检索结果-南通市图书馆

三文鱼富含蛋白质、不饱和脂肪酸、维生素和矿物质等营养成分,因其营养价值广受消费者喜爱。由于消费市场的三文鱼品质良莠不齐,消费者难以通过感官判断其品质,这导致了三文鱼市场的混乱。传统的理化分析方法检测时间长、样本有损,且成本偏高。因此,基于拉曼光谱和高光谱成像的无损、快速的三文鱼肉品质鉴别方法具有良好的应用前景。本研究以四种典型的三文鱼为研究对象,采用气相色谱法分析比较不同品质三文鱼的脂质组成及含量信息。通过拉曼光谱技术和高光谱成像技术采集四种三文鱼的脂肪光谱数据,结合化学计量学方法对不同种三文鱼进行种类鉴别,并建立脂肪信息的预测模型。本文主要研究工作如下:(1)利用气相色谱技术对挪威三文鱼、智利三文鱼、淡水虹鳟和黑龙江大马哈鱼进行脂肪含量及组成分析。发现四种三文鱼的37种脂肪酸含量都有差异,引起差异的主要成分是亚麻酸(C18:3n3)、油酸(C18:1n9c)、亚油酸(C18:2n6c)、肉豆蔻酸(C14:0)、棕榈酸(C16:0)和棕榈油酸(C16:1n7),挪威三文鱼和智利三文鱼的不饱和脂肪酸含量明显高于淡水虹鳟和黑龙江大马哈鱼。结果表明:不同种类的三文鱼的脂肪酸组成及含量各不相同,因此以脂质特性进行三文鱼品质鉴别是可行的。(2)利用拉曼光谱技术对三文鱼的品质鉴别问题进行研究。不同种类的三文鱼脂质拉曼光谱存在一定程度的差异,基于光谱特征发现脂质拉曼光谱特征峰比值(1654/1745、1654/1305)与饱和/不饱和脂肪酸含量有良好的相关性;结合PCA、随机森林算法建立了准确的三文鱼品质鉴别模型,预测集准确率为100%;结合PLSR方法建立了前六重要脂肪酸和饱和/不饱和脂肪酸含量的预测模型,模型的决定系数和标准误差分别为0.63、4.41。结果表明:拉曼光谱能准确鉴别四种三文鱼肉的种类,另外结合化学计量学能建立脂肪信息模型。(3)利用高光谱成像技术对三文鱼的品质鉴别问题进行研究。采用SVM融合SPA方法提取特征波段建立了三文鱼肉品质鉴别模型,预测集准确率为97.5%;采用CNN建立自动光谱特征提取的三文鱼肉品质鉴别模型,预测集准确率为97.5%;采用PLSR结合特征波长实现三文鱼肉脂肪含量可视化分布图。结果表明:SPA-SVM和CNN鉴别模型能对四种三文鱼肉进行有效区分,测试集准确率能达到97.5%和100%,且能更直观显示三文鱼肉脂肪分布。本文分析了四种三文鱼的脂质组成及含量差异,通过理化指标解释了三文鱼的内在差异,采用光谱技术融合理化指标建立了三文鱼品质无损鉴别模型和理化指标预测模型,这不仅能快速、无损地检测目前的三文鱼品质问题,同时也为其他肉类检测提供了一种高效、权威、节约成本的检测思路。

关键词：脂质特性拉曼光谱技术高光谱成像技术化学可视化

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冷藏腐败过程鱼肉蛋白质和脂肪变化的高光谱成像监控方法研究

冷藏腐败过程鱼肉蛋白质和脂肪变化的高光谱成像监控方法研究

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作者：陈瑜楠华南理工大学

学位级别：硕士

蛋白质和脂肪是鱼肉主要有机营养大分子,而蛋白质的降解和脂肪的氧化会造成鱼肉品质低下,实时监控冷藏过程蛋白质和脂肪的变化能够保证鱼肉的营养品质和安全性。传统化学检测方法存在耗时、繁琐、破坏样品等弊端,高光谱成像技术集合了... 详细信息

蛋白质和脂肪是鱼肉主要有机营养大分子,而蛋白质的降解和脂肪的氧化会造成鱼肉品质低下,实时监控冷藏过程蛋白质和脂肪的变化能够保证鱼肉的营养品质和安全性。传统化学检测方法存在耗时、繁琐、破坏样品等弊端,高光谱成像技术集合了光谱和图像的优势,能够快速、无损、同步检测鱼肉的蛋白质和脂肪信息,有利于食品工业的发展。本课题以草鱼(白肉鱼)和三文鱼(红肉鱼)为研究对象,采用可见近红外高光谱成像技术(400-1000 nm)及化学计量学分析方法,探索了蛋白质和脂肪变化与波谱图像之间的变化规律,融合多元数据处理方法建立了草鱼、三文鱼蛋白质、脂肪、脂肪酸含量预测模型和表征蛋白质和脂肪变化程度(TVB-N值、TBA值)的定量分析模型,建立了鱼肉主要有机营养大分子变化的高光谱监控方法。主要研究结论如下:(1)利用高光谱成像技术结合PLSR方法成功预测了鱼肉的蛋白质含量变化。融合RC系数法提取的特征波长和GLCM提取的纹理信息,构建了最优预测性能的PLSR模型,草鱼和三文鱼蛋白质含量预测模型的R2P分别为0.811、0.825。(2)利用高光谱成像技术结合多元数据分析方法成功预测了鱼肉的脂肪及脂肪酸含量变化。在脂肪含量预测中,采用PLSR和LS-SVM融合SPA方法选取的特征波长和理化指标建立了定量分析模型,草鱼的最优模型为SPA-PLSR(R2P=0.799),三文鱼的为SPA-LS-SVM(R2P=0.843)。在鱼肉三种脂肪酸(亚油酸、DHA、EPA)的分析中,选用了MSC、SNV、1st求导方法优化模型,结合特征波长采用了PLSR、MLR、PCR建立简化模型,草鱼和三文鱼的亚油酸、DHA和EPA含量最佳预测模型均为MLR模型,除了三文鱼的EPA预测模型的R2P为0.786,其他模型的R2P均达到了0.8以上,并实现了可视化分布。(3)利用高光谱成像技术构建了冷藏期鱼肉蛋白质降解程度及脂肪氧化程度的动态变化分布图。基于草鱼、三文鱼的光谱信息,分别建立了最佳TVB-N值和TBA值预测模型为SPA-LS-SVM、SPA-BP-ANN;RC-MSC-MLR、RC-MSC-MLR。同时,融合草鱼和三文鱼的光谱信息,建立了红-白肉鱼的TVB-N值、TBA值的综合预测最佳模型SPA-LS-SVM和RC-MSC-MLR,其中R2P分别为0.907、0.842,并绘制了多对象单指标的同步可视化图,建立了跨颜色鱼种同步预测的高光谱方法。

关键词：高光谱成像技术红、白肉鱼脂肪蛋白质化学可视化

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