《表4 NIR技术在肉品掺假方面的应用》

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《基于近红外光谱技术的生鲜猪肉质量检测研究进展》

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注:PLSR-DA:Partial least squares discriminant analysis，偏最小二乘判别分析法。

孟一等[47-48]在波数范围1000～2500 nm采集猪肉样品反射光谱信息，采用PLSR法建立注水量和注胶量分析模型，rp分别为0.925和0.930。此外，该课题组还通过近红外光谱结合模式识别方法，对猪肉、牛肉和羊肉进行识别，识别率分别高达99.28%、97.42%和100%。王昱陆[49]基于198～1118 nm光谱，以主成分得分为变量建立猪、牛、羊肉的识别模型，准确率分别为94.7%、100%、95.6%。张玉华等[50]运用近红外结合PCA法、判别分析法，对牛肉掺猪肉、羊肉掺猪肉的鉴别准确率分别为91.23%和92.98%。郝冬梅等[51]基于600～1300 nm光谱和稀疏表示的检测方法对注水肉的平均识别准确率达93.16%。蒋祎丽等[52]预处理1000～2500 nm光谱后结合PCA，建立猪肉中掺鸭肉的PLSR-DA模型，正确判别率达100%。猪肉掺假形式多样，导致近红外光谱技术鉴别猪肉掺假效果各异，目前研究较少，还需针对不同的掺假样品进行大量的研究，寻找特征光谱信息，可提高快速鉴别效果（表4）。