[发明专利]一种生鲜猪肉货架期快速无损评价方法及检测系统

说明书

技术领域

本发明属于食品无损检测技术领域，特别涉及一种运用可见近红外光谱技术对生鲜猪肉货架期进行快速无损评价的方法和检测系统。

背景技术

猪肉是构成我国大多数居民主要肉类食物的来源，因其纤维细软、肉质鲜嫩，深受消费者的喜爱。猪肉营养价值丰富，能够为人类提供优质蛋白质和必需脂肪酸，是目前人们餐桌上最受欢迎的动物性食品之一。从世界范围来看，我国猪肉产量占世界总产量65%以上，是世界第一大猪肉生产国和消费国。六十年来，我国人均肉类占有量增长了10倍以上。近年来，随着我国生鲜猪肉占肉品行业的比重增加，由此引起的食物安全问题也逐渐增多，猪肉的品质安全也越来越受人们的重视。

生鲜肉的货架期是时间、环境因素和肉品质量变化状态的函数，在储存、运输和销售的流通过程中,不可避免地会受到环境中微生物、氧气及温度等多个因素的影响，使肉品的物理、化学及生物特性发生改变，从而影响肉的营养价值和货架期的准确性。生鲜肉货架期是生产者、经营者、消费者和执法者判断肉品是否可以安全食用的主要依据之一。生鲜肉品的货架期是在一定环境条件下确定的，在储存、运输和销售的各个环节中，由于外界环境的变化，会导致货架期的变化，与其所标注货架期不符，为食用安全带来隐患，危害人民群众的身体健康。一方面，消费者若购买到实际货架期与所标识货架期不相符的产品，不仅会影响到消费者的身体健康，还易产生影响大的社会恶性群体事件，进而造成产品企业信誉度及竞争力大大降低及社会不和谐因素；另一方面，回收超过货架期但可以继续用作其他用途的肉品加以合理利用，可以减少不必要的浪费。而实时准确的货架期，能够提高生鲜肉品供应链的管理水平和管理效率，即保障消费者消费安全，又减少肉品的浪费。而这些必须依靠精确合理的货架期预测算法和无损快速的检测方法。但目前肉品货架期的确定主要采用专家组感官经验方法，存在着工作周期长，主观经验因素影响大等不足。一些学者也开发了一些针对猪肉货架评价的一些方法，如上海海洋大学申请的专利“一种应用于波动温度下评价冷却猪肉货架期的方法”（公开号CN102650632B）是通过分析不同温度条件下不同时间点冷却猪肉中的好氧菌的增长情况，建立不同贮藏温度下冷却猪肉的微生物预测模型，从而对冷却猪肉的货架期进行预测。这种方法存在每次均需要对肉样品进行细菌理化实验，按照目前国家标准规定的检验肉细菌总数的理化方法，需要把肉品绞碎并在培养箱里培养48h后进行检验，不仅需要对肉样品进行破坏处理，还存在周期长，效率低，成本高等缺点，不能满足当今高效率的检测要求。因此研究生鲜猪肉货架期无损评价方法及系统，具有重要的经济意义和社会现实意义。

发明内容

生鲜肉随着存放时间的增长，细菌会繁殖增多，细菌总数不断增大，细菌总数反映了货架期的长短。本发明旨在运用计算机技术、光谱检测技术、化学计量学技术、单片机控制技术技术的结合，建立生鲜猪肉货架期与细菌总数之间的动力学模型和肉品光谱信息与肉品细菌总数之间的预测模型，构建可见近红外谱分析检测系统，通过检测肉品光谱信息直接对生鲜猪肉的货架期进行预测，从而实现对生鲜猪肉货架期的无损快速检测。

本发明对反映生鲜猪肉货架期的细菌总数进行无损检测并通过货架期预测模型计算出生鲜肉货架期，采用的是可见近红外光谱分析技术的评价方法，并构建了实时检测系统。

本发明的生鲜猪肉货架期快速无损评价方法,按下述步骤操作：

（1）     首先按照设定的实验方案，采集大量新屠宰后欲上市的生鲜猪肉，按照方案设定的实验周期，对肉样品进行光谱信息采集，同时按照国家标准规定的理化实验方法检测肉样品的细菌总数;

对步骤（1）所采集的肉样品的光谱数据进行预处理，对大量的光谱波长变量进行变量选择，用遗传算法优选出有效的波长变量用于建模;把用于实验的所有肉样品检测到的细菌总数标准值和对应样品所采集的光谱数据分成校正集和验证集；利用所述校正集的样品的光谱数据和其对应的细菌总数，建立细菌总数的偏最小二乘回归光谱预测模型；利用所述验证集的肉样品光谱数据信息和细菌总数标准值对所建立的细菌总数光谱预测模型的精度和可靠性进行验证，确定最佳的光谱预处理方法和最佳的细菌总数光谱预测模型;

（2）     利用步骤（1）实验所得到的肉样品细菌总数标准值和总的实验周期时长，建立细菌总数标准值与实验周期时长之间的回归模型,根据这个回归模型，求出反回归方程模型,反回归方程模型用于活假期预测;