之一。

高光譜成像儀在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用：

高光譜成像儀作為精密的光學(xué)儀器，它融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，可以獲取多個(gè)光譜圖像信息，光譜圖像是具有多個(gè)離散波長下的圖像組成的三維數(shù)據(jù)塊，可以對樣本成分組成、分布狀態(tài)、表面紋理進(jìn)行觀測分析。相對于單一波長的成像系統(tǒng)，高光譜成像系統(tǒng)能夠獲得更為全面的樣本信息。因此，高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

相對比傳統(tǒng)檢測豬肉品質(zhì)的方法，高光譜成像技術(shù)是一種快速、不耗費(fèi)化學(xué)試劑環(huán)境友好型的、對樣本沒有損壞的新興技術(shù)。與近紅外光譜技術(shù)和計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)相比，它集合了傳統(tǒng)的光譜與圖像，可以同時(shí)獲取樣本的光譜信息和空間信息，更能整體全面反映樣本。與傳統(tǒng)高光譜技術(shù)相比，高光譜技術(shù)具有較簡單的數(shù)據(jù)且成本價(jià)格低，更適合用于食品品質(zhì)實(shí)時(shí)在線檢測。正是這些優(yōu)點(diǎn)使得高光譜成像技術(shù)被廣泛應(yīng)用在食品安全特別是肉和肉制品的質(zhì)量與安全領(lǐng)域。

高光譜圖像技術(shù)集成了傳統(tǒng)的圖像和光譜技術(shù)，可同時(shí)獲得被測物體的空間和光譜信息，相比傳統(tǒng)的多光譜技術(shù)不能同時(shí)兼顧共線性消除和信息充分獲取的矛盾，高光譜圖像技術(shù)因其高的光譜分辨率已成為豬肉品質(zhì)評估和安全檢測的強(qiáng)有力工具。使用高光譜成像儀評定豬肉新鮮度的具步驟如下：

1.高光譜圖像數(shù)據(jù)采集

選取合適的樣品，使用高光譜成像儀采集豬肉的高光譜圖像數(shù)據(jù)。高光譜圖像采集之前要先對儀器進(jìn)行校正，高光譜成像系統(tǒng)的校正主要通過調(diào)節(jié)光強(qiáng)、圖像清晰度、圖像的失真來實(shí)現(xiàn)，影響圖像清晰度和是否失真的因素包括物鏡之間的高度，電控移位平臺(tái)移動(dòng)速度和曝光時(shí)間。

2.高光譜數(shù)據(jù)提取

利用ROI工具對每個(gè)樣品進(jìn)行感興趣區(qū)域的提取，計(jì)算每個(gè)波段的區(qū)域內(nèi)平均反射率，導(dǎo)出保存，作為樣品的原始光譜數(shù)據(jù)，用作后續(xù)數(shù)據(jù)處理。

3.光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用不同的預(yù)處理方法消除原始光譜中的干擾信息，對原始高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

4.建立預(yù)測模型

利用分析軟件采用不同的方法對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，并使用該數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，分析不同的預(yù)處理方法對預(yù)測模型的作用。例如應(yīng)用偏最小二乘回歸（PLSR）建立豬肉新鮮度預(yù)測模型，并對模型的預(yù)測能力進(jìn)行驗(yàn)證和精度評價(jià)。然后根據(jù)預(yù)測模型建立相應(yīng)的豬肉新鮮度評定的方法。