光谱技术预测牛肉嫩度研究进展

被引:9
作者
陈士进 [1 ,2 ]
彭增起 [3 ]
李景军 [4 ]
沈明霞 [1 ,2 ]
王复龙 [3 ]
李小林 [1 ,2 ]
马鹏鹏 [1 ,2 ]
机构
[1] 南京农业大学工学院
[2] 江苏省智能化农业装备重点实验室
[3] 南京农业大学农业部农畜产品加工与质量控制重点开放实验室
[4] 雨润肉类产业集团有限公司
关键词
牛肉嫩度; 近红外光谱; 高光谱; 多光谱; 可见光谱; 荧光光谱;
D O I
暂无
中图分类号
S823 [牛];
学科分类号
0905 ;
摘要
肉的嫩度是肉品品质的首要指标。多年来,牛肉嫩度一直是肉品学者关注的焦点,而牛肉嫩度的检测是近年来研究的热点之一。本文从光谱谱信息和牛肉内部成分的关系及光谱成像和牛肉外部特征的关系两方面,简要阐述牛肉嫩度检测的光谱技术特点。主要介绍国内外近十年来在牛肉嫩度检测方面所采用的近红外(NIR)、高光谱、多光谱、荧光光谱和可见光谱技术研究进展,讨论现有技术的局限性,并指出未来牛肉嫩度检测技术的发展方向。
引用
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页码:333 / 339
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光谱学与光谱分析, 2006, (04) :640-642
[3]  
肉品学[M]. 中国农业科技出版社 , 周光宏主编, 1999
[4]   Predicting beef tenderness using color and multispectral image texture features [J].
Sun, X. ;
Chen, K. J. ;
Maddock-Carlin, K. R. ;
Anderson, V. L. ;
Lepper, A. N. ;
Schwartz, C. A. ;
Keller, W. L. ;
Ilse, B. R. ;
Magolski, J. D. ;
Berg, E. P. .
MEAT SCIENCE, 2012, 92 (04) :386-393
[5]  
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[7]  
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[8]   Optical scattering in beef steak to predict tenderness using hyperspectral imaging in the VIS-NIR region [J].
Cluff K. ;
Naganathan G.K. ;
Subbiah J. ;
Lu R. ;
Calkins C.R. ;
Samal A. .
Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety, 2008, 2 (3) :189-196
[9]   Supervised Multivariate Analysis of Hyper-spectral NIR Images to Evaluate the Starch Index of Apples [J].
Menesatti, Paolo ;
Zanella, Angelo ;
D'Andrea, Stefano ;
Costa, Corrado ;
Paglia, Graziella ;
Pallottino, Federico .
FOOD AND BIOPROCESS TECHNOLOGY, 2009, 2 (03) :308-314
[10]  
Near-infrared reflectance spectroscopy for predicting chemical, instrumental and sensory quality of beef[J] . Meat Science . 2008 (3)