[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

摘要

本发明公开了一种生鲜猪肉货架期快速无损评价方法及其检测系统,检测系统由计算机和光谱信息采集装置组成，计算机中安装有检测控制分析软件系统，检测控制分析软件系统中预储存有光谱数据预处理算法程序、细菌总数光谱预测模型和细菌总数与货架期的反回归方程模型，检测控制分析软件系统能够自动对所采集到的光谱数据进行预处理，并作为输入变量输入到细菌总数光谱预测模型中，预测出肉样品的细菌总数，把预测出的细菌总数的预测值作为输入变量输入到货架期的反回归方程模型中，自动预测出肉样品的货架期。可以实现无损检测，检测速度快、效率高，节约成本，可应用于便携式检测、在线检测等多个场所。

主权项

一种生鲜猪肉货架期快速无损评价方法,其特征在于按下述步骤操作：（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;（2）.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，确定光谱预处理方法和细菌总数光谱预测模型;（3）.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;（4）.对未知待检测肉样品的货架期进行检测时，通过可见近红外光谱检测系统，获取待检测肉样品的光谱数据信息，经过步骤（2）所确定的光谱预处理方法处理，代入到步骤（2）所确定的细菌总数光谱预测模型中，预测出待检测样品的细菌总数数值;（5）.利用步骤（4）中所获得的待检测肉样品的细菌总数值，代入到步骤（3）所得到的货架期的反回归方程模型中，实现对待检测肉样品货架期的无损快速预测评价。