基于无损检测的生鲜品质检测方法探讨
作者: 孟丽 贾彩云 谢崔越摘 要:随着消费者对食品质量和安全性要求的提高,生鲜品质检测变得尤为关键。无损检测技术因其非破坏性、高效性和准确性,在此领域展现出巨大潜力。本文探讨基于无损检测的生鲜品质检测方法,为生鲜产业提供有力支持。
关键词:无损检测;生鲜品质;检测方法
Discussion on Methods of Fresh Quality Detection Based on Non Destructive Testing
MENG Li1, JIA Caiyun1*, XIE Cuiyue2
(1.Liaocheng Institute of Product Quality Supervision and Inspection, Liaocheng 252000, China;
2.Liaocheng Hydrology Center, Liaocheng 252000, China)
Abstract: With the improvement of consumers’ requirements for food quality and safety, fresh quality inspection has become particularly critical. Non destructive testing technology shows great potential in this field because of its non-destructive, high efficiency and accuracy. This paper discusses the fresh quality detection method based on non destructive testing, which can provide strong support for the fresh industry.
Keywords: non destructive testing; fresh quality; detection method
生鲜食品作为人们日常生活中的重要组成部分,其品质直接关系到消费者的健康和安全。传统的生鲜品质检测方法往往具有破坏性,不仅浪费资源,还可能影响食品的销售和使用。无损检测技术的引入为生鲜品质检测带来了新的契机。本文旨在探讨基于无损检测的生鲜品质检测方法,以期为生鲜食品的品质控制提供科学的依据和技术支持。
1 无损检测技术概述
无损检测技术是一种在不损害被检测物体的前提下,利用物理、化学或光学原理,结合先进仪器进行缺陷检测、化学分析及物理参数测量的技术[1]。它主要包括光学法、声学法、力学法和X射线法等。近年来,无损检测技术在食品检测领域展现出重要作用,有助于提高生产效率,预防产品失效和安全事故。
2 基于无损检测的生鲜品质检测方法
2.1 光学检测法
光学检测法通过测量生鲜食品对光的吸收、透射、反射等特性来评估其品质。在检测前要进行样品的选择,根据检测需求,从同一批次或不同批次的生鲜食品中随机选取能够反映整批食品品质状况的、具有代表性的样品。
2.1.1 预处理
对于生鲜水果,表面有泥土、水分或杂质的,要进行清洗、擦干的食品,需保证光谱采集的准确性。将预处理后的样品放置在光谱仪的检测台上,让样品表面平整且与检测器的距离和角度一致,以减少测量误差。
2.1.2 光谱采集
根据待测食品的特性,设置光谱仪的参数,包括波长范围、分辨率、扫描次数等。生鲜类食品设置可见光波长为400~700 nm,近红外波长为700~2 500 nm。光谱仪发出连续或离散的光谱照射在样品表面。样品对光进行吸收、反射或透射后,光谱仪接收这些光信号,并将其转换为电信号进行记录。为了提高测量的准确性和可靠性,需要对每个样品进行多次测量,并取平均值作为最终结果。
2.1.3 数据处理与分析
对采集到的原始光谱数据进行噪声去除、基线校正、光谱平滑等预处理,以提高光谱数据的质量。从预处理后的光谱数据中提取与生鲜品质相关的特征波长或特征区域。这些特征通常与食品中的化学成分、物理状态等密切相关。利用已知品质参数的样品光谱数据,结合化学计量学方法(如偏最小二乘法PLS、支持向量机SVM等),建立光谱数据与品质参数之间的数学模型。将待测样品的光谱数据输入已建立的模型中,预测其品质参数,如成熟度、糖度、新鲜度等。
2.1.4 结果判断与报告
根据模型预测的结果,判断待测样品的品质是否符合标准或预期要求。通过设定一定的阈值或范围来判定样品的品质等级。将检测结果整理成报告,包括样品的基本信息、检测时间、检测人员、检测仪器和品质参数预测值等内容。报告应清晰明了,便于后续的质量控制和追溯。
2.2 声学检测法
声学检测法的原理是通过测量声波在食品中的传播特性,如速度、衰减和反射等来评估食品的品质。声波在食品中的传播特性与食品的内部结构、脂肪含量和嫩度等密切相关[2]。声学检测过程如下。①准备耦合剂(如水或凝胶),使超声波能够有效地从探头传递到食品样品中。检测生鲜食品时,要将样品切割成适当的形状和大小,如矩形、圆形或椭圆形[3]。这些形状可以减少超声波在样品中的散射和衍射,能够提高检测的准确性。②将耦合剂涂抹在超声波探头的表面和样品的接触面上。将探头放置在样品上,并确保其与样品表面紧密接触。启动超声波检测仪器,开始测量超声波在样品中的传播特性。记录并分析超声波的传播速度、衰减情况以及反射信号等参数。③根据超声波的传播特性,可以推断出样品的内部结构、脂肪含量和嫩度等信息。通过与已知品质参数的样品进行比较,可以建立超声波参数与食品品质之间的关系模型。利用该模型,可以对未知品质的样品进行预测和分类。
2.3 力学检测法
力学检测法是通过测量食品在受到外力作用时的振动、应力或应变等响应特性来评估食品的内部结构、硬度、弹性及成熟度等品质指标。力学检测法中的敲击振动检测法是一种基于机械振动与生鲜食品相互作用原理的无损检测技术。通过敲击装置在样品上产生敲击振动,并利用振动检测仪器测量样品对敲击振动的响应,包括振动频率、振幅和衰减等参数,用来评估样品的硬度和成熟度等品质指标。敲击振动检测法的过程如下。①选择合适的敲击振动检测仪器,准备敲击装置,如小锤子或振动器,用于在样品上产生敲击振动。②选取待检测的生鲜食品样品,特别是水果等需要评估硬度和成熟度的食品,放置在稳定的支撑面上。③使用敲击装置在样品的特定部位产生敲击振动。通过振动检测仪器测量样品对敲击振动的响应,包括振动频率、振幅和衰减等参数,记录并分析这些振动参数,以评估样品的硬度和成熟度。④根据样品的振动响应,可以推断出其硬度和成熟度等品质指标。通过与已知品质参数的样品进行比较,可以建立振动参数与食品品质之间的关系模型。利用该模型,可以对未知品质的样品进行预测和分类。
2.4 X射线检测法
X射线检测法的原理主要是利用X射线的高穿透性。当X射线穿透生鲜食品时,会与食品内部的物质发生相互作用,导致X射线强度的衰减。这种衰减的差异取决于食品内部的物质组成、密度和厚度等因素。通过分析X射线穿透样品后的强度衰减数据,能够检测食品内部的缺陷、异物或密度异常,从而评估样品的品质[4]。该方法在检测食品中的金属异物、骨头碎片及密度异常方面具有显著优势。然而,由于其具有辐射性,应用时需严格遵守辐射安全规定,控制辐射剂量,确保食品安全和检测人员健康。使用该方法前需对仪器进行校准,设置合适的辐射剂量和曝光时间。在检测时,需观察X射线穿透样品后的图像,记录并分析强度衰减数据,以评估样品内部品质[5]。根据图像和数据判断样品是否存在缺陷或异物,进而判定样品是否符合品质要求。
3 无损检测技术的优缺点分析
3.1 优点分析
3.1.1 非破坏性
无损检测技术的最大优点在于非破坏性。传统的检测方法往往需要对食品进行切割、取样等处理,这无疑会破坏食品的完整性,影响其价值。而无损检测技术则能够在不破坏食品的前提下,对其进行全面的品质评估,从而保证了食品的完整性。
3.1.2 高效性
无损检测技术具有高效性。传统的检测方法通常需要较长的检测时间,而无损检测技术则能够在短时间内对食品进行检测,大大提高了检测效率。这对于生鲜食品来说尤为重要,因为生鲜食品的品质往往与时间密切相关,高效的检测能够确保食品在最佳时间内得到评估和处理。
3.1.3 准确性
无损检测技术的准确性也是其显著优点之一。通过先进的传感器和数据处理技术,无损检测技术能够准确地获取食品的品质信息,如新鲜度、成分含量等。这为生鲜食品的品质评估提供了有力的依据,有助于确保食品的安全和质量。
3.2 局限性分析
3.2.1 设备成本较高
无损检测技术的设备成本较高,这在一定程度上限制了其广泛应用。特别是对于一些小型企业或个体经营者来说,高昂的设备成本可能成为他们采用无损检测技术的障碍。
3.2.2 操作复杂度较高
无损检测技术的操作复杂度较高,需要专业的技术人员进行操作和分析。这对于一些缺乏技术支持的企业或个体来说可能是一个挑战。
3.2.3 检测结果可能受到样品表面状态等因素的影响
无损检测技术的检测结果可能受到样品表面状态等因素的影响。例如,样品表面的污渍、划痕等可能会影响传感器的测量精度,从而影响检测结果的准确性。因此,在进行无损检测前,需要对样品进行适当的预处理,以确保检测结果的准确性。
4 无损检测技术在生鲜品质检测中的发展趋势
4.1 更高精度
随着传感器技术、数据处理技术和人工智能算法的不断进步,无损检测技术的精度将得到显著提升。新型传感器的研发和应用将使得检测信号更加敏感和准确,能够捕捉到更细微的品质变化。同时,先进的数据处理技术和机器学习算法将对检测信号进行深度分析,提取出更多有用的品质信息,从而提高检测的准确性和可靠性。例如,通过结合光谱技术、图像识别技术和深度学习算法,可以实现对生鲜食品中微量成分和微小缺陷的高精度检测。
4.2 更快速度
未来,无损检测设备将朝着小型化、便携化和集成化的方向发展,使得检测过程更加快速高效。同时,自动化和智能化技术的应用将进一步提高检测速度,实现实时在线检测。例如,自动化检测流水线将能够自动完成样品的上料、检测和数据处理等全过程,大大提高检测效率。
4.3 更低成本
虽然无损检测技术的设备成本较高,但随着技术的成熟和规模化生产的应用,其成本有望逐渐降低。此外,新型材料和制造工艺的研发也将有助于降低设备成本。同时,通过优化检测流程和减少人工干预,可以降低检测过程中的运营成本。未来,无损检测技术将更加普及和亲民,能够被更多企业和消费者所接受。
5 结语
无损检测技术以非破坏性方式,高效、精确、实时地检测食品,为食品安全与质量提供坚实保障。尽管当前该技术面临设备成本高、操作复杂及检测结果易受样品表面影响等问题,但随着技术的进步,这些难题将会被克服。传感器技术、数据处理和人工智能的融合将推动无损检测技术向更精准、快速、智能且低成本方向发展,进而提升产品质量。
参考文献
[1]柳泉伟.无损快速检测技术在生鲜食品品质鉴定中的应用[J].科技与创新,2021(14):147-148.
[2]张文祥,潘嘹,卢立新.包装生鲜牛肉pH值的高光谱无损检测方法[J].食品与发酵工业,2023,49(22):273-278.
[3]潘嘹,董迪,卢立新.基于漫反射可见光谱无损检测生鲜牛肉和猪肉肌红蛋白[J].食品科学技术学报,2020,38(6):103-110.
[4]孙宏伟,彭彦昆,王凡.空间分辨散射光谱多参数信息融合方法的生鲜肉嫩度无损检测[J].光谱学与光谱分析,2019,39(11):3365-3371.
[5]卜晓朴,李永玉,闫帅.基于可见-近红外光谱的生鲜紫薯食味品质快速无损检测[J].食品安全质量检测学报,2018,9(11):2703-2709.
作者简介:孟丽(1980—),女,山东聊城人,硕士,工程师。研究方向:食品安全检测。
通信作者:贾彩云(1989—),女,山东聊城人,硕士,工程师。研究方向:食品安全检测。E-mail: 745675076@qq.com。