質量控制在食品工業中至關重要。 監測產品的營養成分有助于保護和提高品牌聲譽。脂肪含量是消費者在購買肉類時首先關注的特性之一。 它的量化水平需要被精確地記錄下來。此外，在轉化肉類的同時監測脂肪含量也具有成本效益。 因此，需要新的自動化技術來提高品牌競爭力。?

在這項研究中，Atria (Sein?joki，芬蘭)提供了5個肉末樣本。我們將原來的5個樣本混合在一起，得到了額外的5個樣本，包括了10個樣本。為了準確地了解它們的脂肪含量，Specim委托了第三方實驗室Seilab進行測量。

根據Gerber方法，它們在脂肪分析中得到認證，使用的是油脂計(Seilab在Sein?joki，芬蘭;方法NMKL181, 2005;見下表1)。

表 1:? 本研究中每個樣本的脂肪含量。樣品3和4用于驗證目的

我們使用Specim FX17高光譜相機對樣品進行測量(圖1)。高光譜成像是光譜與成像相結合的無損檢測方法。它采集圖像（900 - 1700 nm)近紅外光譜的每個像素。這些可以通過相關的處理算法轉換成脂肪含量。在此，我們在8個樣本上建立回歸模型并進行校正，并應用于剩下的2個樣本(表1中用*表示)。 我們使用了perClass Mira軟件來處理數據。

圖1: 40x20掃描儀上的FX17(左)和掃描儀樣品托盤上的樣品示例(右)

回歸模型結果如表1和圖2所示。這說明FX17是一種適合于精確測量肉糜脂肪含量的工具

圖2: 脂肪含量預測定量模型回歸圖

紅點表示校準樣品，綠點表示驗證樣品

高光譜成像除了可以測量樣品中的脂肪含量外，還可以測量其分布(圖3)

圖3: 肉類樣本上的脂肪分布示例(這里是樣品4)

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審核編輯：符乾江