基于近红外光谱的猪肉蛋白质及脂肪含量检测

蛋白质及脂肪是猪肉的重要营养成分。随着人们对饮食健康的要求越来越高,对猪肉蛋白质及脂肪含量快速检测也成为必然。通过近红外光谱技术对猪肉进行光谱数据采集,将光谱数据分为校正集样本和预测集样本,然后,在MATLAB中利用多元散射校正(MSC)与均值中心化相结合的方法进行光谱预处理并采用联合区间偏最小二乘方法(SiPLS)获得猪肉蛋白质及脂肪含量与光谱数据特征之间的对应关系,从而定量分析猪肉蛋白质及脂肪含量。实验结果表明,建立的SiPLS检测脂肪及蛋白质含量预测模型的最优组合分别为划分为20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,和划分19个光谱区间并联合4个子区间和10个主成分因子。其预测集的相关系数分别为0.9798、0.9788,交互验证均方根误差分别为0.228,0.241。研究结果表明,利用近红外光谱结合SiPLS算法可以快速准确检测猪肉蛋白质与脂肪含量。