一种快速鉴别不同动物来源肉的方法
【专利摘要】本发明公开了一种快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）将肉类样品放置于室温下，待温度平衡后，利用近红外光谱仪漫反射方式采集肉类样品的光谱；（2）选择最佳建模波段的光谱数据，对选择的光谱数据进行预处理；（3）采用主成分分析法提取光谱特征信息；（4）采用判别分析方法建立定性识别模型；（5）计算肉类样品的马氏距离，根据马氏距离值的大小判断肉类样品的分类。本发明克服了现有鉴别方法操作繁琐，检测时间长，化学试剂用量多，成本高的缺点，本发明鉴别不同动物来源肉，具有快速、无损、准确、稳定的优势，本发明鉴别过程简单，不需要专业人员即可进行鉴别，易于在食品行业和食品执法监督部门推广应用。
【专利说明】一种快速鉴别不同动物来源肉的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及动物肉来源检测领域，具体地讲，涉及一种快速鉴别不同动物来源肉的方法。
【背景技术】 [0002]食品安全问题关乎人民群众的生命和健康、关乎经济发展，甚至关乎社会的稳定和国家的安全。近年来，肉类及其制品品质不容乐观，掺假造假、以假乱真、以次充好的现象时常发生，严重损害了消费者的经济利益和身体健康，造成了不正当竞争。2013年2月，欧洲爆出“马肉丑闻”,假牛肉卖到16个国家，“挂牛头卖马肉”一时让欧洲人心有余悸。冰岛曝出一款标为牛肉饼的食品经化验发现里面不含任何肉类。记者从杭州的农贸市场、晚间大排档、路边烧烤店、卤味店等随机抽取了 8份牛肉制品，经权威机构实验室检测，8份样品中有5份没有检测出牛肉成分，且全部含有猪肉。据了解，肉类造假是业内公开的秘密，如在老母猪肉或病死猪肉中掺入羊油或牛油，冷冻后就变成了 “羊肉卷”、“牛肉卷”。有的用鸭肉冒充羊肉销售。因此，鉴别肉品种类、识别肉品掺假造假是保障肉品安全的重要措施之
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[0003]传统的肉品种类鉴别方法是感官评定法和生物化学方法，感官评定的结果受人为因素和外界环境的干扰很大，影响到结果的客观性；生物化学方法虽然能够准确地识别肉品种类，但是繁琐的步骤和昂贵的费用使其应用受到限制。因此，肉品种类鉴别迫切需要建立简便、快速、客观的现代分析技术。本发明可快速有效地对不同动物来源的肉品进行鉴另O，对解决肉品造假引起的食品安全问题，稳定肉品市场具有重要意义。目前，近红外光谱定性分析方法已广泛应用于茶叶、烟草、药材、油脂、蜂蜜等方面的鉴别，但定性分析鉴别不同动物来源肉的研究却未见相关报道。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题是提供一种快速鉴别不同动物来源肉的方法，实现不同动物来源肉的快速、无损、稳定和实时的鉴别。
[0005]本发明采用如下技术方案实现发明目的:
一种快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，包括如下步骤:
(1)将肉类样品放置于室温下，待温度平衡后，利用近红外光谱仪漫反射方式采集肉类样品的光谱；
(2)选择最佳建模波段的光谱数据，对选择的光谱数据进行预处理；
(3)采用主成分分析法提取光谱特征信息；
(4)采用判别分析方法建立定性识别模型；
(5)计算肉类样品的马氏距离，根据马氏距离值的大小判断肉类样品的分类。
[0006]作为对本技术方案的进一步限定，所述近红外光谱仪的扫描波数范围是lOOOO1000cnT1，分辨率8 cnT1，扫描次数128次。[0007]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(2)的最佳建模波段为9881.46-4119.20 cm—1。
[0008]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(2)的预处理方法采用附加散射校正技术和Savitzky-Golay滤波方法。
[0009]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(3)的主成分分析法主成分数为10。
[0010]与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是:本发明克服了现有鉴别方法操作繁琐，检测时间长，化学试剂用量多，成本高的缺点，本发明鉴别不同动物来源肉，具有快速、无损、准确、稳定的优势，本发明鉴别过程简单，不需要专业人员即可进行鉴别，易于在食品行业和食品执法监督部门推广应用。
【专利附图】
【附图说明】
[0011]图1为本发明优选实施例的定性识别图。
[0012]图中，〇——猪肉，Λ——牛肉，口——羊肉。
【具体实施方式】
[0013]下面结合附图和优选实施例对本发明作更进一步的详细描述。
[0014]1.样品光谱数据的采集
以美国Therm公司的Nicolet Antaris II傅里叶变换近红外光谱仪作为采样设备,利用积分球漫反射检测系统分别采集猪、牛和羊的后腿肉光谱。仪器参数如下:扫描波数范围10000-4000 cnT1，分辨率8` cnT1，扫描次数128次，以内置背景为参照。每个样品进行6次平行试验，取其平均值作为该样品的标准光谱。光谱采集时，将样品置于光谱仪的样品池光孔处进行扫描，每次扫描光孔对准样品的不同部位，共扫描6个部位。将所采集的样品光谱数据随机分为训练集(258个样品)和预测集(85个样品)两部分。
[0015]2.定性识别模型的建立
通过对模型多次优化计算，确定建模参数为:光谱预处理方法为MSC+ S-G滤波；建模光谱范围为9881.46-4119.20 cm-? ;主成分分析法提取光谱特征信息，主成分数为10 ;采用判别分析法建立模型。测定出训练集中各样品的马氏距离，即光谱数据在定性识别模型中的横坐标和纵坐标，模型自动判断该样品属于哪一类。
[0016]3.模型的验证与评价
用TQ Analyst 8软件中的量化功能对预测集样品光谱进行分析，计算预测集中各样品的马氏距离，并据此判断样品的种类，将分析结果与样品的真实种类进行比较，对模型的预测性能进行评价。
[0017]表1定性识别模型验证结果
【权利要求】
1.一种快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)将肉类样品放置于室温下，待温度平衡后，利用近红外光谱仪漫反射方式采集肉类样品的光谱； (2)选择最佳建模波段的光谱数据，对选择的光谱数据进行预处理； (3)采用主成分分析法提取光谱特征信息； (4)采用判别分析方法建立定性识别模型； (5)计算肉类样品的马氏距离，根据马氏距离值的大小判断肉类样品的分类。
2.根据权利要求1所述的快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，所述近红外光谱仪的扫描波数范围是lOOOOlOOOcnT1，分辨率8 cnT1，扫描次数128次。
3.根据权利要求1所述的快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，所述步骤(2)的最佳建模波段为9881.46-4119.20 cm—1。
4.根据权利要求1所述的快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，所述步骤(2)的预处理方法采用附加散射校正技术和Savitzky-Golay滤波方法。
5.根据权利要求1所述的快速鉴别不同动物来源肉的方法，其特征在于，所述步骤(3)的主成分分析法主成分数为10。
【文档编号】G01N21/25GK103760110SQ201310194617
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2013年5月23日 优先权日:2013年5月23日
【发明者】张玉华, 王国利, 姜沛宏, 许丽丹, 陈东杰, 谭慧琴, 孟一 申请人:山东商业职业技术学院, 山东鲁商物流科技有限公司