质量控制在食品工业中至关重要。 监测产品的营养成分有助于保护和提高品牌声誉。脂肪含量是消费者在购买肉类时首先关注的特性之一。 它的量化水平需要被精确地记录下来。此外,在转化肉类的同时监测脂肪含量也具有成本效益。 因此,需要新的自动化技术来提高品牌竞争力。
在这项研究中,Atria (Seinäjoki,芬兰)提供了5个肉末样本。我们将原来的5个样本混合在一起,得到了额外的5个样本,包括了10个样本。为了准确地了解它们的脂肪含量,Specim委托了第三方实验室Seilab进行测量。
根据Gerber方法,它们在脂肪分析中得到认证,使用的是油脂计(Seilab在Seinäjoki,芬兰;方法NMKL181, 2005;见下表1)。
表 1: 本研究中每个样本的脂肪含量。样品3和4用于验证目的
我们使用Specim FX17高光谱相机对样品进行测量(图1)。高光谱成像是光谱与成像相结合的无损检测方法。它采集图像(900 - 1700 nm)近红外光谱的每个像素。这些可以通过相关的处理算法转换成脂肪含量。在此,我们在8个样本上建立回归模型并进行校正,并应用于剩下的2个样本(表1中用*表示)。 我们使用了perClass Mira软件来处理数据。
图1: 40x20扫描仪上的FX17(左)和扫描仪样品托盘上的样品示例(右)
回归模型结果如表1和图2所示。这说明FX17是一种适合于精确测量肉糜脂肪含量的工具
图2: 脂肪含量预测定量模型回归图
红点表示校准样品,绿点表示验证样品
高光谱成像除了可以测量样品中的脂肪含量外,还可以测量其分布(图3)
图3: 肉类样本上的脂肪分布示例(这里是样品4)
上海昊量光电为Specim FX系列相机中国代理,可以为您提供个性化的咨询和购买服务。SPECIM FX有多种产品型号可选,我们的工程师可以为您挑选出最合适的型号,或者进行个性化的产品定制。
审核编辑:符乾江
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