。
[0075] 应用实施例1中的已拟合各单一指标最佳预测模型的生鲜牛肉多指标预测模型对 从市场上采集的生鲜牛肉样品的胆固醇含量进行检测，同时按照国家和行业标准GB/T 9695.24- 2008《肉与肉制品胆固醇含量测定》、GB/T 9695.15-2008《肉与肉制品水分含量测 定》、GB/T 9695.7-2008《肉与肉制品总脂肪含量测定》、GB/T 5009.5-2010《食品安全国家 标准食品中蛋白质的测定》、NY/T 1180-2006《肉嫩度的测定剪切力测定法》、NY/T 2793- 2015《肉的食用品质客观评价方法》的检测方法对样品的6项指标进行检测。结果如表2所 不。
[0076]表2不同喂养方式下牛肉样品中6项指标预测值与参比值的比较 [00771
[0078] 其中图6和7分别为本实施例中生鲜牛肉中胆固醇含量的最佳预测模型的校正集 和验证集样品的预测值与参比值之间的散点图。
[0079] 实施例4
[0080] 本实施例1基本相同，不同之处在于，本实施例为生鲜牛肉多指标预测模型在不同 牛种牛肉样品中胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力等6项指标的同步快速 无损检测中的应用。
[0081] 应用实施例1中的已拟合各单一指标最佳预测模型的生鲜牛肉多指标预测模型对 从市场上采集的生鲜牛肉样品的胆固醇含量进行检测，同时按照国家和行业标准GB/T 9695.24-2008《肉与肉制品胆固醇含量测定》、GB/T 9695.15-2008《肉与肉制品水分含量测 定》、GB/T 9695.7-2008《肉与肉制品总脂肪含量测定》、GB/T 5009.5-2010《食品安全国家 标准食品中蛋白质的测定》、NY/T 1180-2006《肉嫩度的测定剪切力测定法》、NY/T 2793-2015《肉的食用品质客观评价方法》的检测方法对样品的6项指标进行检测。结果如表3所 不。
[0082] 表3不同牛种牛肉样品中6项指标预测值与参比值的比较
[0083]
[0084] 其中图8和9分别为本实施例中生鲜牛肉中胆固醇含量的最佳预测模型的校正集 和验证集样品的预测值与参比值之间的散点图。
[0085] 实施例5
[0086] 本实施例1基本相同，不同之处在于，本实施例为生鲜牛肉多指标预测模型在不同 育龄生鲜牛肉样品中中胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力等6项指标的同 步快速无损检测中的应用。
[0087] 应用实施例1中的已拟合各单一指标最佳预测模型的生鲜牛肉多指标预测模型对 从市场上采集的生鲜牛肉样品的胆固醇含量进行检测，同时按照国家和行业标准GB/T 9695.24-2008《肉与肉制品胆固醇含量测定》、GB/T 9695.15-2008《肉与肉制品水分含量测 定》、GB/T 9695.7-2008《肉与肉制品总脂肪含量测定》、GB/T 5009.5-2010《食品安全国家 标准食品中蛋白质的测定》、NY/T 1180-2006《肉嫩度的测定剪切力测定法》、NY/T 2793-2015《肉的食用品质客观评价方法》的检测方法对样品的6项指标进行检测。结果如表4所 不。
[0088] 表4不同育龄牛肉样品中6项指标预测值与参比值的比较
[0089]
[0090] 其中，图10和11分别为本实施例中生鲜牛肉中胆固醇含量的最佳预测模型的校正 集和验证集样品的预测值与参比值之间的散点图。
[0091]本发明的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发 明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选 择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员 能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
【主权项】
1. 生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，其包括以下步骤： 1) 批量采集样品的近红外光谱数据信息； 2) 胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力6项指标的检测；即对步骤1)中的 样品按照国家标准规定的化学检测方法分别检测样品的胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量 及剪切力、持水力6项指标的参比值； 3) 校正集和验证集的划分； 将步骤1)和2)中所采集的样品近红外光谱数据信息与胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含 量及剪切力、持水力的理化和品质指标的参比值分别进行一一对应的关联并建立各单一指 标的样品集，将样品集按比例分为校正集和验证集； 4) 光谱的预处理与单一指标预测模型的建立； 采用不同的近红外光谱预处理方法对采集的样品光谱数据信息进行背景校正后，使用 校正集的光谱数据信息和相对应的理化与品质指标的参比值，建立生鲜牛肉单一指标的预 测模型； 5) 依次建立各单一指标的最佳预测模型； 利用验证集的光谱数据信息和待测样品的参比值对各单一指标的预测模型进行外部 预测检验，通过模型参数评价模型的预测效果，分别确定针对生鲜牛肉中胆固醇、水分、月旨 肪和蛋白质含量及剪切力、持水力6项理化和品质指标的近红外光谱数据信息最佳预处理 方法和最佳预测模型； 6) 建立多指标预测模型； 将步骤5)中生鲜牛肉的胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力等各单一指 标最佳预测模型的校正集和验证集导入便携式近红外光谱仪自带的统计软件RMP中，然后 把各模型的最佳预处理方法也依次添加到统计软件RMP中，将6项单一指标的最佳预测模 型构建成一个多指标预测模型集； 7) 利用步骤6)中已构建完毕的生鲜牛肉多指标预测模型对待测生鲜牛肉样品中的胆 固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力6项指标进行同步检测。2. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，步骤 1)中待检牛肉样品的温度为〇_4°C，每份待检样品进行3次光谱采集，每次间隔5秒钟，每次 采集，光谱扫描次数为8-20次。3. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，步骤 1)中近红外光谱波长范围为1000nm-1800nm，分辨率不小于10nm。4. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，在步 骤1)批量采集样品的近红外光谱数据信息之前，剔除样品表面脂肪和筋膜，无需破碎或均 质处理。5. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，在步 骤2)按照国家和行业标准GB/T 9695.24-2008《肉与肉制品胆固醇含量测定》、GB/T 9695.15-2008《肉与肉制品水分含量测定》、GB/T 9695.7-2008《肉与肉制品总脂肪含量测 定》、GB/T 5009.5-2010《食品安全国家标准食品中蛋白质的测定》、NY/T 1180-2006《肉嫩 度的测定剪切力测定法》和NY/T 2793-2015《肉的食用品质客观评价方法》规定的化学检测 方法对样品的胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力6项指标进行检测。6. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，所述 步骤3)中校正集和验证集的比例为2:1~4:1。7. 根据权利要求6所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，所述 步骤3)中校正集和验证集的比例为3:1。8. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，所述 步骤4)中针对生鲜牛肉样品中胆固醇、水分、脂肪、蛋白质含量及剪切力、持水力的近红外 光谱预处理方法包括均值中心化、标准化、Savitzky-Golay -阶导数、差分一阶导数、 Savitzky-Golay平滑、多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、净分析信号NAS、正交信号 校正0SC、去趋势校正DT法和基线校正法中的至少一种。9. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，建造 模型的方法为偏最小二乘法。10. 根据权利要求1所述的生鲜牛肉多指标的快速无损同步检测方法，其特征在于，步 骤5)中针对样品中胆固醇、水分、脂肪、蛋白质含量及剪切力、持水力的最佳预测模型的预 测效果评价参数包括但不仅包括校正集标准偏差、交互验证标准偏差、验证集标准偏差、校 正集相关系数、验证集相关系数。
【专利摘要】本发明涉及生鲜牛肉的品质指标进行同步快速无损检测的方法，本发明的方法是基于便携式近红外光谱仪对生鲜牛肉中胆固醇、水分、脂肪和蛋白质含量及剪切力、持水力的多指标检测，与当前国家标准方法及其他台式近红外光谱仪的应用方法相比，具有简单、快速、高效、准确且可同时进行多指标检测的特点；对样品尺寸和形状没有限制，检测样品无需进行任何破坏性前处理，实现无损检测，节约成本；其包含系统程序的微处理器智能化程度高，检测和分析均自动完成，并实时显示检测结果，无需对操作者进行特殊培训，操作简便，可应用于在线检测。
【IPC分类】G01N21/3563, G01N21/359
【公开号】CN105548062
【申请号】CN201510965311
【发明人】王辉, 田寒友, 邹昊, 李家鹏, 陈文华, 乔晓玲, 王守伟
【申请人】中国肉类食品综合研究中心
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月21日