肉类品质无损检测技术的应用及研究现状

刘 洋

（黑龙江八一农垦大学食品学院，黑龙江大庆 163319）

随生活水平日益提高，人们对于肉类制品的消费能力与需求大幅提高，并且对于品质的要求也在不断提升，这就要求对肉类制品品质的检测机构及商家对肉类品质的检测手段要相应提升[1]。目前，国内外专家学者开始应用一些无损检测手段对肉类制品的品质、色泽、风味等进行检测，用来避免传统破坏性检测手段对产品的破坏[2]。并且无损检测技术适用于商品产业化在线实时检测，易于管理及自动化监控。国外学者在对肉品品质检测分析技术的研究取得了一定的成效，如对多种肉品质的化学成分分析、肉品嫩度检测技术研究及采用图像处理等先进技术来进行畜体分级和肉品品质检测，并且在实际生产中已研制出科学的配套仪器设备。其中，德国和丹麦等国已开发出近红外光谱的在线检测肉品品质的生产线。而我国对肉品品质无损检测、生产在线检测等方面的研究和应用则较为少见，只有通过测定电导率来检测肉质的数字显示式仪器，或是通过近红外技术取样测牛肉嫩度的仪器，但这些技术也并没能真正意义上地投入到肉品的生产加工过程。通过简介不同种类无损检测技术在肉类制品品质检测方法的基本原理、优缺点及无损检测技术在肉类制品品质检测中的现状与展望，旨在为无损检测技术在肉类制品检测方面提供理论依据。

1 肉类品质无损检测技术

1.1 近红外光谱分析检测技术

近红外光谱分析检测技术NIR（near-infrared）一种基于光学特性的快速检测样品中化学成分含量及特性的测试技术，可利用样品中不同化学物质在近红外光谱区显示的不同光谱曲线进行化学成分的分析。在肉类制品检测方面，其可用来检测屠宰、加工过程及成品的蛋白质、脂肪、保水性、肉汁损失等指标，为肉类加工行业提供了无损检测的新途径，并可对加工过程中的指标监控提供有效方法[3]。但是，该检测方法检测指标结果的准确性受温度、透光等多种因素的影响，且成本较高、分析复杂，往往制约了其在肉类制品品质检测方面的应用。

1.2 超声波无损检测分析技术

超声波检测技术是利用低能量超声波在肉类制品中的反射、投射等主要参数的变化来测定肉类制品中组成成分、脂肪厚度等指标，可实现产品快速检测及品质分级的效果。因检测过程中使用的是低能量超声波，检测不会改变介质的物理及化学特性，做到了对产品的无伤检测。超声波检测技术易于人工检测，且可广泛应用于生产线快速检测平台，具有适应性强、检测灵敏等优点，易于在肉类制品品质检测方面推广[4]。

1.3 核磁共振波谱分析技术（NMR）

核磁共振波谱分析技术是根据射频磁场对具有磁性原子核的吸收原理对不同样品进行分析检测的技术。其具有结构及动力学敏感特性，可对同一样品的不同原子核进行测定，以达到从不同角度对样品的化学结构及组织内部分析的迁移进行分析。其中31PNMR技术被广泛应用于生物样品检测，其可检测肉品中磷酸盐的水解程度，可为快速检测肉类制品中磷酸盐含量和量化肉品肌肉组织中有机和无机磷酸盐成分提供快速检测的方法[5-6]。

1.4 计算机视觉检测分析技术

计算机视觉检测分析技术运用图像传感器获取样品图像并将其转换为数字图像，通过图像处理和分析的技术手段达到对样品进行检测分析的效果[7]。其具有可靠快速的优点，常被应用于肉类制品品质检测中，张哲等人[8]利用计算机视觉技术测定分析了猪眼肌肌肉内脂肪含量。此技术也可用于肉品品质波动和分级，可检测出较为明显的PSE猪腰肉。

1.5 电子鼻检测分析技术

用于电子鼻检测分析的样品无需进行有机溶剂萃取，操作简单、用时短且智能高效。电子鼻检测分析技术可人工智能识别未知样品，并可分析出包装内肉类制品随时间增加的变质程度、判断其新鲜程度，可为肉类生产及货架期调试提供快速检测的新方法。

1.6 拉曼光谱法检测分析技术

拉曼光谱法测试分析技术是由拉曼光谱散射效应而衍生出的光谱分析技术，其产生是由样品分子振动带动极化率改变而产生。因水分子与其他基团具有散射弱的特点，因此拉曼光谱分析测试技术更适合水溶液体系，并且与其他光谱分析技术相比，拉曼光谱检测的样品用量少且无需前处理，具有简单快捷等特点。

2 肉类品质无损检测技术发展趋势

2.1 多源感知信息融合技术

多源感知信息融合技术是将多个传感器资源充分利用，搜集多个传感器对样品的检测信号并进行信息组合，以达到对被观测样品的综合估计。将电子鼻、近红外光谱分析技术及计算机视觉分析技术相结合，可同时测定肉类制品的表面灰度值，并且可通过气体传感器测定肉类制品中硫化氢及氨气等挥发性气体成分，以判断肉类制品的品质。利用多源感知信息技术可综合评价肉类制品品质指标，较其他检测手段具有全方位测定的优点。

2.2 高光谱图像技术

高光谱图像技术是基于高光谱遥感成像技术而衍生的一项光谱检测技术，其光谱范围包括紫外光、可见光到近红外或更大波长的光谱范围。其应用于样品检测过程中，对于不同样品在不同光谱范围下产生特定的二维图像，针对某一特定图像下产生的像素不同，可产生不同的灰度值，用以判断肉类制品的品质。王伟等人[9]学者利用高光谱成像技术结合最小二乘法建模预测了生鲜猪肉的细菌总数。万新民[10]利用此技术成功测定了猪肉的嫩度，结果表明此方法可用于猪肉等肉类制品的嫩度等级分级。

3 结语

无损检测技术具有检测快速、易于操作且可在不破坏肉类制品结构的同时对样品进行测定，并且基于不同种类无损检测技术的自身优点，相信其可在肉类制品品质检测方面被广泛应用。未来可以采用多种技术相互融合的方式对肉品品质、产地溯源等方向进行研究，研究开发科学合理的检测方法，使无损检测技术在肉类领域研究中更加科学化、标准化。同时，也应加大对肉类制品无损检测技术的研究，保证提高肉类制品的品质与口感，从而提高我国肉品加工在国际市场的竞争力。

[1] 凡艳，韩剑众.无损检测技术在食品品质检测中的应用[J].食品工业科技，2007（7）：221-224.

[2] 陈卫军，魏益民，欧阳韶晖，等.近红外技术及其在食品工业中的应用 [J].食品科技，2001（4）：55-57.

[3] 史苏佳.近红外对食品的无损伤分析 [J].食品研究与开发，2007（3）：177-179.

[4] 张小宇.肉类无损检测新技术 [J].肉类研究，2006（3）：1-3.

[5] 屠康.肉类品质无损检测技术的研究进展 [J].西北农林科技大学学报（自然科学版），2005（1）：25-28.

[6] 姚蕊，彭增起，周光宏.核磁共振在肉类科学研究中的应用 [J].肉类研究，2005（9）：27-30.

[7] 李明静，刘贯勇，张志伟.计算机视觉在牛肉自动分级技术中的应用 [J].肉类研究，2007（6）：18-20.

[8] 张哲，王楚端，王立贤，等.计算机视觉技术在猪眼肌肌内脂肪含量测定中的应用 [J].猪业科学，2006（2）：24-25.

[9] 王伟，彭彦昆，张晓莉.基于高光谱成像的生鲜猪肉细菌总数预测建模方法研究 [J].光谱学与光谱分析，2010（2）：411-415.

[10] 万新民.基于近红外光谱分析技术和计算机视觉技术的猪肉品质检测的研究 [D].镇江：江苏大学，2010.◇