我國是世界上禽類出產、消費和交易的大國，自二十世紀雞肉產業(yè)及雞肉加工制品產業(yè)就在我國迅速發(fā)展起來，并占有一席之地。在所有的雞肉加工成熟制品出口量中，炸的種類居多。而油炸雞肉成品的含水量不僅對雞肉的嫩度有一定影響，對營養(yǎng)物質尤其是蛋白質和脂肪的含量也都有相當大的影響。因此，水分含量的快速檢測也就成了雞肉熟制品行業(yè)發(fā)展中的一部分重要內容。傳統(tǒng)方法的水分含量檢測不僅需要消耗大量的時間，還會損失待測定水分含量的雞肉樣本，造成了人力、財力的大量損失。

近紅外光譜是近幾十年來發(fā)展最為迅速的高級檢測方法之一，與數(shù)學方法相結合可達成對樣品的快速、定量、定性分析，是現(xiàn)場快速篩選和制作間歇時實時檢測的理想手段。褚小立等介紹了近幾年國內外近紅外光譜分析技術的發(fā)展及應用現(xiàn)狀，闡述了我國近紅外光譜技術的組成部分和發(fā)展現(xiàn)狀，并對我國在這一技術方向的研發(fā)提出建議。而在目前的研究中，近紅外光譜檢測針對熟制肉制品的研究還較少，針對油炸雞肉更是沒有。因此利用近紅外光譜技術對油炸雞肉制品進行快速無損檢測，具有重要的發(fā)展前景及意義。

本文將近紅外掃描得到的不同溫度油炸雞肉樣本光譜圖與用傳統(tǒng)方法所測量出的水分含量數(shù)值一一對應，利用平滑、二階微分等預處理方式優(yōu)化模型，最終選取偏最小二乘法建立可用于快速檢測油炸雞肉水分含量的近紅外模型。該模型的均方根誤差值為0.481，相關系數(shù)值為0.9959，并且預測模型的十個樣本基本都在模型預測范圍內，說明模型建立成功，可以用于中餐標準化生產。

一、材料與儀器

1.材料。

雞胸肉(家樂福超市)、九三大豆油(家樂福超市)、帶刻度的直尺、中式廚房菜刀、砧板、保鮮膜、筷子、盤子、鑷子、稱量瓶。

2.儀器。

干燥箱、控溫油炸鍋、近紅外儀光譜儀、電子天平。

二、實驗與方法

1.樣品制備。

剔除雞胸肉周邊的黃色油脂及其它結締組織，避免在掃描近紅外光譜時對雞肉的成分組成峰值產生一定的影響。將雞肉改刀切成大小厚薄均一的肉片，在130℃、140℃、150℃、160℃、170℃、180℃下油炸50s，在炸至25s時將雞肉翻面，確保兩面炸制時間相等且均勻。

2.水分含量測定。

參考國標食品中水分的測定方法。

3.近紅外光譜掃描。

將近紅外儀器預熱30min，打開測試工作流，點擊“測試”，收集樣品近紅外光譜圖，隨即利用TQ軟件進行數(shù)據(jù)處理。

三、結果與討論

1.建模波段選擇。

根據(jù)實驗方法得到圖1所示的120個原始樣本光譜圖?；诓煌ǘ慰赡軙δＰ徒⒂兴绊懀緦嶒灧謩e建立了4000-6000nm、6000-7000nm、8000-9000nm及4000-10000nm下所得到的模型，其中8000-9000nm下所得模型如圖2所示，其相關系數(shù)為0.8469，RMSEC為2.99，優(yōu)于其余各組。

2.模型優(yōu)化。

在原始模型基礎，分別對其進行一階導數(shù)法及二階導數(shù)法預處理，根據(jù)模型相關系數(shù)的高低來判斷模型優(yōu)劣，其中使用二階導數(shù)法得到模型的相關系數(shù)為0.9062，RMSEC值為2.49。隨后通過異常光譜的剔除原理及方法，對原始樣本的全部光譜圖進行優(yōu)化處理，去掉偏離樣本中心的光譜，此時模型相關系數(shù)提高到0.9634，均方差值降至1.59。將剔除異常光譜所得的模型采用馬氏距離優(yōu)化的方法進行優(yōu)化，得到馬氏距離圖，如圖3所示。將圖中誤差超過1.5000的數(shù)據(jù)從右到左依次剔除，將所得模型通過3D分布圖法進行優(yōu)化，得到其空間分布圖，如圖4所示。選擇好合適的角度，將其遠離中心距離的異常樣本點標記出來，剔除這部分樣本進行模型優(yōu)化。最后通過杠桿法優(yōu)化模型，將杠桿值和學生化殘差較大的樣本定為異常樣本。根據(jù)TQ軟件中的診斷功能，軟件自動合成的杠桿圖如圖5所示，此圖方便發(fā)現(xiàn)遠離聚集區(qū)的異常樣本。最終所得最佳模型的相關系數(shù)為0.9959，RMSEC為0.481。

3.模型驗證。

為了進一步驗證油炸雞肉水分含量的近紅外光譜模型的準確性，進行驗證實驗。在未知溫度的條件下將雞肉片油炸50s，共取10組樣品作為預測驗證集，詳見表1。由表1可以看出，個別預測值偏離較大，但整體誤差還是可以接受的。因此模型建立成功，其相關系數(shù)為0.9959，RMSEC值為0.481。

綜上所述，本實驗用傳統(tǒng)方法所測量出的水分含量數(shù)值一一對應，建立出關于油炸雞肉水分含量與光譜圖的相關模型，模型的最佳預處理方法為二階導數(shù)。再經過馬氏距離優(yōu)化法、3D分布圖優(yōu)化法與杠桿優(yōu)化法等方法，將異常樣本剔除后，不斷優(yōu)化模型，最終得到模型的相關系數(shù)(R)為0.9959，校正均方差(RMSEC)為0.481。將所得模型進行驗證實驗，結果準確可靠。相信在未來，成功的模型會被大量應用于中餐工藝的標準化生產，有望在雞肉質量檢測中得到廣泛應用，大大降低標準化中餐產業(yè)的成本。

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