[发明专利]一种冷冻肉品贮藏时间的无损快速检测方法

权利要求书

1.一种冷冻肉品贮藏时间的无损快速检测方法，其特征在于，步骤如下：

1)采集不同贮藏时间的冷冻肉品表面脂肪的拉曼光谱；

选择贮藏时间为0天-12个月的冷冻猪肉样，采样时间间隔为1个月，每次检测8个样品，共测定96个样品；用激发波长为785nm的便携式拉曼光谱仪对其表面脂肪进行拉曼光谱采集，采集时将7.5mm探头安装在激光器上，探头直接接触肉品脂肪表面，设定拉曼光谱采集参数为激光功率500mw，积分时间为10秒，累计次数为3次，并对每个样品选择平均分布的9个位置进行采集，并取平均作为该样品的拉曼光谱图；

2)建立贮藏时间与肉品脂肪氧化程度指标之间的定量关系；

利用国家标准检测方法测定其过氧化值和酸价指标值，并利用多元线性回归方法，建立贮藏时间和两个指标值的定量关系，得到具体定量关系为T＝88.35-123.09a+4.50p，其中a为冷冻肉样酸价，p为冷冻肉样过氧化值，T为贮藏时间，贮藏时间单位为天；

3)对采集到的拉曼光谱进行预处理，得到样品的预处理光谱图；

采用Savitzky-Golay5点平滑处理去除噪声，并利用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法去除基线，得到样品的预处理光谱图；

4)确定判别肉样脂肪氧化程度的特征拉曼位移；不同贮藏时间冷冻肉样的预处理拉曼光谱图中波长1266cm^-1、1301cm^-1、1438cm^-1、1655cm^-1、1745cm^-1处为肉样脂肪氧化程度的特征拉曼位移，分别代表＝C-H、CH₂、CH₂、C＝C、C＝O基团的不同振动表现；

5)提取特征拉曼位移处的光谱特征表征变量；提取在特征拉曼位移处的光谱表征变量为拉曼特征峰的强度；

6)采用多元变量建模方法，建立光谱特征表征变量与肉品脂肪氧化程度的定量关系的预测模型，从而计算得到肉品的贮藏时间；

通过偏最小二乘方法分别建立光谱图特征表征变量与表征脂肪氧化程度的指标值的定量预测模型，其中光谱图特征表征变量选择5个拉曼特征峰强度，并根据脂肪氧化程度与贮藏时间之间的多元回归分析定量关系，得到冷冻肉品的贮藏时间，由此建立光谱图拉曼特征峰强度与冷冻肉品贮藏时间的关系模型，模型关系表达式为T＝24.38x₁+15.21x₂-13.29x₃-21.62x₄+12.57x₅+90.12，其中x₁、x₂、x₃、x₄和x₅分别为波长1266cm^-1、1301cm^-1、1438cm^-1、1655cm^-1、1745cm^-1处的拉曼特征峰强度值，T为贮藏时间，单位为天；

7) 获取待测肉品的拉曼光谱图，并根据所述预测模型对待测肉品的贮藏时间进行预测；

利用前面步骤的方法，获得待测肉品的拉曼光谱表征变量，并应用步骤6) 建立的关系模型预测冷冻肉样的贮藏时间。