基于太赫茲光譜分析的豬肉K值無(wú)損檢測(cè)方法

齊 亮 趙茂程 趙 婕 唐于維一

(1.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院, 南京 210037; 2.南京師范大學(xué)分析測(cè)試中心, 南京 210046;3.泰州學(xué)院, 泰州 225300; 4.南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院航空工程學(xué)院, 南京 210023)

引言

我國(guó)豬肉消費(fèi)量占肉類消費(fèi)總量的77%[1]。豬肉的品質(zhì)包括營(yíng)養(yǎng)成分、風(fēng)味、嫩度、保水性和新鮮度等要素[2-3]，其中，新鮮度是一個(gè)重要品質(zhì)指標(biāo)。新鮮度測(cè)定通常有2種方法，感官評(píng)定法和理化分析法。感官評(píng)定法主觀因素大，重復(fù)性差；理化分析法精確可信，重復(fù)性高[4]。理化分析所測(cè)定的新鮮度指標(biāo)包括肉色[5-6]、微生物指標(biāo)[7-8]、揮發(fā)性鹽基總氮指標(biāo)[9-10]、K值(品鮮度)[11]、pH值[12-13]和聚胺類化合物質(zhì)量濃度[14-15]等，其中，基于ATP分解過(guò)程的K值被證實(shí)是可行的，且越來(lái)越受到重視[16-17]。

K值通常采用高效液相色譜分析法(High performance liquid chromatography, HPLC)獲得[18-19]，雖然此種理化分析法準(zhǔn)確且可信，但是過(guò)程耗時(shí)、對(duì)被測(cè)樣品具有破壞性，不能滿足生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)中快速和廣泛性測(cè)量要求，用無(wú)損檢測(cè)方法測(cè)定豬肉的K值成為科研工作的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)。

目前，豬肉新鮮度指標(biāo)的無(wú)損檢測(cè)方法有近紅外光譜分析以及可見-近紅外高光譜圖像分析方法，這些方法均基于與豬肉新鮮度相關(guān)的化學(xué)物質(zhì)在可見和近紅外波段有特征表達(dá)的原理，建立豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了新鮮度的快速和比較準(zhǔn)確的測(cè)定[20-23]。

但是，利用遠(yuǎn)紅外波段光譜數(shù)據(jù)無(wú)損檢測(cè)豬肉新鮮度的方法卻鮮有報(bào)道。太赫茲波(Terahertz, THz)位于毫米波和紅外線之間，屬于遠(yuǎn)紅外波段，頻率在0.1～10 THz范圍內(nèi)[24]。從能量上看，THz波處于電子和光子之間。THz波的多元化特性使得很多化學(xué)分子在THz波段下表現(xiàn)出在其他波段下所不具備的分子運(yùn)動(dòng)特性[25]。核苷酸類(如ADP、ATP)及其相關(guān)物質(zhì)(如IMP)屬于生物小分子，在THz波段的吸收主要是由于其分子自身的轉(zhuǎn)動(dòng)、振動(dòng)或分子集團(tuán)的整體振動(dòng)，有THz波譜特征結(jié)構(gòu)，在THz波段存在多個(gè)吸收峰[26-27]。

本文以K值為研究參數(shù)，通過(guò)探索豬肉新鮮度的THz光譜特性，建立THz光譜數(shù)據(jù)與豬肉K值之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)豬肉K值的快速無(wú)損檢測(cè)，研究一種豬肉新鮮度快速無(wú)損檢測(cè)方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為冷鮮豬肉的通脊肉，每天上午從當(dāng)?shù)爻匈?gòu)買，用冷藏箱運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室后，將豬肉均勻切割成2.5 cm×2.5 cm×0.5 cm的肉片。取樣時(shí)避開豬肉的脂肪和結(jié)締組織，以防止這些成分對(duì)THz檢測(cè)結(jié)果的干擾。將豬肉樣品用保鮮袋包好并編號(hào)后置于4℃冰柜中貯藏待測(cè)。連續(xù)采集8 d的肉樣為一個(gè)試驗(yàn)周期。在第8天的下午，完成8個(gè)肉樣的THz光譜采集以及K值測(cè)定。重復(fù)試驗(yàn)10個(gè)周期，得到80個(gè)肉樣的光譜數(shù)據(jù)和理化值。

1.2 THz光譜采集

THz檢測(cè)設(shè)備型號(hào)是TAS7500SP (日本Advantest公司)，在室溫(25℃)環(huán)境下工作，頻率分辨率為7.6 GHz，檢測(cè)頻率范圍是0.2～4 THz，共498個(gè)采樣頻率點(diǎn)(波點(diǎn))，樣品譜線經(jīng)過(guò)2 048次自動(dòng)掃描并取平均值后得到。

THz與水有強(qiáng)烈的相互作用，對(duì)于富含水的肉樣透射深度只有幾百微米，所以透射模式不適合肉制品新鮮度無(wú)損檢測(cè)，反射模式也會(huì)因?yàn)榉瓷洳ū凰斩鵁o(wú)法檢測(cè)。用THz衰減全反射 (Attenuated total reflectance, ATR)檢測(cè)模式，可以克服樣品中富含的游離水以及結(jié)合水對(duì)THz波的強(qiáng)烈吸收，使得樣品表面微米級(jí)厚度化學(xué)物質(zhì)的THz特性能夠反映在THz全反射波的光譜里[28]。ATR檢測(cè)附件的光路如圖1所示，THz波進(jìn)入ATR晶體后發(fā)生了全反射，反射后的THz波含有與反射面接觸的樣品表面THz光譜信息。

圖1 ATR附件光路示意圖Fig.1 Schematic diagram of optical path in ATR module1.THz波 2.ATR晶體 3.樣品 4.ATR檢測(cè)窗

每個(gè)樣品從冰箱取出后，去除包裝，將樣本平整放入ATR檢測(cè)窗表面。樣品的上、下2個(gè)表面分別采集3次THz光譜數(shù)據(jù)，每個(gè)樣本能夠獲得6份THz光譜數(shù)據(jù)，將6份光譜數(shù)據(jù)取算術(shù)平均值，作為該樣本的最終THz光譜數(shù)據(jù)。因?yàn)門Hz光譜儀對(duì)溫度和濕度比較敏感，所以光譜采集時(shí)，保持實(shí)驗(yàn)室內(nèi)溫度、濕度基本一致。

1.3 K值測(cè)定

豬肉中的一些物質(zhì)隨保存時(shí)間的增加而變質(zhì)，在宰后的肉品中，三磷酸腺苷(ATP)會(huì)自動(dòng)分解：三磷酸腺苷(ATP)→二磷酸腺苷(ADP)→磷酸腺苷(AMP)→次黃嘌呤核苷酸(IMP)→肌苷酸(HxR)→次黃嘌呤(Hx)。

據(jù)ATP分解過(guò)程，測(cè)定K值的指標(biāo)方程為[16]

(1)

式中CATP——樣品中ATP濃度

CADP——樣品中ADP濃度

CAMP——樣品中AMP濃度

CIMP——樣品中IMP濃度

CHxR——樣品中HxR濃度

CHx——樣品中Hx濃度

可見，肉品越是新鮮，K值越低，反之K值越高。采用HPLC方法檢測(cè)肉制品中的K值。根據(jù)流動(dòng)相中ATP分解的關(guān)聯(lián)產(chǎn)物(ATP、ADP、AMP、IMP、HxR和Hx)在固定相中的不同流速，將這6種化學(xué)組分分離，分別測(cè)得這些組分的含量，根據(jù)式(1)計(jì)算出被測(cè)樣品的K值[19]。本文采集完樣本THz光譜數(shù)據(jù)后立即對(duì)同一樣本進(jìn)行K值測(cè)定。

用于K值檢測(cè)的樣品前處理過(guò)程如下：將被測(cè)樣品剁碎成肉泥，從中取(2.00±0.05) g放入50 mL離心管內(nèi),加入冷卻后的10%高氯酸溶液20 mL,渦旋振蕩1 min,以8 000 r/min 速度離心10 min,取出上清液。再用5%高氯酸溶液20 mL 重提沉淀物中的待測(cè)物,以8 000 r/min 速度離心10 min,合并上清液。用10 mol/L的NaOH溶液調(diào)節(jié)提取液pH值近6.0,然后再用1.0 mol/L的NaOH溶液繼續(xù)調(diào)節(jié)pH值至6.0～6.4,再用超純水定容至50 mL。用0.45 μm的微孔濾膜過(guò)濾, 濾液于4℃下保存, 待測(cè)。

HPLC條件如下：Finnigan Surveyor型液相色譜儀(美國(guó)Thermo-Fisher公司)，AQ-C18型色譜柱(美國(guó)Thermo-Fisher公司)，流動(dòng)相為0.05 mol/L的K3PO4緩沖液(pH值6.5)，緩沖液用超純水配制，樣品的進(jìn)樣量1 μL, 流速200 μL/min,檢測(cè)波長(zhǎng)254 nm。ATP分解的關(guān)聯(lián)產(chǎn)物由外標(biāo)法定量，測(cè)定范圍為0～0.5 mmol/L。

試驗(yàn)中使用的試劑如下：ATP關(guān)聯(lián)物(ATP、ADP、AMP、IMP、HxR和Hx)共6種標(biāo)準(zhǔn)品(純度99%以上, 美國(guó)Sigma-Aldrich公司)；磷酸鉀、氫氧化鈉、高氯酸(分析純, 國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司)；試驗(yàn)用水為Millipore Academic型超純水器制備的超純水。

2 結(jié)果與分析

2.1 K值分析

采用HPLC法獲得80個(gè)樣本的K值，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。通過(guò)樣本的平均值可以看出，隨著儲(chǔ)存時(shí)間的增加，新鮮度不斷降低，樣本的K值逐步增加，但增加量不是固定的。其中， 5～6 d、6～7 d的增加量相對(duì)較大，說(shuō)明在上述存儲(chǔ)周期內(nèi)，肉樣的品質(zhì)變化程度較大；感官評(píng)價(jià)也證實(shí)肉樣在6～7 d存儲(chǔ)周期內(nèi)，觸摸較黏，有明顯的酸味，因此可推測(cè)肉樣在此周期內(nèi)新鮮度顯著下降。本試驗(yàn)所有樣本的K值覆蓋了豬肉的不同新鮮度，覆蓋范圍廣，有助于使本文最終建立的THz光譜預(yù)測(cè)K值模型有較好的魯棒性。

表1 HPLC測(cè)得的K值Tab.1 K values measured by HPLC

80個(gè)樣本被隨機(jī)分為54個(gè)校正集和26個(gè)預(yù)測(cè)集，個(gè)數(shù)比大致為2∶1。其中校正集用于建立THz光譜預(yù)測(cè)K值的數(shù)學(xué)模型；預(yù)測(cè)集用來(lái)檢驗(yàn)所建立的模型預(yù)測(cè)未知樣本K值的準(zhǔn)確性。通過(guò)表2可以看出，校正集、預(yù)測(cè)集和樣本總集合的K值范圍基本相同，平均值和標(biāo)準(zhǔn)差也沒(méi)有明顯區(qū)別，因此校正集和預(yù)測(cè)集的樣本分割是合適的。

表2 校正集與預(yù)測(cè)集的K值統(tǒng)計(jì)信息Tab.2 Statistic information of all samples in calibrationand prediction sets

2.2 光譜預(yù)處理

肉樣的同一表面在相同的測(cè)試條件下連續(xù)測(cè)量6次，獲得6條THz光譜，理論上這6條光譜應(yīng)該完全重合，但由于儀器的噪聲及測(cè)試誤差的影響，連續(xù)重復(fù)測(cè)得的6條光譜不可能完全重合。為了評(píng)價(jià)光譜質(zhì)量，可以計(jì)算同一樣品表面連續(xù)重復(fù)測(cè)試ns次獲得的ns條光譜的標(biāo)準(zhǔn)方差光譜(Standard variance spectrum of repeat spectral, SVSRS)，SVSRS值越小，說(shuō)明光譜質(zhì)量越好[29]，公式為

(2)

式中xkj——第k次測(cè)量樣本在波點(diǎn)j處的ATR反射率

Sj——波點(diǎn)j處的SVSRS值

圖2a是某個(gè)肉樣表面在0.2～4 THz的6次THz光譜，圖2b是該光譜對(duì)應(yīng)的SVSRS，從圖中可以看出在2～4 THz的SVSRS值明顯增高，重復(fù)性差。故選擇0.2～2 THz作為建模的光譜頻段。圖3a是80個(gè)樣本在0.2～2 THz區(qū)域的THz光譜譜線，可以看出，不同豬肉樣本的原始光譜強(qiáng)度有很大的差異。光譜的差異不僅包含了樣本成分的差異，還包括測(cè)量誤差、基線漂移和背景噪聲。為了消除干擾信息，除了盡可能保持試驗(yàn)環(huán)境因素一致外，還須對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以減弱或去除各種干擾因素。

圖2 THz光譜波段選擇Fig.2 Scope selection of THz spectra

圖3 THz光譜預(yù)處理Fig.3 Preprocessing of THz spectra

本文采用一階導(dǎo)數(shù)(First order derivative，F(xiàn)D)預(yù)處理光譜數(shù)據(jù)，一階導(dǎo)數(shù)能夠減少基線偏移、漂移和背景干擾造成的數(shù)據(jù)偏差，使得與新鮮度密切相關(guān)的光譜特性變得更為顯著[30-31]。由于導(dǎo)數(shù)計(jì)算會(huì)增加噪聲，故導(dǎo)數(shù)預(yù)處理之后采用Savitzky-Golay (SG)多項(xiàng)式平滑光譜[32]。在求導(dǎo)過(guò)程中，差分寬度選擇十分重要：寬度過(guò)小，噪聲會(huì)過(guò)大，影響所建模型的質(zhì)量；寬度過(guò)大，平滑過(guò)度，會(huì)失去大量的細(xì)節(jié)信息[33]。圖3b為經(jīng)過(guò)15點(diǎn)一階求導(dǎo)和SG平滑后得到的一階導(dǎo)數(shù)光譜圖。

2.3 豬肉K值預(yù)測(cè)模型

由上文論述可知，豬肉腐敗過(guò)程中會(huì)使K值相關(guān)的ATP關(guān)聯(lián)產(chǎn)物的含量發(fā)生變化，而這些生物分子對(duì)THz波具有靈敏的光譜響應(yīng)，THz光譜能夠反映出這些生物分子含量的變化。因此THz光譜數(shù)據(jù)與豬肉的新鮮度之間存在一種間接的關(guān)聯(lián)性。本文使用線性算法——主成分回歸(Principal components regression，PCR)和偏最小二乘回歸(Partial least squares regression，PLSR)以及非線性算法——反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸(Back propagation artificial neural network, BP-ANN)分別驗(yàn)證這種關(guān)聯(lián)性，并試圖找到一種THz光譜預(yù)測(cè)豬肉K值的數(shù)學(xué)模型。評(píng)價(jià)模型質(zhì)量的指標(biāo)有校正集相關(guān)系數(shù)RC、校正集均方根誤差EC、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)RP和預(yù)測(cè)集均方根誤差EP[34]。相關(guān)系數(shù)RC和RP越大，EC和EP越小，則模型的預(yù)測(cè)能力越好。本文使用Matlab R2009b(美國(guó)Mathworks 公司)軟件對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算與建模。

2.3.1主成分回歸PCR預(yù)測(cè)模型

本試驗(yàn)中的每一條光譜都含有250個(gè)波點(diǎn)，光譜的波點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)大于樣本數(shù)，如果直接用于回歸分析，會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合，降低模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。同時(shí)光譜波點(diǎn)的數(shù)據(jù)間存在較高的共線性和相關(guān)性，也會(huì)使得回歸模型的結(jié)果產(chǎn)生失真?？梢酝ㄟ^(guò)主成分分析法(Principal component analysis，PCA)對(duì)光譜信息進(jìn)行壓縮，通過(guò)少數(shù)幾個(gè)主成分的得分來(lái)近似反映原光譜數(shù)據(jù)，消除光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息冗余和相關(guān)性[35]。

本文用PCA法將預(yù)處理后的光譜矩陣進(jìn)行主成分分解，取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的主成分集合作為預(yù)測(cè)模型的輸入。根據(jù)預(yù)測(cè)模型達(dá)到最高RP和最低EP時(shí)選擇光譜預(yù)處理的差分寬度。

模型計(jì)算表明當(dāng)一階差分寬度為15時(shí)，累積貢獻(xiàn)率95%的主成分集合數(shù)為26，PCR的預(yù)測(cè)性能最佳(RP=0.63,EP=16.78%)，如圖4a所示 。圖4b是PCR模型在此參數(shù)條件下的K值預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖。

圖4 PCR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.4 Results of PCR model

2.3.2PLSR預(yù)測(cè)模型

PLSR不僅與PCR一樣都對(duì)光譜矩陣進(jìn)行主成分分解，還對(duì)參考變量(K值)進(jìn)行主成分分解，并且在迭代分解時(shí)考慮兩者的線性相關(guān)性，迭代分解后的潛變量(Latent variable, LV)能夠最大程度反映光譜矩陣的信息，并使得光譜矩陣和參考變量的相關(guān)性達(dá)到最大化。潛變量數(shù)采用留一交叉驗(yàn)證法選取，即選取交叉驗(yàn)證均方根誤差(Root mean square error of cross validation, RMSECV)值最小時(shí)的潛變量數(shù)[36]。根據(jù)這一原則，考察預(yù)測(cè)模型在預(yù)處理差分寬度3～47范圍內(nèi)，潛變量數(shù)在1～20的范圍內(nèi)，RMSECV的數(shù)值變化情況，如圖5a所示。可以看出，預(yù)處理差分寬度為31且潛變量數(shù)是5時(shí)，RMSECV數(shù)值最小，為19.12%，PLSR的預(yù)測(cè)性能最佳。圖5b是PLSR模型在此參數(shù)條件下的K值預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖。

圖5 PLSR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.5 Results of PLSR model

2.3.3BP-ANN預(yù)測(cè)模型

BP-ANN能夠模仿延伸人腦的認(rèn)知功能探索并構(gòu)建輸入信號(hào)與輸出信號(hào)之間的復(fù)雜聯(lián)系。BP-ANN一般使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為3層：輸入層、單隱含層和輸出層。為了降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的復(fù)雜度，采用PCA方法將預(yù)處理后的光譜矩陣進(jìn)行主成分分解，取累積貢獻(xiàn)率達(dá)到95%的主成分集合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出層為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，即預(yù)測(cè)K值。單隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由經(jīng)驗(yàn)公式得出[37]，即

(3)

式中mh——隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)

mi——輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)

mo——輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)

a——1～10范圍內(nèi)的常數(shù)

據(jù)此隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍選擇為4～17。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前，輸入的光譜矩陣被歸一化至-1～1的范圍內(nèi)，實(shí)測(cè)K值被歸一化至0～1的范圍內(nèi)。隱含層的傳遞函數(shù)是“l(fā)ogsig”(S型對(duì)數(shù)函數(shù))，輸出層的轉(zhuǎn)移函數(shù)是“tansig”(雙曲正切S型傳遞函數(shù))，BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)為trainlm(Levenberg-Marquardt 訓(xùn)練函數(shù))。因?yàn)殡[含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的性能，所以采用留一交叉驗(yàn)證法選取，即選取RMSECV值最小時(shí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)[38]。根據(jù)這一原則，考察預(yù)測(cè)模型在預(yù)處理差分寬度3～25范圍內(nèi)，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)在4～17范圍內(nèi)，RMSECV的數(shù)值變化情況，如圖6a所示。可以看出，預(yù)處理差分寬度為13且隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)是9時(shí)，RMSECV數(shù)值最小，為18.1%，BP-ANN模型的預(yù)測(cè)性能最佳。圖6b是BP-ANN模型在此參數(shù)條件下的K值預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖。

圖6 BP-ANN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.6 Results of BP-ANN model

2.4 THz光譜預(yù)測(cè)模型的比較

表3系統(tǒng)比較PCR、PLSR、BP-ANN 3種THz光譜預(yù)測(cè)K值數(shù)學(xué)模型的性能，可以看出，非線性模型BP-ANN的預(yù)測(cè)性能明顯優(yōu)于線性模型PCR和PLSR。其原因可以通過(guò)以下方面來(lái)解釋：

表3 3種K值預(yù)測(cè)模型的回歸結(jié)果比較Tab.3 Regression result comparison of K value forthree models

(1)在線性模型中，PLSR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果劣于PCR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。可能的原因是，PLSR模型在校正集的建模擬合過(guò)程中過(guò)多地考慮了光譜矩陣和參考變量的相關(guān)性，導(dǎo)致校正集建模出現(xiàn)了過(guò)擬合，所建模型在預(yù)測(cè)集中的預(yù)測(cè)性能出現(xiàn)了明顯下降。

(2)非線性模型BP-ANN預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)?？赡艿脑蚴?，K值由ATP的6種關(guān)聯(lián)物含量的比值決定，這些分子物質(zhì)的含量與THz光譜中的譜線數(shù)據(jù)是非線性關(guān)系，而且各分子物質(zhì)在THz光譜中也是互相重疊的[27]。所以非線性模型能夠在建模過(guò)程中通過(guò)自學(xué)習(xí)和自調(diào)整方法擬合非線性關(guān)系，所建立的預(yù)測(cè)模型會(huì)比線性模型更優(yōu)秀。通過(guò)較優(yōu)模型可以進(jìn)一步推斷,光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理的差分寬度選擇13(BP-ANN模型)或者15(PCR模型)是合適的,差分寬度過(guò)小或者過(guò)大都會(huì)降低模型的預(yù)測(cè)性能。

(3)非線性模型BP-ANN有進(jìn)一步完善的空間。樣品成分復(fù)雜，吸收光譜中未見有明顯的吸收峰或者特征波段，可以設(shè)計(jì)更優(yōu)算法，濾除與新鮮度無(wú)關(guān)的物質(zhì)對(duì)THz光譜的影響，從復(fù)雜成分的THz光譜中提取與K值相關(guān)度更大的特征波段，研究出更適合K值和THz光譜的復(fù)雜非線性關(guān)系模型，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。

3 結(jié)束語(yǔ)

采用ATR全反射模式，在0.2～2 THz范圍內(nèi)獲取冷鮮豬瘦肉表面的THz光譜數(shù)據(jù)，經(jīng)一階微分和SG平滑濾波處理后構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，快速無(wú)損檢測(cè)豬肉K值，以評(píng)價(jià)豬肉新鮮度。3種預(yù)測(cè)模型PCR、PLSR、BP-ANN的比較研究表明，相比線性PCR、PLSR模型，盡管非線性BP-ANN模型有進(jìn)一步完善的空間，但能更好地?cái)M合THz光譜數(shù)據(jù)和新鮮度K值之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，最適合于K值預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.75，預(yù)測(cè)集均方根誤差達(dá)到14.36%。基于相同的THz檢測(cè)原理，THz光譜分析法還應(yīng)能無(wú)損檢測(cè)其他肉類(如雞肉、牛肉、魚肉等)的K值。此項(xiàng)研究為基于此方法開發(fā)設(shè)計(jì)便攜式檢測(cè)設(shè)備提供了理論基礎(chǔ)。

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