冷鮮豬肉的新鮮度無損檢測技術現狀及THz檢測技術展望

齊 亮趙 婕 趙茂程

(1. 南京林業大學機械電子工程學院，江蘇 南京 210037；2. 南京師范大學分析測試中心，江蘇 南京 210046；3. 南京工業職業技術學院能源與電氣工程學院，江蘇 南京 210023)

?

冷鮮豬肉的新鮮度無損檢測技術現狀及THz檢測技術展望

齊 亮1,2趙 婕1,3趙茂程1

(1. 南京林業大學機械電子工程學院，江蘇 南京 210037；2. 南京師范大學分析測試中心，江蘇 南京 210046；3. 南京工業職業技術學院能源與電氣工程學院，江蘇 南京 210023)

綜述可見/近紅外光譜分析、電子鼻、電子舌、機器視覺、多傳感器融合等無損檢測技術在肉品新鮮度指標快速檢測中的應用，從分子光譜學結合化學計量學的角度論述了基于THz波譜分析法無損檢測豬肉新鮮度的可行性。

冷鮮豬肉；新鮮度；無損檢測方法；THz波譜分析法

肉品在食用前需要經過宰殺、加工、儲存、銷售等環節，不可避免受到外界微生物的污染，在組織酶和微生物的作用下肉的品質會改變，會產生有害或者有毒的化學產物，因此，新鮮度是評價肉品質好壞的一個重要衡量指標。

市場上流通的分割豬肉有3種存儲形態——鮮肉、冷凍肉和冷鮮肉。鮮肉即“熱鮮肉”，因為未經過任何降溫處理，細菌會大量繁殖，存在安全隱患[1]。冷凍肉是將宰殺以后的鮮肉送入冷藏間中迅速冷凍至-18 ℃以下并保持冷凍狀態出庫上市。冷凍肉細菌少食用安全，但是食用前需要解凍，營養成分隨之流失，口味不如鮮肉[2]。冷鮮肉是指對嚴格執行檢疫制度屠宰后的牲畜胴體迅速冷卻，在24 h內降為0～4 ℃，并在后續加工、流通和銷售過程中保持全程封閉，始終處于0～4 ℃的冷鏈之下，這種方法能有效抑制微生物的生長繁殖[3]，兼具熱鮮肉和冷凍肉的優點。

冷鮮肉新鮮度檢測方法分為有損檢測和無損檢測方法。有損檢測結果精確且可信，重復性好，但樣品前處理費時費力，必須在實驗室借助專業設備檢測，需要專業人員操作，檢測效率低[4-5]。無損檢測技術是非破壞性檢測，樣品一般無需前處理，檢測速度快，適用于大規模產業化生產線中的在線檢測，易于實現自動化[6-7]。本文擬探討冷鮮肉的新鮮度檢測指標及無損檢測方法，展望THz波譜分析法無損檢測豬肉新鮮度的可行性。

1 新鮮度指標

新鮮度指標包括感官指標、理化指標、微生物指標等，其衡量方法采用量化評判法[8]。

1.1 感官指標

感官指標主要包括色澤、組織狀態和氣味。肉在腐敗變質過程中，由于組織成分分解、病理變化，出現一些明顯的肌肉組織結構的變化，使肉品發生感官性質無法接受的改變[9]。通過目測、手觸和嗅覺檢驗等，由具有資質的肉制品檢測師根據標準主觀評判。這種檢測方法快速簡易，不受場地、檢測條件限制[10]，但對檢驗人員的素質水平要求高，具有主觀性和片面性。

1.2 微生物指標

微生物指標主要包括菌落總數、大腸菌群和沙門氏菌。隨著肉擺放時間的延長，微生物會不斷繁殖、不斷增加，可以通過微生物的指標判斷肉新鮮度的變化。中國GB/T 9959—2008標準規定：新鮮可加工食用的豬肉菌落總數≤1×106CFU/g，大腸菌群≤1×104MPN/100 g，而沙門氏菌不得檢出。

1.3 揮發性鹽基總氮指標

豬肉在腐敗過程中，受酶和細菌的作用，蛋白質分解產生氨以及胺類等堿性含氮物質。此類物質具有揮發性，稱為揮發性鹽基氮(TVBN)。其含量越高，表明豬肉新鮮度越低，其為豬肉新鮮度的主要參考指標[9]。中國GB/T5009.44—2003規定：新鮮可加工食用的豬肉TVBN含量≤15 mg/100 g。

1.4 K值

在宰后的肉品中，三磷酸腺苷會自動分解：

三磷酸腺苷(ATP)→二磷酸腺苷(ADP)→磷酸腺苷(AMP)→次黃嘌呤核苷酸(IMP)→肌苷酸(HxR)→次黃嘌呤(Hx)[11]

據ATP分解過程，測定K值的指標方程式(1)：

(1)

式中：

K——樣品的K值，%；

HxR——樣品中HxR含量，μg；

Hx——樣品中Hx含量，μg；

ATP——樣品中ATP含量，μg；

ADP——樣品中ADP含量，μg；

AMP——樣品中AMP含量，μg；

IMP——樣品中IMP含量，μg。

肉品越是新鮮，K值越低，反之K值越高。K值最先由日本學者提出并用于評價魚肉的新鮮度，現在K值已被廣泛地用于魚肉和雞肉的新鮮度檢測中，也有人[12-13]嘗試將K值應用在豬肉的新鮮度指標中。

1.5 pH值

牲畜屠宰后，肌肉中肌糖分解，乳酸和磷酸逐漸聚集，肉的pH值下降；細菌在肉表面不斷擴散繁殖，肌肉中蛋白質在細菌酶的作用下，被分解為氨和胺類化合物等堿性物質，使肉趨于堿性，pH值會增高。所以肉的pH值有一個先降后升的過程。新鮮肉的pH值在5.8～6.8；次新鮮肉pH值在6.3～6.6；變質的肉pH值在6.7以上[14]。可以通過測定肉的pH值，判斷肉的新鮮度[15]。

1.6 聚胺類化合物

鮮肉中不含或微含聚胺類化合物。當肉組織稍發生分解變化時，肉中蛋白質由于酶和細菌的作用逐級分解，最終形成腐胺、尸胺、酪胺、色胺和組胺等毒性聚胺化合物，此類物質易于檢出[9]。

鈕偉民等[16]將同一樣品的尸胺檢測結果分別與揮發性鹽基氮測定結果、微生物測定結果和感官指標進行了比較，發現尸胺的數值變化和微生物數量變化的對應關系最為吻合。Wang Qi等[17]發現豬肉中的三甲胺隨存儲時間的遞增而增加，和揮發性鹽基氮的測定結果趨勢相同。

1.7 各指標的比較

豬肉新鮮度的各項指標隨肉品質的變化而發生改變。表1對各項新鮮度指標與肉品質變化的聯系緊密性、測量的便捷性、精確性和重復性四個方面進行了比較。其中，中國關于豬肉新鮮度的國家標準中僅包括感官指標，微生物指標和揮發性鹽基總氮指標[8, 10, 18]。從指標的測量方法上可以看出，感官指標依靠人的主觀判斷，具有較高的便捷性，但是指標受主觀因素影響大，所以測量的精確性和重復性差，無法實現評判結果與新鮮度的緊密聯系[9, 19]。微生物指標通過顯微鏡視野范圍內的人工計數法獲得[20-21]，pH值通過pH計測量，它們都是物理測量方法，與化學測量方法相比具有一定的便捷性。微生物分布具有不均勻性[22]，在微生物數量較多時人工計數無法精確，所以精確性和重復性不夠高，與新鮮度相關性一般。pH計結果精確可靠，但肉的pH值變化過程是先降后升，新鮮肉和次新鮮肉的pH值范圍具有重疊性[14]，不能將兩種肉準確區分開，所以與新鮮度的對應關系一般。揮發性鹽基總氮指標通過半微量定氮法測定[23]，K值和聚胺類化合物通過高效液相色譜測定[16, 24]，它們都屬于化學測量方法，過程耗時長，結果精確可信，所測量的新鮮度化學成分含量與新鮮度指標緊密聯系。可見，如果引入多種新鮮度指標，綜合評價豬肉的新鮮度，將能起到取長補短的效果。

2 新鮮度無損檢測方法

2.1 可見/近紅外光譜分析

在波長為500～2 500 nm的可見/近紅外光譜范圍內有蛋白質、脂肪和水的吸收峰。水分在980，1 440，1 960 nm附近有較強的吸收峰；在1 510，1 980 nm處為蛋白質吸收峰；在1 760，2 310 nm是脂肪物質的吸收峰。在肉品新鮮程度變化過程中，蛋白質、脂肪和水分含量變化將影響肉品的吸收系數、散射系數，并從光譜的變化中表現出來[25]。

表1 豬肉新鮮度的各種指標比較

Liao Yi-tao等[26]采集豬肉切面的可見/近紅外漫反射光譜(350～1 000 nm)，經過校正后應用偏最小二乘回歸法建立豬肉pH值在線檢測模型。模型的預測相關系數R為0.906，預測均方根誤差(RMSEP)為0.125，結果表明可見/近紅外光譜可用于預測豬肉pH值。Huang Qi-ping等[27]在1 280，1 440，1 660 nm 3個特征波段采集了肉樣的紅外多光譜圖像，用神經網絡算法建立預測TVBN的數學模型，模型預測TVBN值的RMSEP為 6.943 9 mg/100 g，R為0.832 5。Wang Fang-rong等[28]在380～780 nm可見光波段采集豬肉的光譜數據，用人工神經網絡建模，實現了3種新鮮度的分類區分，其中，新鮮肉的辨識率為95.83%，次鮮肉87.50%，腐敗肉91.67%。孫宏偉等[29]采用近紅外光譜分析原理，設計了便攜式生鮮豬肉多品質參數檢測裝置，實現了新鮮度的現場快速檢測，將紅外光譜分析技術工業實用化。

2.2 電子鼻

組成肉的氨基酸成分在細菌的分解作用下釋放出H2S氣體，這種氣體的氣味令人不悅。隨著豬肉腐敗程度的加深，H2S氣體的釋放程度會越強。可以使用氣體傳感器組成電子鼻采集這種氣味，通過傳感器的輸出電流值測定樣本的TVBN值，R2為0.906[30]。進一步利用主成分分析和概率神經網絡建立新鮮度識別模型，以存儲天數為新鮮度評價指標，測試樣本的新鮮度識別率達到100%[31]。借鑒成人鼻腔的特殊結構及其嗅覺原理，常志勇等[32]設計出具有仿生意義的氣體室，并加入氣敏傳感器組成陣列，用仿生電子鼻系統檢測豬肉新鮮度，準確率達96.45%。

氣敏材料與待測氣體反應后顏色會發生變化，顏色會隨氣體量的增多而增強，這就是氣體可視化技術[33]。Huang Xiao-wei等[34]發現天然色素氣體可視化傳感器陣列的掃描圖像和待測肉品的生物胺指數以及細菌總數都有較好的相關性，R2分別為0.73和0.87。

2.3 電子舌

肉品腐敗變質，電導率會發生改變。電子舌是一種測量電導率的電子電路[35]。測量電導率有兩種方式，一種是將肉品制備成肉浸液，測量液體的電導率，測量原理：當肉的鮮度降低時，微生物生長繁殖使蛋白質、脂肪等組織成分分解，由大分子分解成小分子物質，如氮基酸、胺類、吲哚、有機酸等，使得肉浸液直流導電性能增大，肉品新鮮程度越低，肉浸液的電導率越大[36]；另一種是將傳感器電極插入肉品中，采用阻抗測量儀直接測量肉品的交流阻抗，測量原理：在貯藏過程中，豬肉中的酶自溶，細胞膜被破壞，豬肉細胞膜的破損程度會反映在肉品的等效電容上，并且隨著細胞膜的損壞，細胞內能導電的物質在細胞間滲透，肉品的等效電阻也會改變[37]。測量的頻率范圍有0.10～250.00 kHz[37]和0.02～200.00 kHz[38]，都屬于低頻信號。相比較而言，前一種方法需將樣品剁碎，制成肉浸液，前處理過程復雜，且耗時；后一種方法速度快，但重復性差，需要在樣品的不同部位測量多次，測量過程費時。

2.4 機器視覺

豬肉的新鮮度感官指標中包括色澤的評價[10]。豬肉的色澤主要是由肌紅蛋白的化學特性決定。當豬被屠宰、剛切開時，肌肉表面的肌紅蛋白尚未與氧結合，豬肉呈現暗紅色；當在空氣中與氧接觸后，肌紅蛋白成為氧和肌紅蛋白，從而顯示為鮮紅色；但在空氣中久置后肌紅蛋白變成變性肌紅蛋白，使肉色顯示為暗褐色。因此可以根據肌肉表面顏色表征豬肉的新鮮程度，機器視覺檢測方法就是根據豬肉色澤的變化檢測肉質新鮮度，并能夠甄別出肉品變質早期時的表面局部腐敗。

肖珂等[39]采用可見光圖像檢測方法，利用RGB圖像空間中的R層的面積區域，作為新鮮度分類特征值。汪希偉等[40]用365 nm紫外燈照射五花肉切片的切面，獲得紫外熒光圖像，觀測到熒光產物隨存儲時間增加而增加，這些圖像是全波段范圍內的黑白或彩色二維圖像。高光譜圖像可以將樣品在一個波段區間內的所有波段灰度圖像融合在一起，形成三維圖像[41]。張雷蕾等[42]在470～1 000 nm 可見光波長范圍內，建立了肉品的反射高光譜圖像預測豬肉揮發性鹽基氮(TVBN)和pH 值的模型，準確率達到97%。Tao Fei-fei等[43]在472～1 000 nm波段范圍內，建立了高光譜散射圖像預測豬肉菌落總數數學模型(R=0.94)。Wang Xi-wei等[44]用面掃描取代線掃描方法獲取豬肉的高光譜圖像，獲取時間快，克服了線掃描方式傳送帶抖動對圖像質量的影響。Barbin D F等[45]在近紅外波段(900～1 700 nm)用全波段掃描方法獲得豬肉的高光譜圖像信息，建立了豬肉的pH值和失水率的預測模型，相關系數(R2)分別為0.87和0.83。高光譜圖像具有三維特性，建模所需的數據量比其他無損檢測法要大，建模復雜度也高，引入新的有效數學建模方法以提高檢測精度、可靠性及檢測速度具有更加重要的意義[46]。

2.5 多傳感器融合

多傳感器數據融合技術應用在豬肉無損檢測中會比單一檢測方法更精確、全面。Huang Lin等[47]用近紅外光譜、機器視覺和電子鼻技術組合分析豬肉新鮮度，通過主成分分析和神經網絡建模技術，獲得了比單一檢測方法更高的精度(R2為0.952 7，RMSEP為2.73 mg/100 g)；Li Huan-huan等[48]將高光譜圖像和色度計檢測結合起來，建立了TVBN預測模型(R為0.932，RMSEP為5.518 mg/100 g)。但利用這種技術檢測時間比單一的檢測方法長，削弱了無損檢測的快速優勢。

2.6 無損檢測新鮮度指標比較

由表2可知，所有無損檢測方法都沒有涉及感官指標，可能是感官指標是一個主觀評分值，客觀性差，以此作為評價無損檢測可靠性和可用性的依據不足。隨著肉制品新鮮度無損檢測方法的進一步研究，會有更多的新鮮度指標成為上述無損檢測方法的檢測對象，也會出現更多新的無損檢測方法。

2.7 無損檢測方法需注意的問題

(1) 與有損檢測方法相比，無損檢測多為間接測量，采用化學計量學方法，通過一定數量的試驗樣本建立無損檢測數據與新鮮度指標之間的關系模型。無損檢測方法的可靠性和可信度依賴于關系模型，為了使模型優秀，原始數據需要準確可靠。因此，用于建模的樣本要 盡可能全面、所有樣本的試驗條件和方法要保持一致。

表2 無損檢測方法對應的新鮮度指標比較?

? √表示該無損檢測方法能夠檢測的新鮮度指標。

(2) 化學計量學中的關系模型多數是線性模型，具有穩定、不易出現過擬合的優點；也可以采用非線性函數擬合無損檢測數據與新鮮度指標的關系，如神經元網絡等。有時會出現過擬合現象，即擬合后的最佳模型對校正集有較高的相關系數和較低的殘差，對于預測集的樣本預測結果卻很差。所以不能片面追求校正集的建模結果最優，而應該著重驗證模型的預測效果是否良好，以增加無損檢測方法的可靠性。

3 基于THz波譜分析技術的豬肉新鮮度無損檢測方法展望

太赫茲波(THz)指頻率在0.1～10.0 THz(波長在3 mm～30 μm)范圍內的電磁輻射。從頻率上看，該波段位于毫米波和紅外線之間，屬于遠紅外波段；從能量上看，在電子和光子之間。THz波的多元化特性使得很多化學分子在THz波段下表現出比在其它波段下所不具備的分子運動特性[49]。豬肉的骨骼肌化學組成包括水分、蛋白質、脂類、非蛋白含氮物、碳水化合物和無機成分，部分化學成分具有相應的THz特性。

3.1 豬肉中化學成分的THz特性

水分對THz波輻射吸收強烈，可以通過測量肉的水分含量來檢測食物腐敗情況[50]。水在THz頻率范圍內，沒有特征吸收峰，吸收強度會隨著頻率的增加穩定增強，究其原因，普遍認同這是由于水分子的集體平移導致它對太赫茲無特征吸收[51]。

蛋白質分子屬于生物大分子，在其太赫茲吸收波譜中由于受到展寬和重疊的影響，無法分辨出特征波譜結構，即沒有明顯的吸收特征峰。但是根據試驗分析可知，這些物質的吸收量與THz波穿過物質的多少成正比。因此，可以根據吸收譜線值的變化推導出樣品中蛋白質含量的變化[52]。

核苷酸類(如ADP、ATP)及其相關物質(如IMP)屬于生物小分子，在太赫茲波段的吸收主要是由于其分子自身的轉動、振動或分子集團的整體振動，其太赫茲波譜特征結構較為明晰[53]。嘌呤多晶體在0.2～2.5 THz波段存在多個吸收峰[54]。

3.2 THz檢測新鮮度模型的建立

上述論述表明，核苷酸、DNA、氨基酸、蛋白質等生物分子對THz波具有靈敏的波譜響應，不同的生物分子在THz波段下有不同的圖譜，可以將肉品的THz波譜結合化學計量學方法，建立豬肉樣品的波譜數據與肉品新鮮度指標的數學關系模型，并用THz波譜測定未知樣品的新鮮度指標，實現豬肉新鮮度的快速無損檢測。

建立模型并檢測新鮮度的基本步驟：

① 收集樣本，測定其THz波譜，同時用常規理化分析法測定其參考數據(如TVBN、K值)；

② 選取代表性樣本，將其波譜和對應的參考數據組成校正集。其余樣本組成驗證集；

③ 預處理校正集的波譜，剔除界外樣本，選取不同的建模方法(如主成分分析、偏最小二乘回歸、支持向量機、人工神經網絡等)，以得到優秀的校正模型；

④ 通過驗證集樣本對模型進行統計驗證，確定THz波譜檢測模型的最終參數；

⑤ 用驗證后的模型快速無損檢測未知樣品的新鮮度。

4 結論

在冷鮮豬肉新鮮度檢驗的中國國家標準中，僅包括感官指標、微生物指標和揮發性鹽基總氮3種，這已不能滿足對肉品新鮮度的精確要求，同時引入多個新鮮度指標(如K值、pH值和聚胺類化合物等)，對同一樣本的不同部位進行全面檢測將是肉制品安全的研究重點。和新鮮度有損檢測方法相比，無損檢測方法快速易操作，能實現在線檢測。研究人員正將工業產品檢測中已經成熟的檢測技術逐步應用于肉品新鮮度檢測中，無損檢測的方法和檢測指標越來越豐富，檢測精度在不斷提升。

在已有的豬肉新鮮度無損檢測方法中，尚沒有對THz波譜檢測方法的深入研究。從影響豬肉新鮮度相關化學成分的THz波譜特性角度看，用THz波譜無損快速檢測冷鮮豬肉的新鮮度是可行的，并可以進一步開發出專用于快速檢測肉制品新鮮度的THz無損檢測設備。

[1] 翁麗華, 徐幸蓮, 周光宏, 等. 腸桿菌科細菌在熱鮮肉上生長預測模型的建立與驗證[J]. 南京農業大學學報, 2013, 36(1): 125-130.

[2] 王丹竹, 田科雄. 冷凍肉品質與時間和溫度變化的關系[J]. 中國畜禽種業, 2012, 8(8): 24-26.

[3] 張振江, 方海田, 劉慧燕. 冷卻肉肌肉保水性及其影響因素[J]. 肉類研究, 2008(12): 15-19.

[4] 王新惠, 白婷, 李俊霞, 等. 發酵肉制品中組胺含量測定方法的比較[J]. 食品與機械, 2015, 31(3): 37-39.

[5] 童寶宏, 許正華, 孫軍, 等. 貯藏溫度對絞切加工豬肉肉糜新鮮度的影響[J]. 食品與機械, 2014, 30(1): 21-24.

[6] 孔憲琴, 黃素珍. 肉品品質的無損檢測方法[J]. 肉類研究, 2008(8): 66-69.

[7] 姜秋. 新型無損檢測技術在肉品品質檢測中的應用[J]. 肉類工業, 2012(8): 44-47.

[8] 中國國家質量監督檢驗檢疫總局. GB/T 9959.2—2008 分割鮮、凍豬瘦肉[S]. 北京: 中國標準出版社, 2008.

[9] 黃蓉, 劉敦華. 豬肉新鮮度評價指標、存在問題及應對措施[J]. 肉類工業, 2010(6): 43-46.

[10] 中國國家質量監督檢驗檢疫總局. GB/T 22210—2008 肉與肉制品感官評定規范[S]. 北京: 中國標準出版社, 2008.

[11] 歐陽芳芳, 王建輝, 陳奇, 等. 草魚貯藏期間肌肉ATP關聯物及K值的動態變化[J]. 食品與機械, 2016, 32(3): 137-140.

[12] 張婷玉, 陶樂仁, 蔡梅艷, 等. 軟冷凍和臭氧處理對豬肉的保鮮效果比較[J]. 食品科學, 2014, 35(10): 304-308.

[13] CHENG Wei-wei, SUN Da-wen, PU Hong-bin, et al. Integration of spectral and textural data for enhancing hyperspectral prediction of K value in pork meat[J]. LWT-Food Science and Technology, 2016, 72: 322-329.

[14] 張亞芬, 張曉輝. 肉品檢驗中pH值測定的意義[J]. 吉林農業, 2014(3): 47.

[15] 劉文營, 田寒友, 鄒昊, 等. 豬肉pH值與滴水損失的關系分析[J]. 肉類研究, 2014(9): 4-6.

[16] 鈕偉民, 皓小波, 孫秀蘭, 等. 基于尸胺含量變化的豬肉新鮮度評價方法[J]. 食品與生物技術學報, 2011, 30(3): 359-362.

[17] WANG Qi, XIE Yun-fei, ZHAO Wei-jun, et al. Rapid microchip-based FAIMS determination of trimethylamine, an indicator of pork deterioration[J]. Analytical Methods, 2014, 6(9): 2 965-2 972.

[18] 中華人民共和國衛生部. GB/T 5009. 44—2003 肉與肉制品衛生標準的分析方法[S]. 北京: 中國標準出版社, 2003.

[19] 李淑云. 農貿市場豬肉的感官檢查要點[J]. 畜牧獸醫科技信息, 2014(2): 44, 45.

[20] 中華人民共和國衛生部. GB 4789.2—2010 食品微生物學檢驗 菌落總數測定[S]. 北京: 中國標準出版社, 2010.

[21] 中華人民共和國衛生部. GB 4789.3—2010 食品微生物學檢驗 大腸菌群計數[S]. 北京: 中國標準出版社, 2010.

[22] 王平, 王玉華, 呂娜. 鮮豬肉在室溫貯藏過程中品質的變化研究[J]. 農產品加工: 學刊, 2014(10): 65-66.

[23] LIU Guo-qing, ZHANG Li-li, ZONG Kai, et al. Effects of spices essential oils on the spoilage-related microbiota in chilled pork stored in antimicrobial pack[J]. Food Science and Technology Research, 2012, 18(5): 695-704.

[24] OZOGUL F, TAYLOR K, QUANTICK P C, et al. A rapid HPLC-determination of ATP-related compounds and its application to herring stored under modified atmosphere[J]. International Journal of Food Science and Technology, 2000, 35(6): 549-554.

[25] 安泉鑫, 陳莉, 龐林江, 等. 近紅外光譜技術在食品中的應用進展[J]. 食品與機械, 2012, 28(5): 239-242.

[26] LIAO Yi-tao, FAN Yu-xia, CHENG Fang. On-line prediction of pH values in fresh pork using visible/near-infrared spectroscopy with wavelet de-noising and variable selection methods[J]. Journal of Food Engineering, 2012, 109(4): 668-675.

[27] HUANG Qi-ping, CHEN Quan-sheng, LI Huan-huan, et al. Non-destructively sensing pork’s freshness indicator using near infrared multispectral imaging technique[J]. Journal of Food Engineering, 2015, 154: 69-75.

[28] WANG Fang-rong, JIN Li-sheng, ZHANG Tie-qiang, et al. Research on meat species and freshness identification method based on spectral characteristics[J]. Optik, 2013, 124(23): 5 952-5 955.

[29] 孫宏偉, 彭彥昆, 林琬. 便攜式生鮮豬肉多品質參數同時檢測裝置研發[J]. 農業工程學報, 2015, 31(20): 268-273.

[30] 楊秀娟, 鄧斌, 張曦, 等. H2S氣體傳感器判定豬肉新鮮度研究[J]. 云南農業大學學報, 2014, 29(2): 258-261.

[31] 周紅標, 張宇林, 李珊, 等. 基于電子鼻的豬肉新鮮度的檢測[J]. 現代食品科技, 2013(6): 1 386-1 389.

[32] 常志勇, 陳東輝, 佟月英, 等. 基于人體嗅覺特征的豬肉新鮮度仿生電子鼻檢測技術[J]. 吉林大學學報: 工學版, 2012(S1): 131-134.

[33] ZHANG Xia-hong, LU Si-si, CHEN Xi. A visual pH sensing film using natural dyes from Bauhinia blakeana Dunn[J]. Sensors and Actuators B-chemical, 2014, 198(3): 268-273.

[34] HUANG Xiao-wei, ZOU Xiao-bo, SHI Ji-yong, et al. Determination of pork spoilage by colorimetric gas sensor array based on natural pigments[J]. Food Chemistry, 2014, 145(4): 549-554.

[35] 王興亞, 龐廣昌, 李陽. 電子舌與真實味覺評價的差異性研究進展[J]. 食品與機械, 2016, 32(1): 213-216.

[36] 王笑丹, 孫永海, 胡鐵軍, 等. 基于神經網絡的冷卻豬肉新鮮度測定[J]. 食品工業科技, 2005, 26(5): 173-175.

[37] 石麗敏, 黃嵐, 梁志宏. 阻抗特性評價豬肉的新鮮度[J]. 食品科學, 2013, 34(11): 13-18.

[38] NGUYEN H B, NGUYEN L T. Rapid and non-invasive evaluation of pork meat quality during storage via impedance measurement[J]. International Journal of Food Science & Technology, 2015, 50(8): 1 718-1 725.

[39] 肖珂, 段曉霞, 高冠東. 基于圖像特征的豬肉新鮮度無損檢測方法[J]. 河北農業大學學報, 2012, 35(4): 111-113, 122.

[40] 汪希偉, 趙茂程, 居榮華, 等. 基于紫外熒光成像對包裝鮮豬肉存儲時間預測研究[J]. 包裝與食品機械, 2011, 29(6): 5-8.

[41] 劉燕德, 張光偉. 高光譜成像技術在農產品檢測中的應用[J]. 食品與機械, 2012, 28(5): 223-226, 242.

[42] 張雷蕾, 李永玉, 彭彥昆, 等. 基于高光譜成像技術的豬肉新鮮度評價[J]. 農業工程學報, 2012, 28(7): 254-259.

[43] TAO Fei-fei, PENG Yan-kun. A nondestructive method for prediction of total viable count in pork meat by hyperspectral scattering imaging[J]. Food and Bioprocess Technology, 2015, 8(1): 17-30.

[44] WANG Xi-wei, ZHAO Mao-cheng, JU Rong-hua, et al. Visualizing quantitatively the freshness of intact fresh pork using acousto-optical tunable filter-based visible/near-infrared spectral imagery[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2013, 99(7): 41-53.

[45] BARBIN D F, ELMASRY G, SUN Da-wen, et al. Predicting quality and sensory attributes of pork using near-infrared hyperspectral imaging[J]. Analytica Chimica Acta, 2012, 719(10): 30-42.

[46] CHEN Quan-sheng, ZHANG Yan-hua, ZHAO Jie-wen, et al. Nondestructive measurement of total volatile basic nitrogen (TVB-N) content in salted pork in jelly using a hyperspectral imaging technique combined with efficient hypercube processing algorithms[J]. Analytical Methods, 2013, 5(22): 6 382-6 388.

[47] HUANG Lin, ZHAO Jie-wen, CHEN Quan-sheng, et al. Nondestructive measurement of total volatile basic nitrogen (TVB-N) in pork meat by integrating near infrared spectroscopy, computer vision and electronic nose techniques[J]. Food Chemistry, 2014, 145(7): 228-236.

[48] LI Huan-huan, CHEN Quan-sheng, ZHAO Jie-wen, et al. Nondestructive detection of total volatile basic nitrogen (TVB-N) content in pork meat by integrating hyperspectral imaging and colorimetric sensor combined with a nonlinear data fusion[J]. Lwt-Food Science and Technology, 2015, 63(1): 268-274.

[49] FERGUSON B, ZHANG Xi-Cheng. Materials for terahertz science and technology[J]. Nature Materials, 2002, 1(1): 26-33.

[50] 楊航, 趙紅衛, 張建兵, 等. 生物組織脫水過程的太赫茲時域光譜[J]. 紅外與毫米波學報, 2014, 33(3): 263-267.

[51] 劉暢, 岳凌月, 王新柯, 等. 利用太赫茲反射式時域光譜系統測量有機溶劑的光學參數[J]. 光譜學與光譜分析, 2012, 32(6): 1 471-1 475.

[52] MARKELZ A G, ROITBERG A, HEILWEIL E J. Pulsed terahertz spectroscopy of DNA, bovine serum albumin and collagen between 0. 1 and 2. 0 THz[J]. Chemical Physics Letters, 2000, 320(1/2): 42-48.

[53] 張希成, 許景周. 太赫茲科學技術和應用[M]. 北京: 北京大學出版社, 2007: 238.

[54] SHEN Y C, UPADHYA P C, LINFIELD E H, et al. Temperature-dependent low-frequency vibrational spectra of purine and adenine[J]. Applied Physics Letters, 2003, 82(14): 2 350-2 352.

Status of nondestructive detection methods on chilled pork freshness and prospect of THz spectrum inspection technique

QI Liang1,2ZHAOJie1,3ZHAOMao-cheng1

(1.MechanicalandElectronicEngineeringSchool,NanjingForestryUniversity,Nanjing,Jiangsu210037,China;2.CenterforAnalysisandTesting,NanjingNormalUniversity,Nanjing,Jiangsu210046,China; 3.SchoolofEnergyandElectricalEngineering,NanjingInstituteofIndustryandTechnology,Nanjing,Jiangsu210023,China)

This essay summarizes the application of visible/near infrared spectroscopy, electronic nose, electronic tongue, machine vision and multi-sensor fusion techniques in detecting chilled pork freshness rapidly and nondestructively. The feasibility of THz spectroscopy analysis method used in nondestructively detecting pork freshness attributes is predicted and analyzed by molecular spectroscopy combined with chemometrics.

chilled pork; freshness; nondestructive detection methods; THz spectroscopy analysis

江蘇省高校自然科學研究面上項目(編號：15KJD550001)；江蘇省高校研究生科研創新計劃 (編號：KYZZ_0249)；高等學校博士學科點科研基金資助項目(編號：20103204110006)

齊亮，男，南京師范大學實驗師，南京林業大學博士研究生。

趙茂程(1966-)，男，南京林業大學教授，博士。

E-mail:mczhao@njfu.edu.cn

2016-05-07