一、色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用（论文文献综述）
张珏[1]（2020）在《基于光学信息检测技术的羊肉新鲜度快速检测与判别方法研究》文中认为羊肉营养丰富,味道鲜美,深受广大消费者喜爱。新鲜度是衡量羊肉食用价值的重要标准,对其进行准确、快速检测对促进羊肉产业健康快速发展具有重要意义。传统感官评价、理化检测或微生物实验手段无法满足羊肉流通中对新鲜度快速、准确、无损的检测要求。众多肉类新鲜度快速无损检测方法中,光学检测技术是极具应用前景的方法。本研究以不同新鲜度冷鲜羊肉为研究对象,分析羊肉变质过程中新鲜度变化规律,挖掘表征新鲜度的关键指标并研究各指标可见近红外（350～1050nm）最佳光谱检测模型,优选并充分融合关键指标的多源光谱特征建立羊肉新鲜度分类模型。上述基础上,进一步拓宽羊肉新鲜度研究谱段,采用高光谱成像系统获取样本935～2539nm范围的近红外光学信息,并以挥发性盐基氮（TVB-N）为主要研究指标对羊肉新鲜度进行更深层次地研究。探索羊肉TVB-N的光谱及图像特征优选方法,挖掘表征羊肉内部化学成分的光谱特征及颜色、纹理等空间图像特征,并融合光谱、图像特征,建立更为稳定有效的羊肉新鲜度预测模型,从而基于光学信息检测技术多方法、多层次地对羊肉新鲜度进行快速检测研究,旨在为实现羊肉新鲜度的准确、快速、无损判别提供理论依据。具体研究内容及结果如下:（1）对不同贮藏时间冷鲜羊肉腐败变质机理进行深入研究,分析影响羊肉新鲜度的理化指标、微生物指标及感官指标,并研究各指标在羊肉腐败过程中的变化规律及指标之间的相关性,明确了亮度（L*）、pH值、TVB-N及菌落总数（TVC）是表征羊肉新鲜度的关键指标。（2）分析不同光谱预处理方法对羊肉新鲜度预测精度的影响,优选各关键新鲜度指标最佳光谱检测模型。借助“粗略”结合“精细”的网格搜索方法对支持向量机（SVM）模型的RBF核函数进行参数寻优,对比最优SVM网络模型与PLSR模型对羊肉新鲜度的预测效果,优选出表征关键新鲜度指标的最佳光谱特征及预测模型。（3）分别以TVB-N的光谱特征和关键新鲜度指标融合特征建立CART分类树新鲜度判别模型,并对单一指标分类树模型（Single-CART）和复合指标分类树模型（Combination-CART）的预测精度进行验证。结果显示,Single-CART和Combination-CART模型校正集平均分类准确率均为100%,预测集平均分类准确率分别为83.33%和95.83%。Single-CART模型对预测集“新鲜”、“次新鲜”、“变质”3个新鲜度级别样本的识别率分别为88.89%、75%和85.71%,Combination-CART模型的识别率分别为100%、87.50%和100%。相较Single-CART分类模型,Combination-CART模型的分类结果更加准确且稳定性更好,研究表明,优选并充分利用多源特征变量建立羊肉新鲜度分类模型,能更加准确地判别羊肉新鲜程度。（4）以TVB-N为主要研究对象对羊肉新鲜度预测方法进行深入研究,提出基于改进离散粒子群算法（MDBPSO）的羊肉TVB-N近红外特征波长优选方法,在粒子更新方式和惯性权重2个方面对传统离散粒子群算法进行优化,并比较分析MDBPSO法与常规特征波长提取方法建立PLSR模型的预测效果。结果显示,MDBPSO-PLSR模型校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.82和3.61,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.81和3.68,该模型在计算效率和预测精度等方面较其他模型都有显着提高。（5）深入挖掘表征羊肉内部化学成分的光谱特征及颜色、纹理等空间图像特征,并以MDBPSO法优选光谱特征建立基于随机森林回归（RFR）和反向传播人工神经网络（BPANN）算法的羊肉TVB-N含量预测模型,以主成分分析法（PCA）、遗传算法（GA）优选的图像特征建立基于BPANN算法的羊肉TVB-N预测模型。结果显示,MDBPSO-RFR为TVB-N含量的最佳光谱预测模型,其校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.87和3.12,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.85和3.56;GA-BPANN为TVB-N含量的最佳图像预测模型,其校正集Rc2和均方根误差RMSEC分别为0.81和3.71,预测集Rp2和均方根误差RMSEP分别为0.80和4.20。上述研究表明,利用光谱特征建立羊肉新鲜度模型的预测效果优于图像特征模型。（6）比较分析基于光谱、图像特征羊肉新鲜度模型的预测效果,优选表征TVB-N含量的最佳光谱、图像特征,并借助BPANN模型有效融合图谱特征建立羊肉新鲜度预测模型,结果显示,融合模型校正集Rc2和RMSEC分别为0.87和2.86,预测集Rp2和RMSEP分别为0.86和2.93。表明融合模型的预测效果优于光谱或图像的单一传感器模型,能更加全面、准确地反映羊肉新鲜程度。上述研究结果表明,利用光学信息检测技术可快速检测羊肉外部感官品质和内部理化品质,实现对羊肉新鲜度的定量分析和新鲜度等级的定性判别。研究为开发基于光谱和图像信息的羊肉新鲜度快速检测系统奠定了良好的理论基础。
张峰,张琛,李湘眷[2]（2019）在《基于电阻抗谱的猪、牛肉新鲜度快速无损评价》文中研究说明为了对肉品的新鲜度进行快速无损评价,研究一种基于电阻抗谱的肉品新鲜度评价方法,采用环形表面电极对4种肉品进行测定,对获得的电阻抗谱进行方差分析。结果表明:相位参数可以用于肉品新鲜度评价;对4种肉品进行新鲜度分类实验,猪里脊肉的分类整体准确率为91.1%,猪五花肉为86.7%,牛里脊肉为88.9%,牛腩为87.8%;肉品在发生明显腐败之后,电阻抗谱的4个参数突然变大,导致电阻抗谱与肉品新鲜度之间的线性关系消失。
吴晓燕[3]（2014）在《基于分光测色技术的山楂和栀子饮片外观颜色量化表达研究》文中认为本文针对中药外观颜色的传统经验表述客观量化的难题,提出基于测色技术的中药饮片外观颜色的快速检测方法和饮片炮制过程中颜色动态变化规律研究思路,以期解决饮片外观颜色客观表述相关的关键共性问题。将分光测色技术引入到中药炮制领域,选择炒法代表药物山楂、栀子为研究对象,分别从静态（合格饮片外观颜色）和动态（炮制过程颜色动态变化）两个角度出发,对中药饮片外观质量评价量化模式进行了较为系统的研究。同时将宏观（外在颜色）和微观（内在成分）的双相结合,为构建中药饮片颜色-成分结合的质量评价模式提供新思路新方法。为了保证所收集实验样本颜色的正确性,并在此样品基础上建立的饮片颜色标准范围的可靠性,本论文将Delphi（德尔菲法）引入饮片感官评价中,通过专家个人及专家群体评审重复性考察感官经验评价方法的可行性,并对各感官评价指标进行权重分析。结果表明本次Delphi法评审专家的权威系数均在0.85以上,专家个人及专家群体重现率均大于85%,专家意见协调系数均在0.9以上（P=0.000）。各感官评价指标重要性分析结果表明,颜色的重要性赋值和权重系数均大于其余各感官评价指标（P<0.01）,说明颜色是饮片感官评价中最重要的指标,对专家进行饮片不同规格归属评判具有重要影响。在此可行性研究基础上,利用Delphi法对收集到的多批次山楂和栀子不同饮片正确归属进行感官评价,确定出颜色合格的山楂和栀子样本,为下一步外观颜色标准范围的合理性奠定基础。中药饮片外观颜色快速检测方法的构建是通过分光测色仪采集山楂和栀子生品,炒品,焦品,炭品外部（果皮）和内部（果肉、种仁）颜色特征数据;通过正态分布检验,采用百分位数法建立基于L*a*b*颜色空间的山楂、栀子各规格饮片双侧90%参考值范围,分别为生山楂果皮:L*w（33.96-45.15）、a*w（10.84-25.57）、b*w（12.18-23.92）,生山楂果肉:L*n（50.01-66.78）、a*n（11.28-17.58）、b*n（26.17-38.82）;炒山楂果皮:L*w（26.51-34.36）、a*w（6.28-13.46）、b*w（6.51-13.89）,炒山楂果肉:L*n（48.27-63.56）、a*n（8.58-13.45）、b*n（21.57-32.56）;焦山楂果皮:L*w（21.43-26.94）、a*w（2.85-4.75）、b*w（4.83-7.89）,焦山楂果肉:L*n（33.65-51.53）、a*n（10.11-16.11）、b*n（17.77-30.20）;山楂炭果皮:L*w（19.45-24.29）、a*w（1.36-2.80）、b*w（2.75-5.00）,山楂炭果肉:L*n（27.67-37.81）、a*n（8.44-13.51）、b*n（12.01-20.61）。生栀子果皮:L*w（34.08-48.15）、a*w（18.65-32.95）、b*w（15.77-36.71）,生栀子种仁:L*n（30.04-39.80）、a*n（20.19-31.25）、b*n（18.71-32.94）;炒栀子果皮:L*w（30.02-39.83）、a*w（7.10-18.6）、b*w（10.77-22.97）,炒栀子种仁:L*n（23.87-32.20）、a*n（5.21-14.57）、b*n（6.84-18.54）;焦栀子果皮:L*w（24.47-31.17）、a*w（2.64-5.64）、b*w（4.95-9.76）,焦栀子种仁:L*n（23.94-30.82）、a*n（1.36-3.21）、b*n（2.15-5.05）;栀子炭果皮:L*w（2.15-5.05）、a*w（1.36-3.21）、b*w（12.18-23.92）,栀子炭种仁:L*n（19.23-24.36）、a*n（1.20-3.99）、b*n（1.60-4.70）。并采用非参数秩和检验（Kruskal Wallis）验证所建立的饮片标准颜色值范围合理性,结果表明山楂和栀子各不同炮制规格饮片的颜色存在显着区别（P<0.01）,证明所建立山楂和栀子生品、炒品、焦品和炭品的标准颜色范围可较好地将的山楂和栀子同炮制规格饮片进行区分。采用Bayes判别函数（Discriminant）建立了基于外观颜色特征参数的山楂和栀子不同炮制品（生品,炒品,焦品,炭品）相应数学判别模型,可作为初步判断山楂和栀子不同炮制程度（火候）的一种有效工具,从颜色角度客观量化表达“火候”的概念。炮制动态过程中饮片颜色和成分动态变化规律研究以在线式非接触红外测温系统采集炒制过程中温度参数,利用分光测色仪采集不同炮制过程（炒黄、炒焦和炒炭）中各炒制时间点饮片外表面和内部颜色,建立饮片内、外各颜色参数值随炒制时间变化的动态趋势图;建立饮片HPLC-PDA全息指纹图谱和多指标含量测定方法,对炮制过程中的各炒制时间点饮片指纹图谱进行分析,重点探讨饮片内在化学成分与外在颜色之间的相关性,寻找对炮制过程中饮片颜色变化起显着性作用的指标性成分。通过对各炒制时间点饮片（内部和外部）的匹配色谱峰（P1,P2,P3...Pn）与相应时间点的饮片颜色参数（L*w、a*w、b*w、L*n、a*n、b*n）的秩相关分析,分别找出与炒黄、炒焦和炒炭过程中栀子果皮（47个、48个、51个）和栀子种仁（50个、57个、53个）颜色变化具有相关性的特征色谱峰。在此基础上采用多元回归分析（Regression）拟合相关色谱峰（X）与颜色参数（Y）的线性回归模型,根据各相关色谱峰的标准化偏回归系数的大小,进一步探讨各相关色谱峰对颜色值的影响程度。不同炮制过程中饮片内、外部颜色与匹配色谱峰的单相关分析和多元回归分析结果表明,炮制过程中饮片颜色的变化是由多个内在成分共同作用的结果。本论文通过实验证明建立的饮片内部和外部颜色特征参数可区分不同炮制程度的山楂和栀子样品,采用分光测色技术从宏观的角度判别中药饮片炮制程度具有一定的可行性,可用于指导中药饮片炮制生产。通过对炮制动态过程中饮片外在颜色和内在成分的动态变化规律分析,找出与饮片颜色变化具有显着相关的特征峰,揭示炮制过程中饮片外观颜色变化的物质基础,最终建立代表性成分及标准颜色值双指标的量化质量标准控制模式,为饮片外观颜色数据化评价提供科学支撑。
刘爱琴,罗超杰,王超英,俞丽芳,许新德,张艳纹[4]（2013）在《分光测色计在β-胡萝卜素微胶囊干粉中的应用研究》文中指出β-胡萝卜干粉1%CWS是一种经微胶囊技术制备而成的、可冷水溶解的、便于使用的产品。其基本色调为黄色,主要适用于水基食品、速溶食品、布丁、糖果和乳制品等的着色和营养强化。本文介绍了分光测色剂的测量方法及应用,并用该仪器对不同浓度的β-胡萝卜素干粉1%CWS水溶液进行颜色检测,得出了代表其颜色的L*,a*,b*值的范围,建立了该产品的颜色控制标准。结果为:β-胡萝卜素干粉1%CWS 20ppm水溶液的L*,a*,b*值范围依次为68 78、22 27、113 126;200ppm水溶液的L*、a*、b*值范围依次为45 52、23 29、74 85。
辛儒岱,王培培,严姗,张月阳,李秀娟,潘思轶[5]（2013）在《基于色彩色差计的冲调型米粉焙炒程度判别及指标量化研究》文中认为在冲调型米粉的加工中引用色彩色差计,测定米粉颜色特征参数,通过统计分析,建立基于L*、a*、b*色度空间的焙炒程度判别的判别函数和参考值范围,使焙炒程度指标仪器化和数量化。实验表明,L*、a*、b*分别与冲调型米粉焙炒程度之间具有直线相关关系。建立的判别函数为:焙炒程度=0.408L*-0.409a*-0.233b*-30.367。双侧90%参考值范围分别为焙炒不完全:L*（88.9590～92.1140）,a*（-1.1240～0.5710）,b*（6.3380～8.7870）;焙炒程度正常:L*（79.9690～86.1360）,a*（0.8310～2.7300）,b*（12.0380～15.8870）;焙炒过度:L*（75.1800～77.6330）,a*（3.1740～4.2240）,b*（15.8870～17.2110）。对判别函数进行验证,其判别符合率为100%。结果表明将色彩色差计应用于冲调型米粉炒制程度的鉴别是可行的。
黄赟赟,张海华,张士康,李大伟,朱跃进,王兴国,金青哲[6]（2012）在《色彩色差值结合感官评定优化茶饼干配方》文中认为本文介绍了色彩色差计的测定原理,并用该仪器对绿茶全茶粉以及茶饼干焙烤后的颜色进行测定。通过茶饼干的色彩色差规律结合感官评定结果来优化茶饼干的配方。实验结果表明,添加4g/100g绿茶全茶粉时,茶饼干的亮度较好,颜色翠绿,适度偏黄,该颜色范围较受欢迎,而且其在感官评定结果中颜色、茶香味、口感都得较高评分。
王晓宇[7]（2012）在《冷却猪肉食用品质评定方法的标准化》文中提出食用品质是决定猪肉商品价值的最重要因素,但目前我国缺乏一套标准化的食用品质评定方法。本试验旨在研究不同测定条件、不同样品预处理方式及不同评定方法对猪肉肉色、剪切力和保水性评定结果的影响,探讨肉色、pH24与保水性之间的相关关系,为制定标准的猪肉食用品质评定方法提供理论依据。本实验共分为三部分：第一部分：冷却猪肉肉色色差计评定方法的标准化。主要研究仪器校正、光线强度（60lux、600lux）、背景色（白色、红色、咖啡色）、肉样厚度（1-3cm）、发色时间（0-60min）和温度（0-25℃）对猪肉肉色评定结果的影响。试验选用宰后经过24h冷却处理的猪背最长肌,每个处理设置9个重复。试验结果表明：仪器校正后肉色评定结果的变异系数相对较小；在保证色差计紧扣肉样的条件下,外界光线强度的改变不影响色差计的测定结果；背景色和肉样厚度对a*值有显着影响（P<0.05）,a*值随着背景色的加深和厚度的降低而减小；发色时间和温度对a*值和b*值均有显着影响（P<0.05）,a*值和b*值随着时间的延长和温度的升高而增大。综合而言,猪肉肉色色差计的评定条件应为：肉样厚度为2cm,放于红色塑料板上,0-4℃条件下发色30min,色差计校正后紧扣肉样表面测定肉色。第二部分：冷却猪肉剪切力测定方法的标准化。本文研究了不同加热中心温度（65-80℃）、水浴温度（70-80℃）、保温时间（0-20min）及冷却温度（0-25℃）对猪背最长肌剪切力值和蒸煮损失的影响,比较了不同仪器（嫩度计、质构仪）对猪肉剪切力测定结果的影响。试验选用宰后经过24h冷却处理的猪背最长肌,每个处理设置9个重复。结果表明：猪肉的剪切力和蒸煮损失随着中心温度和水浴温度的升高、保温时间的延长而增加,冷却至0-4℃的肉样其剪切力值的变异系数最小,不同的预处理方法对猪肉剪切力的影响差异显着（P<0.05）。质构仪和嫩度计测得剪切力结果差异不显着（P>0.05）。综合而言,猪肉剪切力测定的预处理条件应为：水浴温度70-75℃,加热至中心温度70℃,不保温,煮后肉样放至0-4℃冷库中过夜后使用嫩度计或质构仪测定。第三部分：冷却猪肉保水性评定方法的标准化及其与肉色、pH24的相关关系研究。本文研究了不同肉块大小（1*3*5、2*3*3、3*3*3、2*3*5和3*3*5cm）和吊挂时间（24-96h）对滴水损失的影响、不同压榨时间（3-7min）和力（30-40kg）对压榨损失的影响,调查研究了宰后猪背最长肌的肉色、pH24以及保水性之间的相关性。试验选用宰后经过24h冷却处理的猪背最长肌,每个处理设置10个重复。结果表明：滴水损失随着肉块大小的增大而减小（P<0.05）,随着吊挂时间的延长而增加（P<0.05）,统一肉块大小为2*3*5cm,吊挂时间24h。压榨损失随着压力的增大、时间的延长而增加（P<0.05）,统一压力大小为35kg,加压时间5min。pH24与L*值呈显着负相关（P<0.05）,与离心损失和蒸煮损失存在显着负相关（P<0.05）,与拿破率之间存在显着正相关（P<0.05）。L*值与保水性各指标之间（除压榨损失）均存在显着相关性（P<0.05）,是冷却猪肉保水性的最佳指示参数。保水性各指标之间除压榨损失外均存在显着相关性（P<0.05）。
杨霞,王鸥,冯媛媛,任慧,张志胜[8]（2012）在《宰后成熟过程中猪肉色泽变化研究》文中研究说明研究了正常未注水猪肉和注水猪肉在室温（25℃）和冷藏（4℃）条件下色泽（L*、a*、b*、ΔE*）的变化,在宰后成熟过程中（0,12,24,36,48,60,72 h）进行测定。结果表明:在试验时间范围内,正常肉和注水肉在室温和冷藏下L*值均下降（p<0.01）;未注水肉红度值（a*）变化不明显,注水肉显着升高（p<0.05）;未注水肉黄度值（b*）先上升后下降（p<0.01）,而注水肉黄度值（b*）上升（p<0.01）;ΔE*值无论注水与否室温下差异显着,冷藏不显着。
周蓓莉,肖进文[9]（2012）在《我国兔肉加工现状及新技术应用》文中研究指明对近年来我国兔肉和兔肉制品加工发展现状进行分析总结,重点介绍一些新技术（如无损检测技术、栅栏技术、低温生产技术以及色泽仪器分析技术等）在兔肉加工领域中应用情况,并提出兔肉加工业发展需要重视产业基础设施建设,加大新技术研究与应用,走出一条可持续发展之路。
陈晓亮,王世平,刘欢[10]（2012）在《冷却猪肉新鲜度的色差快速分析评价方法》文中研究表明为了得到冷却猪肉新鲜度的变化规律,本研究以冷却猪肉里脊部分为研究对象,进行球蛋白沉淀实验、感官评价、pH值、水分含量、肉浸液以及肌肉表面颜色值测定。结果表明:球蛋白沉淀实验、pH值能够较好地反应肉品新鲜度的变化,色差分析符合一定的规律:肌肉表面色差测定中,20℃条件下,a*变化与贮藏时间显着相关（P<0.05）,L*变化显着（P<0.05）;4℃条件下,b*、C变化与贮藏时间极显着相关（P<0.01）,L*值与pH值极显着相关（P<0.01）;对于肉浸液,L*、b*、C、ΔE*均发生显着性变化（P<0.05）,20℃条件下L*、b*、C、ΔE*与贮藏时间和pH值显着相关（P<0.05）,而4℃条件下,L*、C、ΔE*与贮藏时间显着相关（P<0.05）,L*、a*、b*、C、ΔE*值与pH值极显着相关（P<0.01）;冷链过程中,当L*高于48.73、a*高于4.72、b*高于9.18时可认定冷却肉为新鲜肉。
二、色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用（论文提纲范文）
（1）基于光学信息检测技术的羊肉新鲜度快速检测与判别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 肉品品质检测现状与研究进展 |
| 1.2.1 肉品新鲜度检测现状 |
| 1.2.2 传统检测方法 |
| 1.2.3 快速无损检测方法 |
| 1.2.4 高光谱技术在肉品检测应用中的研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 羊肉新鲜度光学检测机理及新鲜度指标变化规律研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 羊肉新鲜度光学无损检测机理研究 |
| 2.2.1 冷鲜羊肉腐败变质机理 |
| 2.2.2 羊肉新鲜度光学检测机理 |
| 2.2.3 羊肉理化品质变化 |
| 2.2.4 新鲜度评价指标选取 |
| 2.3 不同贮藏时间羊肉新鲜度指标变化规律研究 |
| 2.3.1 试验材料与理化指标分析仪器 |
| 2.3.2 羊肉肉色测量与变化规律研究 |
| 2.3.3 羊肉pH值测量与变化规律研究 |
| 2.3.4 羊肉TVB-N测量与变化规律研究 |
| 2.3.5 羊肉TVC测量与变化规律研究 |
| 2.4 关键新鲜度指标优选 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于全谱段可见近红外光谱信息的羊肉新鲜度预测方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验材料与近红外光谱采集 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 羊肉可见近红外光谱采集 |
| 3.2.3 光谱预处理方法研究 |
| 3.2.4 偏最小二乘回归模型 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 羊肉样本可见近红外反射光谱分析 |
| 3.3.2 全波段光谱预测性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于特征光谱信息的羊肉新鲜度关键指标预测与分类模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 特征波长优选方法研究 |
| 4.2.1 SPA法 |
| 4.2.2 CARS法 |
| 4.3 建模方法研究 |
| 4.3.1 SVM网络预测模型 |
| 4.3.2 CART分类模型 |
| 4.4 模型的评价标准 |
| 4.5 L~*值光谱特征波长优选与预测模型建立 |
| 4.5.1 特征波长优选 |
| 4.5.2 预测模型建立与精度验证 |
| 4.6 pH值特征波长选择与预测模型建立 |
| 4.6.1 特征波长优选 |
| 4.6.2 预测模型建立与精度验证 |
| 4.7 TVB-N特征波长选择与预测模型建立 |
| 4.7.1 特征波长优选 |
| 4.7.2 预测模型建立与精度验证 |
| 4.8 TVC值特征波长选择与预测模型建立 |
| 4.8.1 特征波长优选 |
| 4.8.2 预测模型建立与精度验证 |
| 4.9 关键新鲜度指标预测模型分析 |
| 4.10 多源特征信息融合CART分类模型的建立与分析 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 基于高光谱成像技术的羊肉新鲜度特征波长提取方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验材料与高光谱图像采集 |
| 5.2.1 试验材料 |
| 5.2.2 羊肉高光谱图像采集与校正 |
| 5.3 特征波长优选方法研究 |
| 5.3.1 离散粒子群算法及其改进 |
| 5.3.2 改进粒子群算法提取特征波段 |
| 5.4 结果与分析 |
| 5.4.1 羊肉样本近红外反射光谱分析及预处理 |
| 5.4.2 光谱特征变量选择 |
| 5.4.3 最优光谱特征波长选择与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于高光谱成像技术的羊肉新鲜度预测模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据分析方法 |
| 6.2.1 GA法 |
| 6.2.2 BP神经网络模型 |
| 6.2.3 RFR模型 |
| 6.3 光谱特征模型建立与分析 |
| 6.3.1 BPANN预测模型建立 |
| 6.3.2 RFR预测模型建立 |
| 6.3.3 预测模型结果分析 |
| 6.4 图像特征变量选择 |
| 6.4.1 PCA优选特征图像 |
| 6.4.2 GA优选特征图像 |
| 6.4.3 图像特征变量提取 |
| 6.5 图像特征模型建立与分析 |
| 6.6 光谱图像信息融合预测模型的建立与分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）基于电阻抗谱的猪、牛肉新鲜度快速无损评价（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 肉品电阻抗谱测定方案 |
| 1.2.2 实验设计 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 4种肉品的电阻抗谱线 |
| 2.2 4种肉品电阻抗随TVB-N含量的变化曲线 |
| 2.3 4种肉品电阻抗参数分析 |
| 2.4 将相位用于肉品新鲜度分类实验 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（3）基于分光测色技术的山楂和栀子饮片外观颜色量化表达研究（论文提纲范文）
| 符号&缩略语 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 第一部分 文献研究 |
| 1.中药饮片外观质量控制的现状与发展 |
| 1.1 中药饮片外观质量评价方法现状 |
| 1.2 中药饮片外观质量评价量化模式的探讨 |
| 2.测色技术的研究动态及水平 |
| 2.1 测色技术的原理及仪器 |
| 2.1.1 光谱光度原理 |
| 2.1.2 测色仪器 |
| 2.2 常用颜色检测模型 |
| 2.2.1 工业颜色模型 |
| 2.2.2 色度学颜色模型 |
| 2.2.3 视觉颜色模型 |
| 2.3 测色技术的应用现状 |
| 2.3.1 测色技术在农业领域中的应用 |
| 2.3.2 测色技术在食品领域中的应用 |
| 2.3.3 测色技术在工业领域中的应用 |
| 2.3.4 测色技术在医药领域中的应用 |
| 3.山楂和栀子饮片外观颜色控制现状 |
| 第二部分 Delphi法对山楂和栀子不同饮片归属的判断研究 |
| 1.材料 |
| 2.调查方法的建立 |
| 2.1 专家咨询问卷的拟定 |
| 2.2 遴选专家组 |
| 2.3 分轮咨询 |
| 2.4 数据统计分析 |
| 3.Delphi法运用于山楂、栀子饮片感官评价可行性分析 |
| 3.1 专家基本情况 |
| 3.2 专家积极系数 |
| 3.3 专家权威程度 |
| 3.4 专家评审重现率 |
| 4.饮片感官评价指标的重要性分析及权重研究 |
| 4.1 感官指标的重要性评价 |
| 4.2 专家意见的协调程度 |
| 4.3 各感官评价指标的权重分析 |
| 5.山楂和栀子各饮片归属准确性的评价 |
| 6.讨论 |
| 6.1 专家的代表性和感官评价的可靠性 |
| 6.2 感官评价指标的权重研究 |
| 第三部分 山楂和栀子饮片外观颜色量化表达的构建 |
| 1.材料与方法 |
| 2.测色方法学考察 |
| 3.颜色值标准范围的确定 |
| 3.1 饮片外观颜色的测定 |
| 3.2 颜色数据正态分布检验 |
| 3.3 颜色值参考范围的建立 |
| 3.4 颜色值标准范围的合理性验证 |
| 4.饮片外部和内部颜色数据关联分析 |
| 4.1 山楂果皮和果肉颜色的关联分析 |
| 4.2 栀子果皮和种仁颜色的关联分析 |
| 5.饮片炮制程度(火候)数学预测模型的建立 |
| 5.1 山楂炮制程度数学判别公式的建立 |
| 5.2 栀子炮制程度数学判别公式的建立 |
| 6.小结与讨论 |
| 第四部分 炮制动态过程中饮片颜色-成分变化规律的研究 |
| 第一节 饮片不同部位相关成分的研究 |
| 1.山楂不同部位指纹图谱分析方法的建立及相关成分的含量测定 |
| 1.1 仪器与试药 |
| 1.2 方法与结果 |
| 1.2.1 色谱条件 |
| 1.2.2 对照品溶液的配制 |
| 1.2.3 供试品溶液的制备 |
| 1.2.4 山楂饮片指纹图谱分析方法的建立 |
| 1.2.5 山楂饮片含量测定方法的建立 |
| 1.2.6 不同产地山楂果皮、果肉、果核的分析 |
| 1.2.6.1 山楂饮片不同部位指纹图谱分析 |
| 1.2.6.2 山楂饮片不同部位主要成分分布规律研究 |
| 1.3 讨论 |
| 2.栀子不同部位指纹图谱分析方法的建立及相关成分含量测定 |
| 2.1 仪器与试药 |
| 2.2 方法与结果 |
| 2.2.1 色谱条件 |
| 2.2.2 对照品溶液的配制 |
| 2.2.3 供试品溶液的制备 |
| 2.2.4 栀子饮片指纹图谱分析方法的建立 |
| 2.2.5 栀子饮片含量测定方法的建立 |
| 2.2.6 不同产地栀子果皮和种仁的分析 |
| 2.2.6.1 栀子饮片不同部位指纹图谱分析 |
| 2.2.6.2 栀子饮片不同部位中主要成分分布规律研究 |
| 2.3 讨论 |
| 第二节 炮制动态过程中饮片颜色变化规律研究 |
| 1.仪器与材料 |
| 2.方法与结果 |
| 2.1 颜色检测 |
| 2.2 栀子炮制过程中颜色变化趋势 |
| 2.2.1 炒黄过程中栀子果皮和种仁颜色变化趋势研究 |
| 2.2.2 炒焦过程中栀子果皮和种仁颜色变化趋势研究 |
| 2.2.3 炒炭过程中栀子果皮和种仁颜色变化趋势研究 |
| 3.小结与讨论 |
| 第三节 炮制过程中饮片颜色—成分相关性研究 |
| 1.炮制过程中饮片的HPLC指纹图谱分析 |
| 1.1 饮片(果皮)不同炮制程度共有模式比较研究 |
| 1.2 饮片(种仁)不同炮制程度共有模式比较研究 |
| 2.炮制过程中饮片内在成分变化规律研究 |
| 2.1 炒黄过程中饮片内在成分含量分析 |
| 2.2 炒焦过程中饮片内在成分含量分析 |
| 2.3 炒炭过程中饮片内在成分含量分析 |
| 3.饮片颜色与内在成分的关联性分析 |
| 3.1 单相关(Bivariate)线性分析 |
| 3.1.1 炒黄过程中栀子内、外部颜色参数与匹配色谱峰关联分析结果 |
| 3.1.2 炒焦过程中栀子内、外部颜色参数与匹配色谱峰关联分析结果 |
| 3.1.3 炒炭过程中栀子内、外部颜色参数与匹配色谱峰关联分析结果 |
| 3.2 颜色-成分多元线性回归方程的建立 |
| 3.2.1 炒黄过程中饮片颜色-相关色谱峰的多元回归分析 |
| 3.2.2 炒焦过程中饮片颜色-相关色谱峰的多元回归分析 |
| 3.2.3 炒炭过程中饮片颜色-相关色谱峰的多元回归分析 |
| 4.小结与讨论 |
| 全文结论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）分光测色计在β-胡萝卜素微胶囊干粉中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 材料和方法 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 仪器设备 |
| 1.3 样品色度的测定 |
| 1.3.1 样品的配制 |
| 1.3.1. 1 200ppm水溶液的配制 |
| 1.3.1. 2 20ppm水溶液的配制 |
| 1.3.2 样品的测定 |
| 2 结果和讨论 |
| 2.1 试验结果 |
| 2.2 讨论 |
| 3 结论 |
（6）色彩色差值结合感官评定优化茶饼干配方（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料与仪器 |
| 1.1.1 材料 |
| 1.1.2 仪器 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 绿茶全茶粉主要成分测定 |
| 1.2.2 茶饼干配方优化 |
| 1.2.3 饼干制作工艺 |
| 1.2.4 茶饼干颜色测定 |
| 1.2.5 茶饼干感官评定 |
| 1.2.6 试验数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 绿茶全茶粉的主要成分及色彩色差值 |
| 2.2 绿茶全茶粉添加量对小麦粉面团颜色的影响 |
| 2.3 绿茶全茶粉添加量对饼干颜色的影响 |
| 2.4 茶饼干感官评定结果 |
| 3 讨论 |
（7）冷却猪肉食用品质评定方法的标准化（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 文献综述 |
| 一、冷却猪肉肉色评定方法的研究 |
| 1 比色板法评定肉色 |
| 2 化学法评定肉色 |
| 3 色差计法评定肉色 |
| 3.1 颜色仪器测定的基本原理 |
| 3.2 颜色仪器测定法在肉色测定中的应用 |
| 二、冷却猪肉嫩度评定方法的研究 |
| 1 主观评定法 |
| 2 客观评定法 |
| 3 影响猪肉嫩度评价的因素 |
| 3.1 宰前因素 |
| 3.2 肉样测试前的处理方法 |
| 三、冷却猪肉保水性评定方法的研究 |
| 1. 冷却猪肉中的水分 |
| 2. 不同形式的保水性表示方法及其作用 |
| 2.1 压榨损失 |
| 2.2 滴水损失 |
| 2.3 蒸煮损失 |
| 2.4 离心损失 |
| 2.5 拿破率 |
| 3 冷却猪肉pH值、肉色与保水性之间的关系 |
| 四、存在问题及本研究的意义 |
| 参考文献 |
| 试验研究 |
| 第一章 冷却猪肉肉色色差计评定方法的标准化 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料与仪器 |
| 1.2 试验方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 仪器校正的影响 |
| 2.2 外界光线强度的影响 |
| 2.3 测定背景色的影响 |
| 2.4 肉样厚度的影响 |
| 2.5 发色时间的影响 |
| 2.6 发色温度的影响 |
| 3 讨论 |
| 3.1 建立统一肉色色差计评定方法的必要性 |
| 3.2 仪器测量条件对肉色评定结果的影响 |
| 3.3 肉样处理方法对肉色评定结果的影响 |
| 4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第二章 冷却猪肉剪切力测定方法的标准化 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料与仪器 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3 数据统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 加热中心温度的确定 |
| 2.2 水浴温度的确定 |
| 2.3 保温时间的确定 |
| 2.4 冷却温度的影响 |
| 2.5 测定仪器的比较 |
| 3 讨论 |
| 3.1 建立统一样品预处理方法的必要性 |
| 3.2 加热条件对猪肉剪切力的影响 |
| 3.3 冷却条件对猪肉剪切力值的影响 |
| 3.4 测量仪器对猪肉剪切力测定结果的影响 |
| 4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 冷却猪肉保水性评定方法的标准化及其与肉色、pH_(24)的相关关系研究 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料与仪器 |
| 1.2 试验方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 猪肉滴水损失测定中样品大小和吊挂时间的确定 |
| 2.2 压榨损失测定中压力大小和时间的确定 |
| 2.3 冷却猪肉背最长肌颜色、pH_(24)及保水性的调查 |
| 2.4 各指标间相关性分析 |
| 3 讨论 |
| 4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 全文结论 |
| 致谢 |
| 硕士在读期间发表的学术论文 |
（8）宰后成熟过程中猪肉色泽变化研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法原理 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 仪器设备 |
| 1.3 试验原理 |
| 1.4 测定指标 |
| 1.5 统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 未注水肉室温和冷藏条件下色泽的变化 |
| 2.2 注水肉室温和冷藏条件下色泽的变化 |
| 3 结果与讨论 |
| 3.1 宰后成熟过程中环境温度与色泽的关系 |
| 3.2 宰前注水对色泽的影响 |
（9）我国兔肉加工现状及新技术应用（论文提纲范文）
| 1 国内兔产品加工现状及存在的问题 |
| 1.1 兔肉制品品种少、质量低 |
| 1.2 加工设备简陋, 卫生条件差, 加工工艺落后 |
| 1.3 质量安全标准不健全 |
| 1.4 肉兔产业缺乏龙头企业拉动 |
| 2 新技术在兔肉加工领域中的应用 |
| 2.1 无损快速检测技术 |
| 2.2 乳酸菌 (素) 抑菌防腐技术 |
| 2.3 色彩色差仪器分析技术 |
| 2.4 低温肉制品生产技术 |
| 2.5 栅栏技术 |
| 2.6 食用品质保证关键控制技术 |
| 3 结束语 |
（10）冷却猪肉新鲜度的色差快速分析评价方法（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料、试剂与仪器 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 原料处理 |
| 1.2.2 肉浸液的制备 |
| 1.2.3 球蛋白沉淀反应 |
| 1.2.4 p H值测定 |
| 1.2.5 水分含量 |
| 1.2.6 颜色及光学特性测定 |
| 1.2.7 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 肉品新鲜度测定结果 |
| 2.2 p H值变化 |
| 2.3 水分含量变化 |
| 2.4 感官及光学特性变化 |
| 2.4.1 肉浸液光学特性变化 |
| 2.4.2 肌肉表面光学特性 |
| 3 结论 |
四、色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用（论文参考文献）
- [1]基于光学信息检测技术的羊肉新鲜度快速检测与判别方法研究[D]. 张珏. 内蒙古农业大学, 2020
- [2]基于电阻抗谱的猪、牛肉新鲜度快速无损评价[J]. 张峰,张琛,李湘眷. 肉类研究, 2019(10)
- [3]基于分光测色技术的山楂和栀子饮片外观颜色量化表达研究[D]. 吴晓燕. 南京中医药大学, 2014(04)
- [4]分光测色计在β-胡萝卜素微胶囊干粉中的应用研究[J]. 刘爱琴,罗超杰,王超英,俞丽芳,许新德,张艳纹. 中国食品添加剂, 2013(04)
- [5]基于色彩色差计的冲调型米粉焙炒程度判别及指标量化研究[J]. 辛儒岱,王培培,严姗,张月阳,李秀娟,潘思轶. 食品工业科技, 2013(13)
- [6]色彩色差值结合感官评定优化茶饼干配方[J]. 黄赟赟,张海华,张士康,李大伟,朱跃进,王兴国,金青哲. 中国茶叶加工, 2012(02)
- [7]冷却猪肉食用品质评定方法的标准化[D]. 王晓宇. 南京农业大学, 2012(04)
- [8]宰后成熟过程中猪肉色泽变化研究[J]. 杨霞,王鸥,冯媛媛,任慧,张志胜. 食品工业, 2012(04)
- [9]我国兔肉加工现状及新技术应用[J]. 周蓓莉,肖进文. 包装与食品机械, 2012(01)
- [10]冷却猪肉新鲜度的色差快速分析评价方法[J]. 陈晓亮,王世平,刘欢. 食品科学, 2012(04)