近红外光谱技术在生鲜肉检测中的现状及展望

作者:王昱陆;郭辉;韩长杰;张豪;赵晓伟 刊名:新疆农机化 上传者:许丽虹

【摘要】近红外光谱技术作为一种高效、快捷的检测技术,在肉类产品的检测当中有独特的优势和广阔的发展前景。肉类产品的品质关系到食品安全,也影响着整个畜牧业的发展,因此对肉类产品的检测有着非常重要的意义。为此,文中综述了近红外光谱技术在生鲜肉产品品质等方面的重要研究进展,主要包括肉制品嫩度、含水量、新鲜度、蛋白质含量测定、脂肪含量测定、安全性检测等方面的研究。同时,针对当前的发展趋势展望了近红外光谱技术的发展前景,以期近红外光谱技术在肉类产品检测中得到更广泛的应用。

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近年来,随着人们生活水平的提高,生鲜肉类产品的消费量增长迅速,人们对肉类品质及安全也更加关注。目前,国内外利用近红外光谱技术在肉类行业的检测中的应用主要有:分析肉类的化学成分,如水分、蛋白质、脂肪含量等;综合评价肉品的品质,如新鲜度、嫩度、保水性、风味、色泽及弹性等;鉴定肉品的产地、品种、真伪和掺假等[1]。近红外光是指介于可见光和中红外光之间的电磁波,波长范围是780~2526nm,近红外光谱区与有机分子中含氢基团(O-H、N-H、C-H)振动的合频和各级倍频的吸收区一致,通过扫描样品的近红外光谱,可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息。而通过近红外光谱数据的分析,可对肉类中的有机化合物如蛋白质、脂肪等化学成分含量进行检测。近红外光谱技术近年来发展迅速,具有方便、快速、高效、准确和成本较低,不破坏样品,不消耗化学试剂,不污染环境等优点。它不仅能实现肉品传统的化学成分检测,同时在感官品质评价、品种鉴别、肉质损坏等其他方面也有涉及,具有较广的发展前景[2]。1在肉类嫩度、保水性检测中的应用1.1生鲜肉嫩度的评价肉类的嫩度是影响肉类产品口感的重要指标,反映了肉品的质量高低。嫩度通常将光谱值与测定的沃-布剪切力关联建模从而实现对肉品嫩度的评定。Park等利用波长1100~2498nm范围内取得的近红外光谱,分析确定牛肉的背长肌(LD)的嫩度,所得结果与嫩度值复相关系数R=0.692,可建立预测牛肉嫩度的模型[3-5]。Byrne等提取生鲜牛肉在750~1098nm范围内的吸收光谱,利用主成分分析法,研究了牛肉的大理石纹、嫩度与近红外光谱之间的相关性[6]。国内,赵文杰等利用多元线性回归对牛肉(LD)的最大剪切力值和近红外吸收光谱建立嫩度预测模型。张德权等采用偏最小二乘法分析研究了羊肉嫩度,建立的模型R2达到86.2%[7]。当前,关于肉类嫩度研究的大多是针对牛肉背部的最长肌(LD),其他肉类品种的相关报道还较少。且近红外光谱法预测肉类嫩度的模型重现性也不好。近年来,国内外学者对嫩度检测技术的研究有了新的突破。田萧瑜等分别在可见及近红外以及全波段范围内建模,结果显示在1000nm~1700nm范围内模型的准确率最高,预测相关系数Rv达到0.91。预测准确率达到90%以上,取得了满意的结果[8]。1.2生鲜肉保水性的评价保水性是指当肉受外力作用时保持其原有水分与添加水分的能力。保水性的高低决定了肉类是否具有较高的食用价值及经济价值。保水性好的肉品在储存、运输等过程中能够较好的保持肉的颜色、嫩度等口感指标,同时不会因为损失水分而造成经济损失。研究保水性的方法中多用滴水量来表示肉的保水能力。Forrest等利用近红外光谱建模方法用在9001800nm处取得的近红外光谱建立预测模型,得到结果具有较好的相关性(r=0.81)[9]。Geesink等利用近红外光谱建模预测屠宰两天后猪肉的保水性,进行分级(滴水损失<5%或>7%),得到的分级标准可进一步实现猪肉的在线分级[10]。近红外光谱在检测肉品的保水性方面具有广阔的应用前景。但由于光谱成像技术在肉质分级等方面的研究刚开始起步,在准确率方面还有待提高。随着光谱技术的不断成熟,有望将肉品在线分级技术推向更广的应用领域。2在检测肉类化学成分中的应用生鲜肉类含有多种化学组成成分,每种化学成分对肉类的品质都有很大的影响。肉类的水分含量影响肉品的品质和风味,脂肪含量影响肉的多汁性和嫩度。近年来,国内外学者对近红外光谱技术在对肉品的水分、蛋白质、脂肪等方面的检测已有大量的研究。国外的Ben-Gera等通过红外投射技术,分析

参考文献

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