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作者：張毅

  實(shí)現(xiàn)紅肉質(zhì)量與安全的檢測(cè)和評(píng)價(jià)已成為肉品行業(yè)發(fā)展和保證食品安全的重要環(huán)節(jié)之一。紅肉的傳統(tǒng)檢測(cè)和評(píng)價(jià)方法較為繁瑣，常需要有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員進(jìn)行操作，具有耗時(shí)長、檢測(cè)時(shí)破壞樣品等缺點(diǎn)，降低了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的工作效率，已經(jīng)不能滿足如今產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)檢測(cè)速度、精度和自動(dòng)化的要求。隨著圖像處理、光學(xué)等現(xiàn)代先進(jìn)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，紅肉檢測(cè)技術(shù)正朝著快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、無損的方向邁進(jìn)。

  高光譜成像技術(shù)作為快速無損檢測(cè)技術(shù)之一，是在不破壞待測(cè)物原始狀態(tài)、化學(xué)性質(zhì)的前提下，獲取待測(cè)樣品的化學(xué)成分、物理品質(zhì)特性等多項(xiàng)指標(biāo)的檢測(cè)方法，具有節(jié)約成本，檢測(cè)精度高和速度快等諸多優(yōu)點(diǎn)。高光譜檢測(cè)技術(shù)易與計(jì)算機(jī)、機(jī)械等技術(shù)相融合，雖然起步較晚，但可以同時(shí)獲得被測(cè)樣品外觀特性和內(nèi)部成分的圖像及光譜信息，在紅肉檢測(cè)和安全評(píng)定上呈現(xiàn)出極大的優(yōu)越性，基于高光譜成像技術(shù)的諸多優(yōu)點(diǎn)使其在紅肉無損檢測(cè)中得到了一定的應(yīng)用。研究從高光譜技術(shù)的原理出發(fā)，綜述了該技術(shù)在紅肉的化學(xué)成分、安全品質(zhì)、感官品質(zhì)和加工品質(zhì)檢測(cè)方面的應(yīng)用，為將來開發(fā)相應(yīng)的在線檢測(cè)設(shè)備提供了理論基礎(chǔ)。

1  高光譜成像技術(shù)基本原理

  高光譜成像技術(shù)是在200～2 252 nm的光譜覆蓋范圍內(nèi)以幾十至數(shù)百個(gè)波長同時(shí)對(duì)樣品進(jìn)行連續(xù)成像，實(shí)現(xiàn)樣品的光譜信息、光強(qiáng)度信息和空間信息的同步獲得。不同樣品因其所含的化學(xué)成分及組成結(jié)構(gòu)不同，其在特定波長處對(duì)光的吸光度、分散度等也會(huì)有所不同，且在特定波長處各化學(xué)成分因其特定官能團(tuán)不同，吸光度也不同，因此通過對(duì)高光譜成像系統(tǒng)提取的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可實(shí)現(xiàn)對(duì)食品品質(zhì)的定性檢測(cè)和對(duì)樣品化學(xué)成分的定量分析。高光譜成像系統(tǒng)的主要檢測(cè)步驟為樣本的準(zhǔn)備、高光譜圖像的采集、光譜曲線分析、光譜數(shù)據(jù)建模分析以及對(duì)所測(cè)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。按照成像方式不同，可分為推掃式和濾波片式兩種類型。濾波片式高光譜成像系統(tǒng)采集的圖像數(shù)據(jù)量小，因此收集的信息不全面，所以研究重點(diǎn)介紹推掃式高光譜成像的相關(guān)內(nèi)容。圖1為推掃式高光譜成像系統(tǒng)的基本構(gòu)成，主要包括光源、光譜儀、CCD相機(jī)和計(jì)算機(jī)。推掃式高光譜成像系統(tǒng)的基本原理如下：通過移動(dòng)光譜儀或被測(cè)樣品，對(duì)被測(cè)樣品連續(xù)掃描N次，得到N條該被測(cè)樣品的高光譜圖像。將在掃描線處采集到的高光譜圖像最終表達(dá)為既可表達(dá)每一檢測(cè)位置的光譜，又包含每一特征波長下的圖像的三維立方體圖像，進(jìn)而將高光譜立方體圖像中獲得的光譜信息與數(shù)學(xué)建模和光譜解析方法相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)紅肉的內(nèi)部和外部質(zhì)量特性等實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。

2高光譜成像技術(shù)在紅肉質(zhì)量特性檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1化學(xué)成分的測(cè)定

  眾所周知，紅肉主要由水、蛋白質(zhì)、脂肪、氨基酸和脂肪酸等組成，其化學(xué)成分是影響紅肉品質(zhì)的內(nèi)在原因。通過不同化學(xué)成分之間的系列反應(yīng)，紅肉的滋味、顏色和嫩度可能會(huì)發(fā)生變化，從而導(dǎo)致不良的外觀，這不僅影響消費(fèi)者的購買欲望，而且還會(huì)給銷售者帶來經(jīng)濟(jì)損失。現(xiàn)有用于檢測(cè)紅肉主要成分的方法多數(shù)具有破壞性、耗時(shí)，因此肉類工業(yè)急需一種快速和自動(dòng)的無損檢測(cè)方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)這些化學(xué)成分的分析。在過去的幾年中，高光譜成像技術(shù)作為新型無損檢測(cè)方法已經(jīng)被用于預(yù)測(cè)豬肉、牛肉和羊肉的水分、脂肪和蛋白質(zhì)的含量，并且這些研究取得了相當(dāng)滿意的結(jié)果。

  應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)塊狀豬肉和肉糜的化學(xué)成分進(jìn)行了無損檢測(cè)，通過主成分分析的方法選取特征波長為960，1 074，1124，1 147，1 207和1  341 nm，在特征波長下建立肉糜中蛋白質(zhì)、水分和脂肪的偏最小二乘回歸模型，結(jié)果表明其決定系數(shù)為0.88，0.91和0.93，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.40, 0.60和0.62，該肉糜模型可很好地應(yīng)用于完整紅肉化學(xué)成分的預(yù)測(cè)。用近紅外范圍在1 000～2 300 nm之間的高光譜成像系統(tǒng)評(píng)價(jià)牛肉切片脂肪和脂肪酸的含量。根據(jù)高光譜系統(tǒng)得到的光譜信息，運(yùn)用偏最小二乘回歸模型預(yù)測(cè)脂肪和脂肪酸含量，結(jié)果表明總脂肪、總飽和脂肪酸和總不飽和脂肪酸含量的決定系數(shù)分別為0.90，0.87和0.89，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為4.81%, 1.69%和3.41%。羊肉是另一種重要的紅肉，但是高光譜成像技在預(yù)測(cè)羊肉化學(xué)成分方面應(yīng)用較少。選取900～1 700 nm波長范圍利用高光譜成像系統(tǒng)檢測(cè)羊肉蛋白質(zhì)、脂肪和水分含量。在他們的研究中，得到3種不同肉樣的l26個(gè)光譜圖像信息，選取與脂肪和水分相關(guān)性最大的六個(gè)特征波長( 960,1 057,1 131,1 211,1 308和1394 nm)，選取另外六個(gè)特征波長(1 008,1 211,1 315,1 445，1 562和1 649 nm)用于蛋白質(zhì)的預(yù)測(cè)。在選出的特征波長基礎(chǔ)上建立偏最小二乘回歸模型，結(jié)果表明水分、脂肪和蛋白質(zhì)含量的決定系數(shù)為0.84, 0.87和0.82．預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.57%，0.35%和0.47%。水分是紅肉中的主要成分，水分含量不僅影響紅肉質(zhì)量特性和保質(zhì)期，而且由于它們通常是按質(zhì)量出售，所以水分的消耗也會(huì)影響銷售者的經(jīng)濟(jì)利益。此外，紅肉中的蛋白質(zhì)具有高的生物學(xué)特性，在測(cè)定風(fēng)味和色澤方面也起著重要的作用，因此對(duì)于這兩種化學(xué)成分的準(zhǔn)確測(cè)定尤為重要，上述研究結(jié)果充分證明了高光譜成像技術(shù)在紅肉化學(xué)成分評(píng)定方面具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

2.2安全品質(zhì)的測(cè)定

2.2.1微生物特性的測(cè)定

  現(xiàn)有的檢測(cè)細(xì)菌腐敗的傳統(tǒng)方法，如平板計(jì)數(shù)法、ATP激發(fā)放光法和電現(xiàn)象測(cè)量法，對(duì)于被細(xì)菌污染的紅肉不能達(dá)到快速、準(zhǔn)確、無損的檢測(cè)。高光譜成像技術(shù)能滿足所有這些要求，并且它在預(yù)測(cè)的紅肉微生物特性方面已在許多研究工作中廣泛應(yīng)用。

  因高光譜成像系統(tǒng)散射波長的變化能夠表明微生物的腐敗變化，在400～1 100 nm光譜范圍內(nèi)應(yīng)用高光譜散射技術(shù)檢測(cè)在溫度為4℃條件下，貯藏1～14 d的豬肉的表面菌落總數(shù)與相應(yīng)波長下高光譜圖像的關(guān)系，采用偏最小二乘回歸預(yù)測(cè)模型得到相關(guān)系數(shù)為0.863，多元線性回歸方法建立模型得到相關(guān)系數(shù)為0.886這一滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果。這表明高光譜散射技術(shù)可作為檢測(cè)微生物腐敗的潛在方法。此外，高光譜散射技術(shù)也被用于檢測(cè)牛肉的菌落總數(shù)。最先將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于牛肉細(xì)菌總數(shù)無損檢測(cè)的研究中，預(yù)測(cè)牛肉表面微生物腐敗程度，根據(jù)洛倫茲分布函數(shù)選擇特征波長，然后結(jié)合真實(shí)細(xì)菌總數(shù)的對(duì)數(shù)值建立多元線性回歸預(yù)測(cè)模型，結(jié)果表明決定系數(shù)為0.96，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.30。雖然偏最小二乘回歸模型或多元線性回歸模型具有一定的發(fā)展前景，但是其不能夠解決非線性回歸問題，因此一些研究人員利用支持向量機(jī)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立非線性模型。選取五個(gè)最佳特征波長(480，525，650, 720和765 nm)采用支持向量機(jī)的方法建立非線性模型對(duì)豬肉表面細(xì)菌總數(shù)預(yù)測(cè)進(jìn)行進(jìn)一步深入研究，得到的相關(guān)系數(shù)為0.87，這一結(jié)果優(yōu)于多元線性回歸方法。為了驗(yàn)證上述模型的準(zhǔn)確性，在基于支持向量機(jī)方法基礎(chǔ)上再結(jié)合偏最小二乘回歸方法建立模型檢測(cè)豬肉細(xì)菌的菌落總數(shù)。選擇八個(gè)最佳波長(477，509, 540，552，560，609，720和772 nm)與在特定波長處相對(duì)應(yīng)的反射光譜數(shù)據(jù)結(jié)合使用來構(gòu)造菌落總數(shù)預(yù)測(cè)模型，最終的模型顯示決定系數(shù)為0.923 6，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.327 9。肉的腐敗可能導(dǎo)致營養(yǎng)物質(zhì)的分解和代謝產(chǎn)物的形成，微生物含量過多的紅肉會(huì)危害人類健康，因此控制微生物生長以確保提供給市場(chǎng)的紅肉的安全性尤為重要。上述一系列研究結(jié)果表明，利用高光譜成像技術(shù)可以較好地對(duì)豬肉表面的菌落總數(shù)進(jìn)行定量分析，因此該技術(shù)在對(duì)冷卻豬肉表面菌落總數(shù)進(jìn)行快速無損檢測(cè)是可行的。

2.2.2新鮮度的測(cè)定

  由于受自身性狀和外界環(huán)境的影響肉品在腐敗過程中分解產(chǎn)物極其復(fù)雜，其種類和數(shù)量也不盡相同。普遍認(rèn)為與感官變化一致的揮發(fā)性鹽基氮( TVB-N)可作為客觀指標(biāo)，很好地反映出紅肉新鮮度的變化。長期以來，在肉類食品檢測(cè)領(lǐng)域，主要靠視覺直觀地鑒別，或者利用化學(xué)方法對(duì)紅肉進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)于其新鮮度的評(píng)定缺少科學(xué)性。利用光學(xué)儀器可以準(zhǔn)確測(cè)定肉類食品表面的光學(xué)特性，從而為紅肉的新鮮度判別提供客觀的依據(jù)。利用400～1 100nm光譜范圍的高光譜成像技術(shù)對(duì)生鮮豬肉的TVB-N含量進(jìn)行快速無損檢測(cè)。采用洛倫茲三參數(shù)組合結(jié)合多元線性回歸方法建立豬肉TVB-N含量的預(yù)測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)為0.90。這一研究結(jié)果表明利用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)生鮮豬肉新鮮度的方法是可行的。然而，單一指標(biāo)評(píng)價(jià)肉品新鮮度變化不是十分全面，若將幾種檢測(cè)技術(shù)有機(jī)結(jié)合由多項(xiàng)指標(biāo)綜合評(píng)定肉品新鮮度的變化，可以提高新鮮度檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

2.3感官品質(zhì)的評(píng)定

2.3.1色澤

  紅肉色澤的測(cè)定常用的方法是使用色差儀測(cè)量紅肉表面L*（亮度值），a*（紅度值）和b*（黃度值）值。近年來因高光譜成像技術(shù)的快速發(fā)展，一些研究人員試圖發(fā)掘其在色澤評(píng)定方面的潛力�；�于單一的相關(guān)分析應(yīng)用高光譜成像技術(shù)以434，494，561，637, 669和703 nm為最佳波長來預(yù)測(cè)L*值。隨后，建立兩個(gè)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，分別采用兩種帶圖像的亮度指數(shù)（R和R’）作為輸入。結(jié)果表明，模型2（R’作為輸入）比模型1(R作為輸入)執(zhí)行得更好，具有較高的決定系數(shù)值，為0.86。使用色差儀對(duì)紅肉的顏色進(jìn)行測(cè)量，如果待測(cè)樣品存在色澤不均勻的情況，色差儀將不能準(zhǔn)確測(cè)量紅肉的顏色；如果所測(cè)量區(qū)域過大，可能會(huì)由于肌內(nèi)脂肪和結(jié)締組織含量差異導(dǎo)致結(jié)果的偏差，但是目前國內(nèi)研究者應(yīng)用高光譜成像技術(shù)可以很好地克服上述色差儀的缺點(diǎn)，且預(yù)測(cè)精度高。在400～1  100 nm波長范圍內(nèi)利用高光譜散射技術(shù)獲取牛肉樣品的圖像預(yù)測(cè)牛肉的顏色參數(shù)（L*，a*和b*），用洛倫茲分布函數(shù)擬合出各個(gè)波長處的散射曲線參數(shù)，用逐步回歸法選擇特征波長處對(duì)應(yīng)的洛倫茲參數(shù)建立多元線性回歸模型。結(jié)果表明L*，a和b*的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.92，0.90和0.88。該試驗(yàn)結(jié)果表明高光譜散射技術(shù)可彌補(bǔ)色差儀的部分缺點(diǎn)應(yīng)用于顏色參數(shù)的評(píng)定，如果在實(shí)際肉品工業(yè)生產(chǎn)中，使用色差儀與高光譜成像系統(tǒng)聯(lián)用可以進(jìn)一步提高試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.3.2大理石樣紋理

  大理石樣紋理是指脂肪沉積到肌肉纖維之間，形成明顯的紅、白相間，狀似大理石花紋的肉，一般來說大理石樣紋理越豐富，表明紅肉越嫩，品質(zhì)越好，價(jià)格也越高。大多數(shù)紅肉制造商通過肉眼觀察然后和樣板比對(duì)進(jìn)行評(píng)估大理石樣紋理的等級(jí)，這種方法人為因素影響特別大，存在一定的主觀性。近年來，一些學(xué)者已將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于大理石樣紋理的等級(jí)評(píng)定中，并得到了良好的結(jié)果。應(yīng)用光譜范圍為400～1 000 nm的高光譜成像系統(tǒng)檢測(cè)豬肉的大理石樣紋理并對(duì)其進(jìn)行分級(jí)。采用主成分分析方法將原始的成像光譜分別壓縮到5，10和20個(gè)主成分，然后用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行分類，能夠準(zhǔn)確辨別肉的類型，同時(shí)自動(dòng)確定了大理石樣紋理等級(jí)。通過對(duì)現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)大理石樣紋理進(jìn)行掃描，應(yīng)用共生矩陣生成大理石樣紋理得分指數(shù)，成功對(duì)40個(gè)樣品進(jìn)行大理石樣紋理評(píng)分，40個(gè)樣品的大理石樣紋理分級(jí)范圍在3.0～5.0之間。除了豬肉，牛肉的大理石樣紋理也可應(yīng)用400～1100 nm高光譜成像技術(shù)進(jìn)行分級(jí)評(píng)估。高曉確定530 nm為特征波長利用高光譜成像技術(shù)對(duì)牛肉的大理石樣紋理進(jìn)行分級(jí)，運(yùn)用多元線性回歸模型對(duì)牛肉大理石樣紋理分級(jí)和等級(jí)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果決定系數(shù)達(dá)到0.92，分級(jí)準(zhǔn)確率為84.8%，證實(shí)了高光譜成像技術(shù)可應(yīng)用于紅肉大理石樣紋理分級(jí)和等級(jí)評(píng)定中。

2.3.3嫩度

  評(píng)價(jià)牛肉嫩度的最直接的方法是感官評(píng)價(jià)，客觀的方法是使用帶有Wamer-Bratzler剪切附件的質(zhì)構(gòu)儀，以一定的速度沿著與肌肉纖維垂直的方向，剪切牛肉樣本，剪切過程中的最大剪切力，為該樣本的嫩度值。然而，這種測(cè)量方法，需要測(cè)量熟肉，破壞肉樣本，測(cè)量時(shí)間長，不適合商業(yè)化鮮肉嫩度的測(cè)量，現(xiàn)有研究結(jié)果表明高光譜成像技術(shù)在紅肉嫩度檢測(cè)方面有很大的潛力。應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)牛肉嫩度進(jìn)行分級(jí)，較粗糙牛肉分級(jí)準(zhǔn)確率達(dá)到90.19%，嫩牛肉分級(jí)準(zhǔn)確率為83.13%，總的嫩度分級(jí)準(zhǔn)確率為87.10%。應(yīng)用高光譜成像系統(tǒng)來預(yù)測(cè)牛肉的嫩度，掃描61塊牛排，獲取的成像光譜包括120個(gè)窄波段，光譜分辨率為4.54 nm。用War-ner-Bratzler剪切力值表征牛肉的標(biāo)準(zhǔn)嫩度，用逐步回歸模型建立Warner-Bratzler剪切力值和曲線的峰高、半峰寬之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)牛肉嫩度的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)為0.67。綜上所述，高光譜成像技術(shù)可作為快速無損的檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)對(duì)紅肉嫩度的評(píng)定。

2.4加工品質(zhì)的測(cè)定

2.4.1 pH

  pH是指在水溶液中氫離子的濃度，剛屠宰后豬肉的pH在6～7之間，正常紅肉的pH在尸僵期變化很大，可達(dá)到5.4～5.6，pH通過影響紅肉的持水性和顏色進(jìn)而對(duì)其貯藏和質(zhì)量特性有很大影響。用高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)豬肉的pH，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換和多元散射校正光譜預(yù)處理方法用來消除頻譜變化的影響。提取出有用的光譜信息后，使用偏最小二乘回歸方法建立預(yù)測(cè)模型，決定系數(shù)為0.87，說明豬肉的pH能很好地應(yīng)用高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)定。另一方面，用高光譜成像技術(shù)對(duì)羔羊肉的pH進(jìn)行預(yù)測(cè)，應(yīng)用偏最小二乘回歸法建立的最終模型，評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)偏差與內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差的比值，通常此值大于2表示預(yù)測(cè)合理，大于3意味著優(yōu)良的預(yù)測(cè)精度，足夠用于分析。在這項(xiàng)研究中，該值為1.76，這意味著該模型的精度較低。傳統(tǒng)上，肌肉切開后直接插入pH計(jì)對(duì)pH進(jìn)行測(cè)量，目前高光譜成像系統(tǒng)可以在不破壞紅肉的情況下對(duì)pH進(jìn)行測(cè)定，但是未來需要更多的學(xué)者深入研究如何提高高光譜成像技術(shù)在紅肉尤其是羊肉pH中的預(yù)測(cè)精度。

2.4.2保水性

  肉的保水性是指當(dāng)肌肉受外力作用時(shí)，如加壓、加熱、切碎、冷凍、解凍以及腌制等加工和貯藏條件下保持其原有水分和添加水分的能力。紅肉中含有約75%的水分，其在屠宰、貯藏和加工的過程中，很容易失去。一般采用測(cè)量蒸煮損失、滴水損失和壓榨損失等傳統(tǒng)測(cè)量方法對(duì)保水性進(jìn)行評(píng)定。近年來，高光譜成像技術(shù)也逐漸應(yīng)用于紅肉保水性的評(píng)定中，但是因高光譜成像系統(tǒng)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)測(cè)量方法，所以目前研究較少。但是用高光譜成像技術(shù)對(duì)新鮮牛肉的保水性進(jìn)行無損檢測(cè)。利用主成分分析選取六個(gè)重要的特征波長( 940，997,1 144,1 214，1 342和1 443 nm)，用偏最小二乘回歸方法建立預(yù)測(cè)模型，該模型給出了一個(gè)合理的精確度來預(yù)測(cè)滴水損失，決定系數(shù)為0.87，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.28%。傳統(tǒng)測(cè)量方法雖然準(zhǔn)確性高，但是測(cè)量時(shí)需要破壞樣本，檢測(cè)效率低，檢測(cè)后的樣本衛(wèi)生安全條件無法保證，對(duì)實(shí)驗(yàn)人員素質(zhì)要求高，無法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)企業(yè)的需求，高光譜成像技術(shù)作為非接觸式的無損檢測(cè)方法已解決這些困難，如果今后高光譜成像系統(tǒng)成本有所降低，將在紅肉保水性方面得到廣泛的應(yīng)用。

3結(jié)語與展望

  高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，能對(duì)紅肉質(zhì)量特性進(jìn)行無損檢測(cè)和綜合評(píng)價(jià)，功能強(qiáng)大，可用于預(yù)測(cè)紅肉的pH、色澤和嫩度等關(guān)鍵的質(zhì)量特性，因而該技術(shù)在紅肉以及肉制品質(zhì)量特性檢測(cè)方面有廣闊的應(yīng)用前景，然而目前仍有一些障礙需要克服。

  (1)國外的高光譜成像系統(tǒng)成本較高，且價(jià)格昂貴，在國內(nèi)推廣應(yīng)用具有一定的困難�；�于這一情況，需要開發(fā)出國產(chǎn)的高光譜成像儀器，這有利于實(shí)現(xiàn)該技術(shù)在國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，目前國內(nèi)已有學(xué)者開發(fā)出高光譜成像儀器，現(xiàn)需要進(jìn)一步推廣使用。

  (2)高光譜成像技術(shù)信息量豐富，同時(shí)包含光譜和圖像信息，但存在高光譜圖像的獲取、處理和分類時(shí)間長、對(duì)計(jì)算機(jī)硬件要求高等問題，限制了其在紅肉檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)高光譜硬件系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，降低原始數(shù)據(jù)量，將其應(yīng)用到在線生產(chǎn)，提高數(shù)據(jù)的運(yùn)算效率將是未來研究的重點(diǎn)。

  (3)紅肉的一些質(zhì)量特性，如嫩度、硬度和彈性是與線性因素（如肌原纖維蛋白含量）和非線性因素（如肌肉結(jié)構(gòu)（結(jié)締組織））是相關(guān)的，在這種情況下，非線性的方法和線性方法都需要用于建模。然而，大部分研究主要使用線性方法（如偏最小二乘回歸法和多元線性回歸法）建立預(yù)測(cè)模型，因此需要進(jìn)一步研究非線性方法在建立預(yù)測(cè)模型方面的應(yīng)用。

(4)高光譜成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)龐大，且波段數(shù)量有限，因此，需要開發(fā)專用的成像光譜系統(tǒng)�？稍诟吖庾V成像的基礎(chǔ)上挑選敏感波長，開發(fā)出多光譜成像系統(tǒng)，這會(huì)有利于高光譜成像技術(shù)最終大量應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中。

4摘要  高光譜成像技術(shù)能夠在連續(xù)空間內(nèi)同時(shí)獲得待測(cè)樣品外觀特性和內(nèi)部成分的光譜及圖像信息，所以這種快速、無損檢測(cè)技術(shù)在紅肉的質(zhì)量特性檢測(cè)方面得到了一定的應(yīng)用。簡(jiǎn)述了高光譜成像技術(shù)的基本原理，重點(diǎn)綜述了其在紅肉的化學(xué)成分，安全品質(zhì)（微生物和新鮮度），感官品質(zhì)（色澤，嫩度和大理石樣紋理）和加工品質(zhì)(pH和保水性）檢測(cè)方面的研究進(jìn)展，并對(duì)該技術(shù)在今后肉品研究中的應(yīng)用進(jìn)行展望，以期該技術(shù)在無損檢測(cè)領(lǐng)域中發(fā)揮更大的作用。