質(zhì)量控制在食品工業(yè)中至關(guān)重要。 監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的營(yíng)養(yǎng)成分有助于保護(hù)和提高品牌聲譽(yù)。脂肪含量是消費(fèi)者在購(gòu)買肉類時(shí)首先關(guān)注的特性之一。 它的量化水平需要被精確地記錄下來。此外，在轉(zhuǎn)化肉類的同時(shí)監(jiān)測(cè)脂肪含量也具有成本效益。 因此，需要新的自動(dòng)化技術(shù)來提高品牌競(jìng)爭(zhēng)力。?

在這項(xiàng)研究中，Atria (Sein?joki，芬蘭)提供了5個(gè)肉末樣本。我們將原來的5個(gè)樣本混合在一起，得到了額外的5個(gè)樣本，包括了10個(gè)樣本。為了準(zhǔn)確地了解它們的脂肪含量，Specim委托了第三方實(shí)驗(yàn)室Seilab進(jìn)行測(cè)量。

根據(jù)Gerber方法，它們?cè)谥痉治鲋械玫?a target="_blank">認(rèn)證，使用的是油脂計(jì)(Seilab在Sein?joki，芬蘭;方法NMKL181, 2005;見下表1)。

表 1:? 本研究中每個(gè)樣本的脂肪含量。樣品3和4用于驗(yàn)證目的

我們使用Specim FX17高光譜相機(jī)對(duì)樣品進(jìn)行測(cè)量(圖1)。高光譜成像是光譜與成像相結(jié)合的無損檢測(cè)方法。它采集圖像（900 - 1700 nm)近紅外光譜的每個(gè)像素。這些可以通過相關(guān)的處理算法轉(zhuǎn)換成脂肪含量。在此，我們?cè)?個(gè)樣本上建立回歸模型并進(jìn)行校正，并應(yīng)用于剩下的2個(gè)樣本(表1中用*表示)。 我們使用了perClass Mira軟件來處理數(shù)據(jù)。

圖1: 40x20掃描儀上的FX17(左)和掃描儀樣品托盤上的樣品示例(右)

回歸模型結(jié)果如表1和圖2所示。這說明FX17是一種適合于精確測(cè)量肉糜脂肪含量的工具

圖2: 脂肪含量預(yù)測(cè)定量模型回歸圖

紅點(diǎn)表示校準(zhǔn)樣品，綠點(diǎn)表示驗(yàn)證樣品

高光譜成像除了可以測(cè)量樣品中的脂肪含量外，還可以測(cè)量其分布(圖3)

圖3: 肉類樣本上的脂肪分布示例(這里是樣品4)

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審核編輯：符乾江