融合光谱与成像技术精准检测猪肉新鲜度：挥发性盐基氮含量分析

"该研究通过光谱和成像融合技术检测猪肉中的挥发性盐基氮(TVB-N)含量，以评估猪肉的新鲜度。实验利用近红外光谱和图像数据，通过特征提取和主成分分析，结合反向传播神经网络建立预测模型。结果显示，融合模型在预测TVB-N含量上优于单独使用光谱或成像技术，具有更高的准确性和稳定性。" 这篇研究主要探讨了食品安全领域中一种新型的检测方法，即结合光谱和成像技术来测定猪肉的新鲜程度。挥发性盐基氮(TVB-N)是衡量肉类新鲜度的关键指标，其含量的高低直接影响到猪肉的质量和食用安全性。传统的检测方法可能受限于精度或效率，而该研究提出的融合技术则旨在解决这些问题。 在实验过程中，研究人员选择了不同新鲜度的猪肉样本，同时收集了近红外光谱数据和图像数据。近红外光谱技术利用物质分子对特定波长光的吸收特性，可以获取样本的化学信息；图像数据则提供样本的物理外观信息。通过特征提取，研究人员能够从光谱和图像中挑选出与TVB-N含量相关的特征，主成分分析进一步降低了数据维度，使得模型构建更为高效。 接着，研究团队采用反向传播神经网络作为预测模型，这是一种人工神经网络，特别适合处理非线性关系和复杂数据模式。实验结果显示，融合光谱和成像数据的模型在交互验证中的均方根误差(RMSECV)为1.2975，这表明预测的精确度较高。在独立样本的预测中，模型的相关系数达到了0.957，显示出良好的预测能力。 这项研究证明了光谱和成像融合技术在检测猪肉TVB-N含量上的潜力，不仅可以提高检测的准确性，还能增强结果的稳定性。这种技术的应用有望在未来提升肉类品质监控的效率，确保消费者的食品安全。同时，这种方法也可能适用于其他食品新鲜度的评估，为食品安全监测提供了新的思路和工具。