第30卷，第3期 2010年3月
谱学与光谱分析光
Spectroscopy and Spectral Analysis
猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究
廖宜涛，樊玉霞，伍学千，成
芳·
浙江大学生物系统工程写食品科学学院，浙江杭州310029
Vol. 30,No. 3, pp681-684
March,2010
摘要pH值是猪肉关键品质之一，实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测，实验时样品以0.25 m·s""的速度运动，采集其可见近红外没反射光谱(350～1000nm），进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集，对比了不同的光谱预处理方法（多元散射校正，微分等)对预测结果的影响，并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好，模型预测相关系数为0.905，预测均方根误差为 0.051，经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半，模型的预测相关系数提高到0.926，预测均方根误
差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。关键调可见近红外光谱；偏最小二乘法；在线检测；新鲜猪肉；pH值
中国分类号：0657.3 引言
文献标识码：A
DOl:10.3964/j.issn.1000-0593(2010)03-0681-04
和预测均方根误差（rootmeansquareerrorof prediction， RMSEP)为0.57和0.074；Chan等12]对鲜猪肉背最长肌在 450～1700nm范围的可见近红外漫反射光谱进行二阶微分
猪肉是我国消费量最大的动物性食源，在生产加工过程中获得其客观的品质信息，可以优化肉制品加工工艺，保证产品最终质量，提高猪肉产业链经济效益，保护消费者营养健康和经济利益。鲜肉的pH值影响猪肉的颜色"-")、嫩度(3]、烹调后的风味[")、货价期")、保水性与肉制品加工损失率及肉制品的质量")，是猪肉关键品质之一。
近红外光谱无损检测技术以其快速高效、无污染及无需样品预处理等优点，在肉及肉制品的品质检测上得到了广泛的研究[78]，其中透射式光谱适合液态和气态物质，在肉品检测上多采用没反射式光谱，Andersen等L0]在1999年对近红外光谱预测鲜猪肉pH值进行了探索性研究，以46份猪肉背最长肌肉和半膜肌肉样品为对象，分别采集326～777 和1000～2630nm的光谱，经多元散射校正（multiplicative scattercorrection，MSC)预处理后，利用偏最小二乘回叫法(partialleastsquaresregression，PLSR)建立.预测模型，相关系数(r)在0.73~0.85之间；Josell等[1]利用400~2200nm 的可见近红外漫反射光谱预测猪肉背最长肌pH值，对光谱进行一阶微分预处理后建立.PLSR预测模型，预测相关系数
预处理后建立pH值的PLSR预测模型，预测值与实测值椎关系数r=0.58，RMSEP=0.160；Savenije等[13]采用400~ 1100nm波长的可见近红外漫反射光谱对猪肉背最长肌的 PH值进行检测，对光谱进行二阶微分预处理后建立PLSR 模型，模型校正集r品0.91、校正标准误差（standarderrorof calibration，SEP)为0.033，预测集r0.66、预测标准误差(standard error of prediction，SEC)为 0.071
上述研究表明了可见近红外光谱检测鲜猪肉pH值的可行性，俱研究均是在静环境下进行的，面实施动态条件下的在线检测可以实现猪肉品质的智能化分级处理、有效地监测肉制品加工过程中原料肉的品质变化，对优化肉品加工工艺、严格控制产品的质量、提高肉及肉制品的经济价值重要意义。实验先对动态条件下采集的光谱进行反射距离校正，再应用Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集，建立pH值的偏最小二乘回H在线检测模型，对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响，并对建模所用光谱变望进行优化，以降低模型的数据计算量，提高检测模型的运行效率。
收稿日期：2009-03-29，修订日期：2009-06-30
基金项目：国家高技术研究发展专项(863计则)(2007AA10Z215)和浙江省自热科学基金项日(Y307441)资助
作者介：廖定博，1982年生，浙江大学生物系统工程与食品科学学院博1:研究生
*通讯联系人
万方数据
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