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—— 中国食品杂志社
高光谱成像与近红外光谱（near infrared spectroscopy，NIR）技术是现代食品检测领域的重要手段，本研 究对2 种技术在鸡肉品质无损检测中的预测精度进行研究。选用62 份新鲜程度不同的鸡胸肉，提取其高光谱感兴 趣区域（region of interest，ROI）的光谱曲线，并测定样品的挥发性盐基氮（total volatile base nitrogen，TVB-N） 含量和菌落总数（total viable count，TVC），利用OPUS 6.0光谱处理软件搜寻最佳的光谱预处理和波段组合，分 别建立2 个指标的偏最小二乘法（partial least square，PLS）定量分析模型。NIR样本选用30 份新鲜程度不同的鸡 胸肉，测定其TVB-N含量和TVC，建立PLS的交叉验证模型。结果表明：利用高光谱的ROI平均光谱建立的TVB-N 含量与TVC模型的相关系数（R2）分别为0.965和0.919，均方根误差（root mean square error of cross validation， RMSECV）分别为0.121和0.215；利用NIR建立的TVB-N含量与TVC预测模型的R2分别为0.801和0.780，RMSECV分 别为0.232和0.312。由此可见，基于高光谱的ROI区域光谱建立的预测模型在鸡肉品质无损检测中具有比NIR更高的 预测精度。
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