多光谱检测系统：基于特征波长的猪肉挥发性盐基氮快速检测

"该文研究了基于优选波长的多光谱检测系统在快速检测猪肉中挥发性盐基氮(TVB-N)含量的应用。通过使用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱系统获取猪肉的高光谱反射率数据，并结合预处理方法如一阶导数(FD)和标准正态变量变换(SNV)建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。接着，运用逐步回归算法(SWA)、连续投影算法(SPA)和基因遗传算法(GA)筛选出与TVB-N含量密切相关的特征波长，构建PLSR和多元线性回归(MLR)模型。实验结果显示，这些特征波长能有效地反映全光谱信息，并且在含有优选特征波长的LED光源的多光谱检测系统中，能够准确检测猪肉的TVB-N含量。" 本文重点探讨了食品安全与质量控制领域的一个关键问题——如何快速无损地评估猪肉的新鲜度。挥发性盐基氮(TVB-N)作为衡量猪肉新鲜程度的重要理化指标，其含量的检测对于保障消费者健康至关重要。作者采用了先进的光谱学技术，特别是多光谱检测系统，来实现这一目标。 研究中，首先利用VIS-NIR高光谱系统收集猪肉的光谱数据，通过一阶导数和SNV等预处理方法改善数据质量，进而建立PLSR模型。然后，通过SWA、SPA和GA等不同算法筛选出与TVB-N关联的特征波长，这些算法可以减少变量数量，同时保持模型预测性能。比较不同算法筛选的特征波长建立的模型效果后，选择最优的特征波长组合。 实验发现，SWA、SPA和GA筛选出的特征波长能够有效体现全光谱信息，构建的模型预测精度较高。将这些特征波长集成到LED光源的多光谱检测系统中，成功实现了对猪肉TVB-N含量的精确测量。MLR模型在预测TVB-N含量上的表现优于PLSR模型，校正集和预测集的相关系数及均方根误差都显示出较高的准确性。 这项研究不仅为猪肉新鲜度的快速检测提供了新的技术手段，也为食品科学与工程领域的光谱检测技术应用提供了理论支持和实践指导。通过优化特征波长的选择和多光谱检测系统的构建，有望在未来推广到其他肉类和食品的新鲜度检测中，提升食品安全检测效率。