147.基于近紅外光譜技術的羅非魚片品質評價研究

1、上海海洋大學碩士學位論文上海海洋大學碩士學位論文碩士學位論文題目：目：基于近紅外光譜技術的羅非魚片品質評價基于近紅外光譜技術的羅非魚片品質評價研究研究英文題目：英文題目：QualityEvaluationofTilapia(eochromis)FilletsusingNearInfraredSpectroscopy專業(yè)：業(yè)：食品科學與工程研究方向：研究方向：食品營養(yǎng)與品質評價姓名：名：陳偉華指導教師：指導教師：劉源二O一五年一五年六月十

2、日學校代碼：10264研究生學號：M120250573上海海洋大學碩士學位論文I基于近紅外光譜技術的羅非魚片品質評價研究摘要近年來，我國羅非魚(eochromis)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅猛，養(yǎng)殖量和出口量常年位居世界第一。其中，出口量的六成以上是凍羅非魚及其魚片。凍品在運輸和貯藏過程中極易因環(huán)境溫度的波動而發(fā)生反復凍結與解凍的過程，會導致其新鮮度以及其他品質指標的劣變加速。因此，實時監(jiān)控魚肉在加工、儲運各個環(huán)節(jié)下的品質變化對于保證最終產品質量顯得

3、尤為重要。然而現(xiàn)有的檢測手段大多費時費力，且必須破壞樣品，不利于實際應用。近紅外光譜技術（NearInfraredSpectroscopyNIRS）作為一種快速、無損的分析技術在檢測食品品質方面具有巨大的潛力。本研究利用近紅外光譜儀采集了絞碎前后新鮮羅非魚片背部及腹部的近紅外光譜，并將其與揮發(fā)性鹽基氮（TotalVolatileBasicNitrogenTVBN）含量進行擬合，構建了TVBN定量預測模型。在建模過程對三點平滑（Smoot

4、hingAverage3Pointssa3）、九點平滑（SmoothingAverage9Pointssa9）、九點卷積平滑（SmoothingSavitzkyGolay9Pointssg9）、一階導數(shù)（1stDerivativeDb1）、趨近歸一化（NmalizationbyClosureNcl）、標準正態(tài)變換（StardNmalVariateSNV）、多元散射校正（MultiplicativeScatterCrectionMSC）以

5、及它們與Db1結合后的光譜預處理效果進行了比較。結果表明，各預處理方法在與Db1聯(lián)合使用后，模型的效果以及建模效率均得到了提升。對光譜的波數(shù)范圍進行篩選以及剔除無關信息后，模型效果又得到進一步提升，絞碎前背肉模型的校正集和驗證集決定系數(shù)由最初的0.870、0.821上升到了0.973、0.925，校正集和驗證集預測標準偏差由最初的2.152、2.991減小到了1.032、1.581。比較各模型的效果可知，利用絞碎后魚肉光譜進行建模時的效

6、果要好于絞碎前魚肉。其中，絞碎后腹肉模型的效果達到最優(yōu)，其驗證集決定系數(shù)以及預測標準偏差分別為0.984、0.879。但是綜合考慮實際應用中的快速、無損等需求后，絞碎前魚肉所建的模型仍具有明顯優(yōu)勢。最終，本研究采用絞碎前腹肉進行模型的建立，校正集與驗證集決定系數(shù)分別為0.982、0.976，校正集與驗證集預測標準偏差分別為0.962、1.006，校正集與驗證集相對標準偏差分別為6.66%、6.69%，校正集與驗證集相對分析誤差分別為6.