冷卻羊肉經(jīng)過(guò)冷卻后，表面上微生物會(huì)大量繁殖，不僅會(huì)改變冷卻肉的顏色、氣味等感官性質(zhì)，還會(huì)導(dǎo)致病原體和毒素的產(chǎn)生，對(duì)人體健康造成危害。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法存在操作復(fù)雜、產(chǎn)品破壞嚴(yán)重等問(wèn)題，很難實(shí)現(xiàn)對(duì)冷卻肉在冷鏈流通和銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)的在線無(wú)損檢測(cè)。隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于冷卻羊肉表面細(xì)菌總數(shù)的檢測(cè)。本文介紹了SM350近紅外光高光譜成像儀在冷卻羊肉表面細(xì)菌總數(shù)檢測(cè)中的應(yīng)用。

冷凍羊肉

檢測(cè)羊肉表面的細(xì)菌總數(shù)在冷卻過(guò)程中尤為重要

羊肉的蛋白質(zhì)比豬肉更高，而脂肪含量較低。此外，羊肉還含有較高的鈣、磷、鐵等礦物質(zhì)，遠(yuǎn)超過(guò)豬肉和雞肉。因此，羊肉是理想的綠色動(dòng)物蛋白質(zhì)來(lái)源。隨著居民生活水平的提高，對(duì)健康、營(yíng)養(yǎng)和安全的重視程度也在增加，對(duì)冷卻肉的需求不斷增長(zhǎng)。冷卻羊肉表面的微生物繁殖不僅會(huì)改變其顏色、氣味等感官特性，還會(huì)導(dǎo)致病原體和毒素的形成，對(duì)人體健康造成危害。這個(gè)趨勢(shì)代表著未來(lái)肉制品的主流方向。

細(xì)菌總數(shù)是評(píng)價(jià)食品衛(wèi)生質(zhì)量的重要微生物學(xué)指標(biāo)。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法包括快速測(cè)試片技術(shù)、電阻抗技術(shù)、微菌落技術(shù)、發(fā)射測(cè)量法、微熱量技術(shù)、三磷酸腺苷生物發(fā)光技術(shù)和色譜法等。但是這些方法存在操作繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng)、產(chǎn)品損壞嚴(yán)重以及檢測(cè)結(jié)果滯后等缺點(diǎn)，很難在冷鏈流通和銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)針對(duì)冷卻肉的在線無(wú)損檢測(cè)。

高光譜技術(shù)已經(jīng)在食品分析和檢驗(yàn)中得到廣泛應(yīng)用。其中，高光譜成像技術(shù)利用畜產(chǎn)品在紫外、可見(jiàn)或近紅外等光譜區(qū)域的反射特性來(lái)揭示其品質(zhì)參量。由于物體的反射光譜具有獨(dú)特的特征，因此可以利用不同物質(zhì)的不同光譜特征來(lái)區(qū)分它們。不同基團(tuán)或同一基團(tuán)在不同化學(xué)環(huán)境中的吸收波長(zhǎng)和強(qiáng)度也具有明顯的差異，從而提供了豐富的結(jié)構(gòu)和組成信息，非常適合用于測(cè)量碳?xì)溆袡C(jī)物質(zhì)的組成和性質(zhì)。近年來(lái)，高光譜技術(shù)在農(nóng)畜產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)檢驗(yàn)（如嫩度、大理石花紋）、肉類(lèi)和水果表面污染的無(wú)損檢測(cè)等方面成為研究熱點(diǎn)。

SM350是一種近紅外光高光譜成像儀。

SM350近紅外光高光譜成像儀被應(yīng)用于冷卻羊肉表面細(xì)菌總數(shù)的檢測(cè)

SM350近紅外光高光譜成像儀是專(zhuān)為顯微測(cè)量應(yīng)用設(shè)計(jì)的一種成像系統(tǒng)。它能在900nm-1700nm范圍內(nèi)快速獲取顯微視場(chǎng)內(nèi)樣品的高光譜數(shù)據(jù)和細(xì)致空間圖像。利用數(shù)據(jù)處理和分析，可以進(jìn)一步挖掘微觀狀態(tài)下的更多細(xì)節(jié)信息。該技術(shù)可通過(guò)高光譜成像來(lái)檢測(cè)冷卻羊肉表面的細(xì)菌總數(shù)。通過(guò)獲取900nm～1700nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的冷卻羊肉樣本的高光譜圖像信息，并結(jié)合偏最小二乘和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如反向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來(lái)建立預(yù)測(cè)模型，可以提供更準(zhǔn)確、快速、非破壞性的檢測(cè)方法來(lái)進(jìn)行羊肉質(zhì)量的安全檢測(cè)。具體方法如下：

1.高光譜圖像獲取

在測(cè)量過(guò)程中，我們隨機(jī)選取了4個(gè)待測(cè)冷凍樣品，并將它們放置在室溫下30分鐘后，采集了它們的高光譜圖像。為了避免樣本、儀器和環(huán)境變量對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成的差異，我們使用了相同的樣本進(jìn)行了光譜值獲取，并且確保了實(shí)驗(yàn)室周?chē)臏囟取穸群驼彰鞯韧獠織l件的一致性。在采集樣本圖像之前，我們進(jìn)行了一系列設(shè)置：光譜范圍為900nm～1700nm，曝光時(shí)間為10ms，曝光速率為15mm/s，掃描寬度為180mm，以確保圖像清晰而不失真。此外，在采集樣本圖像之前，我們還進(jìn)行了黑白校正，以校正相機(jī)的暗電流和室內(nèi)照明對(duì)圖像的影響。

將公式重新改寫(xiě)為：R=（R0-D）/（W-D）

在這個(gè)公式中，R代表經(jīng)過(guò)校正后的高光譜圖像，R0代表原始的高光譜圖像，W代表白板圖像，D代表暗圖像。

2.微生物測(cè)量樣品表面

高光譜圖像采集完畢后，立即根據(jù)《食品微生物學(xué)檢驗(yàn)菌落總數(shù)測(cè)定》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB4789.2-2010使用平板計(jì)數(shù)法來(lái)測(cè)定冷卻羊肉樣本表面的細(xì)菌總數(shù)。按照1:10的比例逐漸稀釋樣本，選取兩個(gè)適當(dāng)稀釋度的倒平板，每個(gè)稀釋度都使用兩個(gè)平板作為同行。之后將這些平板放入恒溫培養(yǎng)箱中，經(jīng)過(guò)48小時(shí)后進(jìn)行計(jì)數(shù)，并將取得的對(duì)數(shù)值作為參考數(shù)據(jù)。

3.獲取高譜值

通過(guò)使用儀器配備的高光譜圖像數(shù)據(jù)采集和分析軟件，在校正后的樣本高光譜圖像上選擇表面的一個(gè)感興趣區(qū)域，并計(jì)算其平均反射光譜。然后依次按照該方法獲取多個(gè)樣本的全波段原始反射光譜曲線圖。

4.光譜數(shù)據(jù)的處理方法

為了增強(qiáng)信息分析，獲得低背景干擾和高信噪比的分析信號(hào)，在處理原始光譜之前，我們可以使用多種方法進(jìn)行預(yù)處理，包括多元散射校正、導(dǎo)數(shù)法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換以及它們的組合復(fù)合算法等。最后，我們可以建立一個(gè)模型來(lái)評(píng)估冷卻羊肉表面的細(xì)菌總數(shù)，并獲得模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們可以確定在400nm至1100nm波長(zhǎng)范圍和900nm至1700nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)，最佳的光譜預(yù)處理方法是多元散射校正和2階導(dǎo)數(shù)相結(jié)合。然后我們可以建立不同波長(zhǎng)范圍下細(xì)菌總數(shù)建模的最佳預(yù)處理光譜圖。