孙武亮，李文博，靳志敏，靳 烨，孙文秀※

（1. 内蒙古农业大学食品科学与工程学院，呼和浩特 010018；2. 内蒙古自治区市场监督管理审评查验中心，呼和浩特 010070）

0 引 言

近年来，随着人们生活水平的提高，食品安全问题受到了广泛重视。肉类可以为机体提供微量元素，是重要的矿物质来源，已成为日常饮食中不可或缺的部分，所以对其安全性的控制与检测尤为重要[1-2]。究其根本，要解决肉类安全性问题，首先要实现其新鲜度的实时检测，这样才能有效控制产品流通与销售，进而达到提高肉类安全性指数的目的。肉类新鲜度级别由挥发性盐基总氮含量（Total Volatile Basic Nitrogen，TVB-N）划分，但传统检测方法过于复杂，且耗时较长，不能实现实时检测。因此，为实现肉类新鲜度的无损及可视化检测，让普通大众也可获悉产品品质优异的目的，研究者们开始着眼于开发可对肉类特征性腐败物质具有响应性的智能标签。

目前，检测肉类新鲜度的智能标签大多是基于指示材料对包装环境的pH值敏感性而制备的，其可以在不同pH值条件下显示出不同颜色，进而实现新鲜度的分级与检测[3-4]。随着人们对肉类安全的重视，基于合成型pH敏感材料（二甲酚蓝、溴甲酚绿、溴甲酚紫、甲酚红、甲基红和溴百里酚蓝）和天然型敏感材料（花青素和茜素）的智能指示标签均已被制备[4-9]。在这些研究中，虽然可以对肉类新鲜度进行无损、实时及可视化检测，但大多只采用TVB-N和菌落总数进行新鲜度划分，指标过于单一，准确性不高。……