猪肉品质无损检测研究进展.doc

猪肉品质无损检测研究进展
 
    猪肉是人类重要的动物性食源,其品质复杂,丹麦学者Andersen将其归纳为以下5种属性:食用感观属性,食用营养属性,食用安全属性,加工技术属性,喂养形式、屠宰方式、转基因技术使用等人文属性,这些属性又相互关联影响,随着社会进步,消费水平的提高,消费者对肉类产品的消费理念已从食用无病害疫虫感染肉的基础性安全要求发展到对其颜色、风味、营养含量、,如国际标准《食物中兽药残留最大残留量限制》、欧美等国家的猪肉胴体分级标准、我国的无公害猪肉标准(NY 5029-2001)等,以保证肉与肉制品的质量和食用安全以及经济价值,肉类加工企业为了在激烈的市场竞争中保持强的竞争力,在对原料肉进行严格的卫生检查的基础上,对原料品质以“原料肉是否适合所要加工产品”的要求进行评级定价,对加工半成品实施品质监测与控制,对产品进行按质分类定价,以最大化其经济效益;因此,对肉及肉制品进行品质检测,是质量管理、消费、生产加工的市场选择需要.
    传统的肉品品质检测,是以人工感观评定、,评价结果主观性强,可重复性差,大批量的检测劳动强度大;化学分析方法是采用化学方法进行破坏性检测,步骤繁琐,、刺入式pH计等仪器虽然简易快捷,但都属于破坏性检测,而无损检测技术利用检测对象的声学、光学、电磁学等物理性质,在无需破坏样品的情况下对其品质进行快速、客观、准确的检测,且在检测过程中有效地运用了计算机、传感器等技术,易实现自动化、,,包括超声波检测技术,图像与光谱检测技术,电子鼻技术和核磁共振技术在猪肉品质检测中的应用情况.
1  超声波检测技术
    根据声波在猪肉中传播时的反射、散射、透射及吸收特性,衰减系数和传播速度等特性对其品质进行检测,常用的是低能量超声波(频率大于200 kHz),具有方向性好,穿透能力强,易于获得较集中的声能,且不会影响检测对象的性质,获得的信息分为超声波谱和超声成像.    最早的研究是应用声波在肥瘦肉中传播的速度及不同介质交互面上的反射差异检测胴体的肥瘦肉厚度及肥瘦比,国外已有商业应用的超声波检测胴体分级系统,如UltraFom 300(SFK,丹麦)、AutoFom(SFK,丹麦)、CVT-2(AUS,美国),(SFK,丹麦)检测系统采用间隔25 mm的16个超声波传感器呈U型布置环绕包围猪胴体背部区域,在胴体被拖动过程中采集3 200个点、120mm深的超声波信息,获得猪肉胴体的3维超声波图像,对其肥瘦肉厚度和瘦肉率进行预测,肥肉厚度预测的标准残差(residual standard deviation,RSD)%,瘦肉厚度预测RSD= mm,瘦肉率预测RSD= %,可实现1 ,实现了胴体背部的精确全面检测,但系统组成复杂,成本较高,改进的方法是对猪肉胴体采用超声波扫描获得眼肌切面的结构图像,结合光学成像技术获得猪肉背面和侧面的2维图像和结构光3维重建图像,计算猪胴体的体积、背面面积、侧面面积等多个特征,建立猪胴体瘦肉率的预测模型,该模型因为融合了超声波图像特征和光学图像特征,较超声波检测的模型复杂,但硬件系统相对简单,其预测结果也较好,预测决定系数(R2)为0. 82,RSD= %.
    利用声音传播速度取决于介质的体积弹性模量和密度的性质,可以应用超声波对嫩度、( intramuscular fat,IMF)关系到肉的大理石纹、嫩度、多汁性与风味等食用品质,是影响消费者购买的关键因素之一,其含量不同,肌肉结构组织也不同,对超声波波谱的振幅、( partial  least-squares  regression  regress, PLSR)等化学计量学方法建立IMF预测模型,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)%;而利用超声波对活体的肌内脂肪含量进行预测,%,(water-holding capacity,WHC)与肌肉结构