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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明适用于食品质量安全无损检测检测技术领域，提供了一种不同新鲜度鱼肉质构的无损快速检测方法，包括如下步骤：制备不同新鲜度的鱼肉样品，使得建模的鱼肉样本包含一级、二级、三级新鲜度；采用质构仪测试不同新鲜度鱼肉的弹性、硬度、咀嚼性指标；利用近红外和拉曼光谱分别采集鱼肉的近红外光谱和拉曼光谱信息；采用CARS和SiPLS方法对鱼肉的光谱信息进行特征提取，然后在此基础上采用OSC的方法进行预处理，对处理后的光谱进行中级数据融合，分别建立针对弹性、硬度和咀嚼性的PLSR预测模型；最后，用所建立的预测模型测试未知新鲜度鱼肉的质构特征。本发明的检测方法提高了鱼肉质构无损检测的准确性，对鱼肉品质的快速评价具有重要意义。
主权项：1.一种不同新鲜度鱼肉质构的无损快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将鲜活的鱼去头、去鳞、去内脏，取背部鱼肉，分割为尺寸约为30mm×30mm×10mm的鱼片，将鱼片放入塑料自封袋中，放入不同温度条件下贮藏一定时间，获得不同新鲜度的鱼肉样本；S2：用物性分析仪对S1中的鱼片进行质构测定，采用全质构分析模式，采集鱼片的弹性、硬度、咀嚼性参数；S3：对S2中的鱼片分别采集近红外光谱和拉曼光谱，对鱼片的不同部位采集多次光谱，取平均值；S4：将采集的近红外光谱和拉曼光谱先进行归一化处理，然后针对不同的质构指标针对性的进行光谱特征提取，再对提取后的光谱特征进行预处理，最后对近红外和拉曼光谱数据进行中级数据融合，获得近红外-拉曼光谱中级融合数据集；S5：将步骤S4中的近红外-拉曼光谱融合数据集划分为训练集和预测集，分别建立针对于弹性、硬度、咀嚼性的偏最小二乘回归（PLSR）预测模型；S6：利用S5中建立的PLSR模型预测未知鱼片的质构特性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种不同新鲜度鱼肉质构的无损快速检测方法
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