王彩霞， 何智武， 吴龙国， 买玉花， 张智峰， 贺晓光*

(1. 宁夏大学 农学院， 宁夏 银川 750021； 2. 宁夏尚农生物科技产业发展有限公司， 宁夏 固原 756000)

1 引 言

牛肉是我国消费最为普遍的肉制品之一，其味道鲜美，营养丰富，深受国内外市场的青睐。近年来，牛肉消费量逐年增加[1]。目前国内市场的牛肉品种繁多，不同品种的牛肉在口感和品质上存在很大差异，但肉品性状和颜色极为相似，肉眼无法区分。为保护一些优良的牛肉品种及消费者权益，对牛肉品种进行快速鉴别具有很重要的现实意义。

传统的肉类鉴别方法有酶联免疫吸附[2]、蛋白质谱技术[3-5]、PCR[6]等，鉴定成本高，操作复杂，耗时耗力。因此，寻求一种快速高效的牛肉品种鉴别方法有很重要的现实意义。高光谱成像技术是一种集图像和光谱于一体的无损检测新技术，具有高效快速、操作简单等优点[7]，在肉品分析领域得到了广泛的应用。王松磊等[8]在400～1 000 nm波段对滩羊肉嫩度进行检测，结果表明基于图谱特征变量融合所建立的偏最小二乘回归(Partial least square regression,PLSR)模型决定系数为0.88；Jiang等[9]利用Vis/NIR高光谱对鸡胸肉的嫩度进行分类，结果表明基于全光谱波段所建立的偏最小二乘判别(Partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)模型的校正集与预测集准确率分别为0.92和0.94；Xiong等[10]利用可见近红外高光谱对散养鸡和普通饲养方式下的鸡进行识别分析，并结合多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)进行预处理，建立基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和径向基函数-支持向量机(RBF-SVM)的鸡肉判别模型，模型准确率高达93.33%；Balage等[11]应用近红外高光谱成像技术对猪肉的pH值、颜色、脂肪和剪切力值进行预测，并取得了较好的预测结果；……