基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级

基于近红外光谱法,优化光纤探头检测距离并通过检测距离调节系统和多点同时检测,设计了猪肉水分在线检测分级系统。首先,为确定光纤探头与生鲜猪肉样品表面间的最佳检测距离,在13个不同检测距离下(5~29 mm)采集了54个样品的光谱,采用多元散射校正方法对原始光谱进行预处理,分别建立了第1波段(349~1 435 nm)、第2波段(1 037~1 761 nm)和双波段结合3种情况的含水率偏最小二乘回归模型,分析了不同检测距离和不同波段的模型,确认19 mm为在线检测分级装备的最佳检测距离。然后,通过检测距离实时调节系统动态固定最佳检测距离,设计了双波段多点同时检测系统,采集45个猪肉样品在静态条件和在线条件下的光谱,通过比较分析,两种情况下预测结果相近,从而证实了所设计的在线系统能够预测猪肉水分,并且双波段融合建模效果优于单波段,预测结果为:校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.906和0.598,验证集相关系数和预测均方根误差分别为0.836和0.402。最后,利用独立的21个猪肉样品验证猪肉预测分级模型精度及稳定性,结果判断正确率为90.48%,表明可见近红外光谱法结合多点检测能有效地在线检测猪肉水分并分级。

On-line Detection and Classification of Pork Moisture Based on Near-infrared Spectra