[发明专利]一种猪肉中荧光假单胞菌生长预测的方法

说明书

本发明涉及了一种基于高光谱成像技术对猪肉中荧光假单胞菌的一步生长预测的方法，通过采集高光谱数据和菌落数，分别获得预测菌落数、特征波段光谱值和全波段主成分1得分值，进行一步法构建一级模型和二级模型并估计得到微生物生长参数，实现直接利用高光谱成像技术预测猪肉中荧光假单胞菌的生长。该方法可以快速准确地预测猪肉中荧光假单胞菌含量，及其动态生长。为快速、无损的微生物含量检测研究奠定了基础，具有很强的实用性和广泛的适用性。

技术领域

本发明属于食品质量安全快速无损检测、监测和控制的技术领域，涉及直接应用高光成像技术实现主要腐败菌的定量检测和动态生长预测。

背景技术

冷冻猪肉是全球消费的重要肉类产品。然而，它极易受到微生物污染，假单胞菌作为主要的优势腐败菌，使得肉制品中的总糖被降解，脂肪被氧化，蛋白质被分解，产生乳酸、胺，甚至有害物质，从而改变产品的气味、颜色和质地。因此，监测肉制品不同阶段的微生物污染，定量微生物含量，模拟优势微生物的动态生长，可以合理估算食品供应链中的剩余保质期，对于提高食品质量管理至关重要。预测微生物学是食品微生物学的重要组成部分，它使用数学模型来描述特定环境条件下微生物的生长和死亡，预测食品的保质期和控制腐败菌的生长，有助于改进食品微生物风险评估系统并降低病原菌污染的风险，这对于确保食品安全和改善公众健康至关重要。而目前大部分生长模型的建立还是通过两步法，但事实上，一步法可以更准确地估计模型参数，并提供更好的估计参数置信区间的近似值，提高计算的准确性。一步法更适合分析微生物生长参数，具有全局最小误差的优点。在预测微生物的生长目前所用到的检测技术耗时长，灵敏度也不高，而且对样品有一定的损伤，不能够及时地监测。高光谱成像技术可以获取被评估样品的光谱和图像信息。空间光谱信息包含每个像素点的光谱值，提供有关化学成分的相关变化的信息。高光谱成像技术凭借着其高分辨率，可以检测不均匀分布的样本等优点在肉品中微生物检测方面受到广泛应用。目前，还未有涉及对直接对肉中特定腐败微生物的生长预测。因此，急需开发一种利用高光谱实现肉中主要腐败微生物或者致病微生物生长预测的方法，实现对肉中荧光假单胞菌的定量检测，并达到对猪肉中特定腐败菌的动态生长实现预测，为肉品品质监测和控制提供支持。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的是提供一种无损快速预测猪肉中最主要优势腐败菌的含量以及生长预测，解决现有技术实现肉品中主要腐败微生物和致病微生物的生长预测模型构建费时费力的问题。开发高光谱成像技术检测的快速无损检测方法，达到快速、高效质量控制的目的。通过利用高光谱成像技术，获取微生物长过程中的高光谱图像信息，将其提取并转为高光谱特征响应数据，通过一步数值分析方法构建基于高光谱特征数据的微生物动态生长预测模型。

本发明的有益之处在于：

本发明利用高光谱成像技术获取假单胞菌在猪肉中生长产生的光学响应信号，通过一步法数值分析建立生长模型。能够在不破坏猪肉样品的情况下，快速获取微生物在猪肉中的生长特性，能够为生产、加工、贮藏、消费等各个环节提供微生物的生长信息，为食品质量和安全的及时检测、监测和控制提供技术支持。相对于传统的破坏性方法预测微生物的生长，该发明不仅节省时间，减少劳力，而且避免了化学试剂的使用。该方法简化了微生物定量检测步骤，通过获取高光谱的光谱图像数据，直接预测猪肉特定腐败微生物的生长状况。样品测量时不需要进行预处理，具有分析速度快，分析效率高，分析成本低，达到较为准确检测出猪肉品质变化，为肉品的质量控制提供一定的参考价值。

附图说明

图1：本发明的预测猪肉中假单胞菌的流程图

图2：高光谱装置图

图3：感兴趣区域光谱提取过程图(A：校正后图像；B：掩膜图像；C、D：感兴趣区域图像；E：感兴趣区域平均光谱)

图4：猪肉中荧光假单胞菌在不同生长时间的光谱曲线图(A：4℃；B：10℃；C：15℃；D：20℃；E：25℃)。

图5：光谱与荧光假单胞菌菌落数相关性分析图

具体实施方式