一、檢測目的和依據(jù)

高光譜測試技術在豬肉品質(zhì)檢測中的主要目的是實現(xiàn)對肉類“冰晶"光譜特性的發(fā)現(xiàn)，進而快速、準確地評估肉品的品質(zhì)。具體來說，這項技術能夠收集不同凍齡的肉類光譜，并將這些數(shù)據(jù)保存在光譜庫中。待檢的豬肉樣品通過匹配光譜庫中的數(shù)據(jù)，可以迅速判斷其品質(zhì)。

此外，利用高光譜成像系統(tǒng)獲取豬肉樣本的高光譜圖像數(shù)據(jù)，并通過主成分分析等方法降維和優(yōu)選，還能進行豬肉嫩度的檢測。不過值得注意的是，對于不同的檢測指標，例如TVB-N含量模型和含水率模型等，高光譜模型的維護結果可能會有所差異。

二、檢測方法和設備

高光譜測試豬肉的方法主要利用高光譜成像技術，這是一種能夠同時獲取樣本的光譜信息和圖像信息的新興技術。這項技術具有分辨率高、樣品無需預處理、操作簡便、非破壞性等特點，因此在農(nóng)畜產(chǎn)品無損檢測領域被廣泛應用。在實際操作過程中，會使用高光譜設備對豬肉進行掃描，收集不同凍齡的肉類光譜，并將這些數(shù)據(jù)保存在光譜庫中。然后對待檢的豬肉樣品進行匹配，通過比較其光譜特性與光譜庫中的數(shù)據(jù)，可以迅速評估肉品的品質(zhì)。

此外，有研究提出一種基于深度學習模型的豬肉肌紅蛋白含量無損檢測方法，該方法充分利用豬肉光譜與圖像信息，實現(xiàn)豬肉肌紅蛋白含量的在線檢測。這種深度學習模型的應用，無疑為豬肉品質(zhì)的無損檢測提供了新的可能。

三、豬肉光譜曲線

四、結論與建議

高光譜成像技術在豬肉品質(zhì)檢測中已經(jīng)顯示出了巨大的潛力和前景。這種技術能夠獲取樣本的光譜信息和圖像信息，具有分辨率高、樣品無需預處理、操作簡便、非破壞性等特點。然而，目前關于高光譜成像技術應用于肉品品質(zhì)檢測的研究還相對較少，全面概述畜禽肉品各檢測指標的研究更是鮮有報道。