牛肉的口感鮮美，營養(yǎng)豐富，備受國內外市場的喜愛。優(yōu)質的牛肉肉質鮮嫩，風味濃郁，色澤紅潤，肌肉紋理清晰，蛋白質含量高，因此價格較為昂貴。目前，一些不法商販利用低質量的牛肉冒充優(yōu)質牛肉，欺騙消費者，損害他們的權益。因此，對于不同質量的牛肉進行識別和鑒定顯得非常重要。本文介紹了SC250近紅外高光譜成像儀在牛肉品質鑒別上的應用。

鑒別牛肉品種的重要性：

牛肉口感鮮嫩美味，富含豐富營養(yǎng)，深受國內外市場歡迎。近年來，隨著人們生活水平的提高和膳食結構的科學化，消費者對牛肉的品質和營養(yǎng)要求越來越高。高品質牛肉具有鮮香細嫩的口感，色澤紅潤，肌肉紋理清晰，且蛋白質含量較高，所以售價較高。然而，目前仍有一些不法商販將低質量的牛肉假冒成高品質牛肉，以次充好，從而損害了消費者的利益。因此，對于不同品質的牛肉進行定性鑒別成為當前牛肉產(chǎn)業(yè)需要解決的問題。雖然不同品種的牛肉在品質和口感上存在著較大的差異，但肉品的外觀和顏色卻非常相似，肉眼很難加以區(qū)分。

肉類鑒別的傳統(tǒng)方法包括酶聯(lián)免疫吸附、蛋白質譜技術和PCR等，這些方法成本高、操作繁瑣、耗時耗力。因此，迫切需要一種高效快速、無損環(huán)保、操作簡單的檢測方法來鑒別牛肉的種類和品質。高光譜成像技術是一種新型無損檢測技術，具有多波段、高分辨率和譜圖合一等優(yōu)點，在肉品分析領域被廣泛應用。

牛肉

牛肉品種鑒別是一個重要的課題，在食品安全和產(chǎn)地追溯方面具有重要意義。近年來，SC250近紅外高光譜成像儀在牛肉品種鑒別中得到了廣泛應用。該儀器采用了高光譜成像技術，能夠對牛肉樣品進行全面、快速、準確的鑒別。通過對樣品進行掃描分析，可以獲取到豐富的光譜信息。這些光譜信息包含了牛肉的化學成分、營養(yǎng)成分、組織結構等多個方面的信息。通過對光譜信息的分析，可以判斷出牛肉的品種、新鮮度、質量等重要指標，為食品安全的監(jiān)管和消費者的選擇提供了科學依據(jù)。SC250近紅外高光譜成像儀具有簡便易用、高效準確的特點，能夠大幅提高牛肉品種鑒別的效率和可靠性，為食品行業(yè)的發(fā)展做出了重要貢獻。

SC250高光譜近紅外成像儀是一款全新設計的成像設備，內置推掃結構可以快速地采集光譜影像。其在900-1700nm波段內，具有超高的靈敏度和穩(wěn)定性。同時，通過應用輔助相機，可以實現(xiàn)對掃描區(qū)域的監(jiān)控。主機內置電源模塊，方便快速架設和數(shù)據(jù)采集作業(yè)。全密封式設計可在實際使用中保持光學元件的清潔，不受灰塵等影響，確保儀器長久使用。

SC250是一種近紅外高光譜成像儀

SC250近紅外高光譜成像儀配備了標準的信號采集軟件，可用于進行高光譜影像和光譜數(shù)據(jù)的采集和簡單處理。該軟件能夠實時獲取樣品的光譜和影像信息，并將掃描結果以圖像、表格等多種格式進行存儲。這些數(shù)據(jù)可被各種第三方專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件調用，極大地擴展了儀器的使用范圍。SC250近紅外高光譜成像儀廣泛應用于工業(yè)分選、精準農(nóng)業(yè)、色差檢測、食品檢測、醫(yī)學制藥、文物保護、刑偵檢測和環(huán)境監(jiān)測等領域。

使用SC250近紅外高光譜成像儀鑒別牛肉品種的步驟如下：

1.進行牛肉樣本采集

各種牛品種在屠宰后冷藏在0℃下進行排酸處理，持續(xù)48小時。然后取出牛肉樣品進行切割，每個品種分別取4個部位的肉（包括肩頸肉、眼肉、瓜條肉、里脊肉），除去多余的油脂和筋膜后，將其放入保溫箱并送至實驗室，存放在4℃的冷柜中備用。在進行光譜掃描之前，將肉樣品整形切塊（尺寸約為40mm×30mm×10mm），放置在室溫下兩小時，待肉樣中心溫度達到室溫水平后，用濾紙將樣品表面的水分吸干，然后進行光譜掃描。

2.高光譜圖像獲取

為了確保光譜信息的準確收集，我們需要在圖像采集過程中考慮肉樣本的紋理形狀和色彩對光源的反射情況。為此，我們應該合理設置曝光時間和位移平臺的移動速度。

為了減少光源強度不均和相機中的暗電流帶來的噪聲影響，需要在采集高光譜圖像之前進行黑白校正。具體操作方法如下：首先打開高光譜系統(tǒng)，調整焦距和曝光時間，然后獲取標準全反射白板的白圖像，接下來蓋住鏡頭，獲取全黑圖像。

在進行圖像采集之前，需要先打開高光譜儀器并進行30分鐘的預熱。在實驗過程中，每組取出5塊肉樣，按順序放置在電控位移平臺上進行光譜掃描。在進行圖像數(shù)據(jù)處理之前，使用數(shù)據(jù)采集軟件選擇整塊肉表面作為感興趣區(qū)域。

計算該區(qū)域的平均反射光譜，用作樣本的反射光譜。

3.光譜數(shù)據(jù)預處理：

在收集光譜數(shù)據(jù)時，由于試驗樣本、測量環(huán)境和儀器噪音等因素的干擾，所得到的光譜數(shù)據(jù)中可能包含一些無用的信息，進而影響建模的效果。因此，需要對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理。常用的光譜數(shù)據(jù)預處理方法包括：區(qū)域歸一化、基線校準、標準正態(tài)變量變換和MSC方法等。

樣本劃分

所建模型的預測性能會受到不同的樣本劃分方法的影響。目前常用的樣本劃分方法有：隨機法、選樣本、光譜-理化值共生距離法和順序劃分法。

5.提取特征波長

針對牛肉樣本全波段光譜數(shù)據(jù)量大、信息混雜的問題，采用適當?shù)奶卣鞑ㄩL提取方法，可以有效地降低光譜數(shù)據(jù)的維度，減少計算量，提高模型的穩(wěn)健性和預測準確性。

建立模型

可以利用光譜數(shù)據(jù)，采用適當?shù)姆椒▉斫⑴Ｈ馄贩N識別的預測模型，然后根據(jù)預測模型建立相應的肉品種分類方法。

近紅外高光譜成像儀SC250技術參數(shù)