摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第18-29页 |
1.1 低温保藏猪肉质量安全检测研究进展 | 第18-20页 |
1.1.1 低温保藏猪肉品质劣化的主要形式 | 第18页 |
1.1.2 传统检测方法 | 第18-19页 |
1.1.3 快速无损检测方法 | 第19-20页 |
1.2 高光谱技术研究进展 | 第20-26页 |
1.2.1 高光谱技术原理 | 第20-21页 |
1.2.2 光谱特征提取及化学计量学分析 | 第21-25页 |
1.2.3 图像特征提取及数据融合 | 第25-26页 |
1.2.4 高光谱技术在肉品检测中的应用 | 第26页 |
1.3 本研究目的、意义及主要研究内容 | 第26-29页 |
1.3.1 研究意义、目的 | 第26-27页 |
1.3.2 主要研究内容 | 第27-28页 |
1.3.3 技术路线 | 第28-29页 |
第二章 基于可见-近红外高光谱猪肉冷藏过程中蛋白分解及三磷酸腺苷代谢程度快速检测研究 | 第29-49页 |
2.1 引言 | 第29-30页 |
2.2 材料与设备 | 第30-31页 |
2.2.1 实验材料 | 第30页 |
2.2.2 主要仪器与设备 | 第30-31页 |
2.3 实验方法 | 第31-38页 |
2.3.1 样品准备 | 第32页 |
2.3.2 高光谱图像采集及校正 | 第32-33页 |
2.3.3 BAI值测定 | 第33-34页 |
2.3.4 ATP代谢产物提取及液相色谱分析 | 第34页 |
2.3.5 感兴趣区域(ROI)选择及光谱信息提取 | 第34-35页 |
2.3.6 纹理特征提取 | 第35-36页 |
2.3.7 化学计量学分析 | 第36-37页 |
2.3.8 G2D-CS分析 | 第37-38页 |
2.4 结果与分析 | 第38-47页 |
2.4.1 参考BAI及K值 | 第38-39页 |
2.4.2 光谱特征 | 第39-40页 |
2.4.3 全波段预测性能分析 | 第40-41页 |
2.4.4 特征波段预测性能分析 | 第41-42页 |
2.4.5 基于光谱和纹理信息融合K值预测性能分析 | 第42-43页 |
2.4.6 可视化 | 第43-44页 |
2.4.7 冷藏猪肉可见-近红外光谱变化规律 | 第44-47页 |
2.5 本章小结 | 第47-49页 |
第三章 近红外高光谱结合光谱角算法不同冷冻速率猪肉蛋白结构形变程度快速检测研究 | 第49-61页 |
3.1 引言 | 第49页 |
3.2 实验材料与仪器设备 | 第49-51页 |
3.2.1 实验材料与试剂 | 第49-50页 |
3.2.2 仪器设备 | 第50-51页 |
3.3 实验方法 | 第51-54页 |
3.3.1 冷冻猪肉样品准备 | 第51-52页 |
3.3.2 近红外高光谱图像采集及校正 | 第52页 |
3.3.3 肌原纤维蛋白提取 | 第52-53页 |
3.3.4 S0ANS测定 | 第53页 |
3.3.5 Ca~(2+)-ATPase测定 | 第53页 |
3.3.6 光谱角特征变量提取 | 第53-54页 |
3.3.7 SPA法选择特征波段 | 第54页 |
3.3.8 PLSR回归分析 | 第54页 |
3.3.9 G2D-CS分析 | 第54页 |
3.4 结果与分析 | 第54-60页 |
3.4.1 参考S0ANS及Ca~(2+)-ATPase值 | 第54-55页 |
3.4.2 冷冻肉近红外光谱分析 | 第55-56页 |
3.4.3 不同冷冻速率冷冻肉近红外平均光谱分析 | 第56-57页 |
3.4.4 基于光谱值肌原纤维蛋白结构形变程度预测 | 第57-58页 |
3.4.5 基于光谱角肌原纤维蛋白结构形变程度预测 | 第58-59页 |
3.4.6 不同冷冻速率下猪肉近红外光谱变化规律 | 第59-60页 |
3.5 本章小结 | 第60-61页 |
第四章 猪肉冻藏期间蛋白氧化及二级结构变化近红外高光谱结合异二维相关光谱快速检测研究 | 第61-78页 |
4.1 引言 | 第61-62页 |
4.2 实验材料与仪器设备 | 第62-63页 |
4.2.1 实验材料与试剂 | 第62-63页 |
4.2.2 仪器设备 | 第63页 |
4.3 实验方法 | 第63-66页 |
4.3.1 冷冻肉样品准备 | 第63-64页 |
4.3.2 近红外高光谱图像采集和校正 | 第64页 |
4.3.3 平均光谱提取 | 第64页 |
4.3.4 肌原纤维蛋白羰基含量测定 | 第64-65页 |
4.3.5 肌动球蛋白提取及二级结构含量测定 | 第65页 |
4.3.6 光谱预处理 | 第65页 |
4.3.7 H2D-CS分析 | 第65-66页 |
4.3.8 SPA及RC法提取特征波段 | 第66页 |
4.3.9 羰基含量可视化 | 第66页 |
4.3.10 G2D-CS分析 | 第66页 |
4.4 结果与分析 | 第66-77页 |
4.4.1 参考羰基及α-螺旋含量分析 | 第66-67页 |
4.4.2 具有不同羰基含量肌原纤维蛋白近红外和中红外光谱特征分析 | 第67-68页 |
4.4.3 具有不同α-螺旋含量肌动球蛋白近红外及圆二色光谱分析 | 第68-69页 |
4.4.4 H2D-CS分析 | 第69-71页 |
4.4.5 特征波段分析 | 第71-72页 |
4.4.6 羰基及α-螺旋含量预测 | 第72-73页 |
4.4.7 羰基含量可视化 | 第73-74页 |
4.4.8 冻藏期间随羰基及α-螺旋含量变化冷冻猪肉近红外光谱变化规律 | 第74-77页 |
4.5 本章小结 | 第77-78页 |
第五章 冰晶对冻藏猪肉脂肪氧化的作用及高光谱检测方法研究 | 第78-91页 |
5.1 引言 | 第78页 |
5.2 实验材料与仪器设备 | 第78-79页 |
5.2.1 实验材料与试剂 | 第78-79页 |
5.2.2 仪器设备 | 第79页 |
5.3 实验方法 | 第79-83页 |
5.3.1 冷冻猪肉样品准备 | 第79-80页 |
5.3.2 近红外高光谱图像采集及校正 | 第80页 |
5.3.3 TBARS值测定 | 第80页 |
5.3.4 平均光谱提取及化学计量学分析 | 第80-81页 |
5.3.5 TBARS值可视化 | 第81页 |
5.3.6 固体食品模型制备 | 第81-82页 |
5.3.7 G2D-CS分析 | 第82-83页 |
5.4 结果与分析 | 第83-90页 |
5.4.1 原始及经MSC预处理近红外光谱 | 第83页 |
5.4.2 参考TBARS值 | 第83-84页 |
5.4.3 PCA分析 | 第84页 |
5.4.4 基于原始及MSC预处理近红外光谱TBARS值预测 | 第84-86页 |
5.4.5 MSC校正系数与TBARS值相关性分析 | 第86-87页 |
5.4.6 冻藏时间和温度对校正模型的影响 | 第87页 |
5.4.7 TBARS值与冻藏时间协变性 | 第87-88页 |
5.4.8 琼脂凝胶固体模型冻藏期间近红外光谱特性 | 第88页 |
5.4.9 TBARS值可视化 | 第88-89页 |
5.4.10 冻藏过程中具有不同TBARS值的冷冻猪肉近红外光谱变化规律 | 第89-90页 |
5.5 本章小结 | 第90-91页 |
第六章 基于可见-近红外高光谱冷藏猪肉经加工后原料肉蛋白分解程度追溯研究 | 第91-104页 |
6.1 引言 | 第91页 |
6.2 实验材料与仪器设备 | 第91-92页 |
6.2.1 实验材料与试剂 | 第91-92页 |
6.2.2 仪器设备 | 第92页 |
6.3 实验方法 | 第92-95页 |
6.3.1 原料肉准备 | 第92页 |
6.3.2 TVB-N含量的检测 | 第92-93页 |
6.3.3 原料肉加工处理 | 第93页 |
6.3.4 高光谱图像采集及校正 | 第93页 |
6.3.5 光谱提取及预处理 | 第93页 |
6.3.6 特征波段提取 | 第93-94页 |
6.3.7 模型建立及评价 | 第94-95页 |
6.3.8 TVB-N含量可视化 | 第95页 |
6.3.9 G2D-CS分析 | 第95页 |
6.4 结果与分析 | 第95-103页 |
6.4.1 参考TVB-N含量及光谱特征 | 第95-96页 |
6.4.2 单独模型腌制肉及煮制肉TVB-N含量追溯 | 第96-99页 |
6.4.3 合并模型腌制及煮制肉TVB-N含量追溯 | 第99页 |
6.4.4 TVB-N含量可视化 | 第99-100页 |
6.4.5 加工处理后猪肉可见-近红外光谱变化规律 | 第100-103页 |
6.5 本章小结 | 第103-104页 |
结论与展望 | 第104-107页 |
一 结论 | 第104-106页 |
二 论文创新之处 | 第106页 |
三 展望 | 第106-107页 |
参考文献 | 第107-120页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第120-124页 |
致谢 | 第124-126页 |
附件 | 第126页 |