[发明专利]一种快速评定冷冻鱼糜等级模型的建立方法

说明书

技术领域

本发明属于食品品质快速检测领域，涉及一种快速评定冷冻鱼糜等级模型的建立方法，具体采用近红外光谱分析技术以及聚类分析建模方法。

背景技术

鱼糜是原料鱼经前处理、采肉、漂洗、精滤、脱水、分装及冻结等加工工艺制成的具有一定保藏期的中间素材产品，是鱼丸、鱼糕等鱼糜制品的重要原材料。

冷冻鱼糜等级的划分直接关系到商品的定价，因此等级评定对鱼糜产业至关重要。目前生产厂商对于所生产鱼糜进行等级评定，主要取决于凝胶强度这一物理指标，当鱼糜达到某凝胶强度，该鱼糜则划分至相应的等级。凝胶强度传统的测定方法是采用质构仪，方法如下：冷冻鱼糜-半解冻-空擂-盐擂-灌肠-封口-凝胶化-冰水冷却-低温静置-测定凝胶强度，该方法步骤繁琐、耗时费力，一次测定需要多种设备（如擂溃机、灌肠机、封口机及质构仪等）配合使用，增加了厂商的额外支出，且多个步骤（如空擂、盐擂、灌肠及封口）的操作温度需要尽可能控制在低温条件，这也增加了操作的困难性。因此建立简单快速的鱼糜等级评定方法显得尤为重要。

近红外光谱分析技术的原理如下：利用近红外光扫描样品，得到样品的近红外光谱数据，将光谱数据进行必要的预处理之后，采用化学计量学方法建立模型，最后对模型的准确性进行验证。近红外光谱分析技术具备无需样品预处理、测定速度快、支持在线检测、可多指标同时检测及投资费用低等诸多优点，本发明效果表明，适合将其用于冷冻鱼糜等级的快速评定。

发明内容

本发明利用近红外光谱分析技术，建立冷冻鱼糜等级评定的预测模型，解决了传统检测方法步骤繁琐、耗时费力、操作难度大、成本较高等问题，适合冷冻鱼糜生产厂商对产品进行等级评定。

本发明的技术解决方案如下：

一种快速评定冷冻鱼糜等级模型的建立方法，其特征在于，该方法包括以下三个步骤：

a.采集已知等级冷冻鱼糜的近红外光谱数据，所述a步骤包括：

利用近红外光谱分析仪，对冷冻鱼糜剖面进行光谱扫描，采集冷冻状态下已知等级鱼糜的近红外光谱数据；

b.建立冷冻鱼糜等级评定的近红外光谱预测模型，所述b步骤包括：

利用化学计量学数据处理软件，对a步骤得到的已知等级冷冻鱼糜的近红外光谱数据进行预处理，预处理方法为先进行卷积平滑和二阶导数处理，再进行标准正态变量变换处理，对光谱预处理后的数据进行主成分分析，选择最多地保留原始变量的信息的两个主成分，采用聚类分析建立冷冻鱼糜等级评定的预测模型，并对模型准确度进行内部验证；

c.模型的外部验证，所述c步骤包括：

利用近红外光谱分析仪，采集用于外部验证的冷冻鱼糜近红外光谱数据，将该数据经过b步骤相同的预处理后代入b步骤中建立的鱼糜等级评定的预测模型，以考察模型预测能力。

a步骤中近红外光谱分析仪的扫描波数范围4000～10000cm^-1，扫描温度25℃，每个样品扫描时间60-90s。

由以上三个步骤可知，本发明所述的一种快速评定冷冻鱼糜等级的方法是先采集已知等级冷冻鱼糜的近红外光谱，再建立等级评定的近红外光谱预测模型，最后对模型进行外部验证。

为了建立准确的预测模型，以下几点需要注意。

第一点，选取有代表性的鱼糜样品。首先，一块商品化冷冻鱼糜的规格通常是55×35×10cm，由于包装、运输及贮藏等原因，冷冻鱼糜的边缘会承受较多压力，品质易发生变化，不宜选做光谱采集位点。其次，冷冻鱼糜均贮藏于-20℃以下的冷库中，表面存在大量分布不均的细小冰晶，对近红外光谱有不良影响，故不宜在冷冻鱼糜表面直接采集光谱。另外，要尽量保证光谱采集位点的平滑性。基于以上三个因素，我们建议将冷冻鱼糜外边缘去掉，取余下鱼糜的平滑剖面部分进行光谱采集。

第二点，采集光谱操作的规范化。光谱采集的环境条件和操作方法对近红外光谱有一定的影响，因此要尽可能保证规范化操作。我们建议光谱扫描的环境温度为25℃，每个样品的扫描操作时间控制在60秒至90秒。

第三点，选取多个生产批次的鱼糜样品。为了尽可能多地涵盖不同等级鱼糜的近红外光谱信息，在建立模型时建议选取多个生产批次的鱼糜样品。

第四点，选择合适的建模方法。建立白姑鱼糜等级评定的近红外光谱预测模型，需要利用数理统计和化学计量学等方法，并选择预测效果较好的方法。

本发明预测效果良好，能够大幅缩短检测时间，且能够降低操作难度，具体如下。