潘 嘹，董 迪，卢立新，*

(1.江南大学 机械工程学院， 江苏 无锡 214122；2.江苏省食品先进制造装备技术重点实验室， 江苏 无锡 214122)

生鲜肉及其制品是人类膳食的重要组成部分，其色泽是衡量品质的重要指标之一，是消费者关注的重点，肉色主要由肉中肌红蛋白相对质量分数及存在状态决定。贮藏过程中，肉中脱氧肌红蛋白和氧合肌红蛋白逐渐转化成高铁肌红蛋白，生鲜肉逐渐由鲜红色转变为褐色，最终腐败变质[1-3]。因此，检测肌红蛋白相对质量分数对评估生鲜肉品质至关重要。围绕肌红蛋白的检测方法研究，Mancini等[4]采用K/S比率法测定，但其反射衰减比和极限值会导致误差，为此，Krzywicki[5]提出应用可见光分光光度计测量473、525、572、730 nm处的入射光投射衰减，以此计算肌红蛋白的比例，该方法目前已成为肌红蛋白测定的标准方法，但测定过程中需要制备样品，无法满足肉制品生产及销售过程中实时在线检测的需求[6-7]。

光谱无损检测无需前处理和制备样品，可实现肉制品的无损、即时、在线检测。该方法已开始应用于猪肉、牛肉等食品的品质检测研究[8-9]，其中光谱数据预处理及预测模型是实现光谱无损检测的关键[10-11]。李伟等[12]利用全谱段光谱数据借助移动窗口平滑、一阶差分求导和矢量归一化预处理方法，建立线性偏最小二乘拟合模型，模型预测准确率可达93.39%。姜沛宏等[13]应用非线性神经网络建立牛肉新鲜度分级模型，克服了线性模型的局限性，模型预测准确率达98.31%。Wang等[14]研究发现选用全谱段光谱信息预测生鲜肉水分含量，光谱数据存在冗余信息。……