【摘 要】
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热加工是食品加工中最常用的方法之一,热加工不仅可以改变产品色泽、风味、组织结构,同时也可以降低微生物的数量,达到延长货架期的作用。鲍鱼热加工过程的品质参数发生复杂变化,现有的鲍鱼热加工产品的品质检测大多由人工完成,无法提供热加工过程品质定量数据,降低了鲍鱼热加工产品的附加值,同时也制约了加工生产线智能化水平。因此,在揭示鲍鱼热加工过程品质变化规律基础上,提出鲍鱼热加工过程品质参数快速、无损、定量预
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热加工是食品加工中最常用的方法之一,热加工不仅可以改变产品色泽、风味、组织结构,同时也可以降低微生物的数量,达到延长货架期的作用。鲍鱼热加工过程的品质参数发生复杂变化,现有的鲍鱼热加工产品的品质检测大多由人工完成,无法提供热加工过程品质定量数据,降低了鲍鱼热加工产品的附加值,同时也制约了加工生产线智能化水平。因此,在揭示鲍鱼热加工过程品质变化规律基础上,提出鲍鱼热加工过程品质参数快速、无损、定量预测的方法,成为了亟待解决的问题。高光谱技术作为一种新兴的检测手段,将光谱和图像信息融合,在食品品质检测方面得到了广泛的应用。本文基于高光谱技术,面向水煮、烤制、微波等鲍鱼主要热加工过程,针对水分、质构、颜色等影响热加工过程的主要品质参数,开展品质变化规律研究,结合光谱数据处理与数学建模方法,建立鲍鱼热加工过程中品质参数定量预测模型,在此基础上进行品质参数可视化研究,实现鲍鱼品质参数的快速、无损、定量预测。主要研究内容如下:（1）测定了鲍鱼在100℃水煮、170℃烤制和80℃微波加热过程,不同加工时间的水分含量、质构特性、颜色特征;同时进行了上述加工条件下鲍鱼水分含量、质构特性、颜色特征变化的高光谱数据响应规律研究。通过全波段光谱数据构建基于偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）的品质参数预测模型,开展高光谱数据与品质参数之间的相关性分析,结果表明,利用全波段高光谱数据进行硬度、咀嚼性、a*和b*预测的能力较差;用于水分含量、弹性、内聚性、L*定量预测的模型均具有较高的决定系数和较小的均方根误差,对应的Rc~2分别为0.9222、0.9448、0.8614、0.8770,RMSEC分别为0.0497、0.0618、0.0236、0.0718,品质预测值与测量值呈现了较好的相关性,因此可利用高光谱数据实现水分含量、弹性、内聚性和L*四个品质指标的建模分析及可视化。（2）在上述研究基础上,利用卷积平滑（Savitzky-Golay smoothing,SG）、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）实现高光谱数据预处理;通过连续投影算法（Successive Projection Algorithm,SPA）和回归系数法（Regression Coefficient,RC）完成高光谱数据降维;将上述方法与PLSR相结合,基于特征波段,分别构建不同热加工方式（水煮、微波、烤制）下,鲍鱼水分含量、弹性、内聚性和L*值的定量预测模型。模型结果表明,经过SG预处理和RC特征提取的水分含量（M-SG-RC-PLSR）预测模型（Rc~2=0.9298,Rp~2=0.9244）、经MSC和RC处理的弹性（E-MSC-RC-PLSR）预测模型（Rc~2=0.9792,Rp~2=0.9282）、经SG和SPA处理的内聚性（C-SG-SPA-PLSR）预测模型（Rc~2=0.9112,Rp~2=0.8927）、经SG和SPA处理的L*值（L-SG-SPA-PLSR）预测模型（Rc~2=0.8854,Rp~2=0.8766）,在水分含量、弹性、内聚性和L*值的预测方面具有最优表现。（3）基于上述预测模型,构建表征不同热加工方式下、不同加工过程中,鲍鱼水分含量、质构特性（弹性、内聚性）和颜色特征（L*）的伪彩视图,实现水分含量及其迁移变化、弹性、内聚性和样品亮度的可视化。
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