10級(jí)-文獻(xiàn)綜述摘要牛肉是一種營(yíng)養(yǎng)價(jià)值較高的食物人類食用主要肉類產(chǎn)品之

1、摘要：牛肉是一種營(yíng)養(yǎng)價(jià)值較高的的食物，是人類食用的主要肉類產(chǎn)品之一。本文介紹了關(guān)于牛肉嫩度的影響化系統(tǒng)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用。，國(guó)內(nèi)外牛肉嫩度的檢測(cè)方法，以及機(jī)電一體關(guān)鍵字：牛肉嫩度，檢測(cè)方法，機(jī)電1.牛肉的嫩度1.1 定義牛肉的嫩度，是指將牛肉放中咀嚼時(shí)，對(duì)組織形態(tài)所感受到的印象，其中包括有三個(gè)方面的感覺1。第一種是剛放中開始咀嚼時(shí)，牛肉是否容易被咬開；第二種是牛肉在口中是否容易被咀嚼碎；第三種是咀嚼后牛肉留在口中的殘?jiān)俊ＥＨ獾哪鄱瘸Ｖ概Ｈ獗恢笫旌蟮娜彳洺潭?，以及是否特性。、容易被嚼爛的1.2 影響牛肉嫩度的1.2.1 牛肉嫩度的生物學(xué)影響影響牛肉嫩度的生物學(xué)影響包括：牛肉肌的特性。包括肌的直

2、徑，肌節(jié)的長(zhǎng)度，牛肉的保水性等。牛肉肌肉結(jié)締組織的特性。包括肌束膜的厚度，膠原蛋白的含量以及其可溶性，受熱變性的溫度，機(jī)械強(qiáng)度等。牛肉的肌內(nèi)脂肪2。膠原蛋白是一種重要的肌肉組織成分，在維持肌肉結(jié)構(gòu)、柔初性、強(qiáng)度、肌等3研究表明，肌肉結(jié)締組織中膠原蛋白含量肉質(zhì)地等方面起著重要作用。高低與嫩度呈負(fù)相關(guān)，即降低膠原蛋白含量可以改善品質(zhì)。膠原蛋白含量與肉的嫩度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，熱溶解膠原蛋白含量與肉的嫩度呈現(xiàn)正相關(guān)4。等5認(rèn)為，豬在生長(zhǎng)過，熱溶性膠原蛋白的含量會(huì)顯著的降低，表明膠原蛋白分子間的非還原隨著動(dòng)物聯(lián)形成，導(dǎo)致肌束膜厚度增大，肉質(zhì)嫩度降低。的增大，肌肉中膠原蛋白交聯(lián)程度增大即共價(jià)交聯(lián)鍵數(shù)目增多所造成

3、的。這些交聯(lián)鍵是由賴氨酸或輕賴氨酸的殘基及它們的酸類物質(zhì)縮合形成的，在動(dòng)物小時(shí)它們可以被還原，但隨著的增大就變成了穩(wěn)定的、不能被還原的成分。有許多學(xué)者研究了同一動(dòng)物共價(jià)交聯(lián)程度與肉嫩度之間關(guān)系6,7。目前，對(duì)同動(dòng)物中膠原蛋白共價(jià)交聯(lián)對(duì)肉質(zhì)構(gòu)的作用還存在爭(zhēng)議。不同品種肌肉的穩(wěn)定的膠原蛋白共價(jià)交聯(lián)程度差別很大。1.2.2 牛肉嫩度的外在影響成熟成熟可以使牛肉變嫩。對(duì)牛肉進(jìn)行冷卻可以改善牛肉的嫩度，然而在成熟過，若冷卻溫度過低，則會(huì)引起肌肉的冷收縮，使肉的嫩度變差8。烹調(diào)的方法和時(shí)間烹調(diào)的方法、烹調(diào)的溫度和烹調(diào)的程度均會(huì)對(duì)肉的嫩度產(chǎn)生影響。在鹵煮過，肉溫會(huì)較高，當(dāng)溫度超過肌肉蛋白的變性收縮的溫度時(shí)，

4、溫度繼續(xù)升高，會(huì)有利于熱對(duì)肌的破壞作用，一般來說，隨著溫度的升高，肉的嫩度會(huì)有所增大9。在烤制的過，牛肉的實(shí)際溫度并不是很高，通常來說，當(dāng)牛肉的中心溫度達(dá)到 6080時(shí)作為溫度的終點(diǎn)，當(dāng)溫度繼續(xù)升高時(shí)，牛肉的嫩度會(huì)有所下降。所以，為了保證牛肉的嫩度，通常將終點(diǎn)溫度定為 70左右。1.2.2.3 應(yīng)激當(dāng)應(yīng)激嚴(yán)重時(shí)，牛肉的剪切力值會(huì)變得較大，牛肉會(huì)較老。2.國(guó)內(nèi)外牛肉嫩度的檢測(cè)方法2.1 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的檢測(cè)方法基于計(jì)算機(jī)視覺制品嫩度檢測(cè)技術(shù)，研究了肉色、大理石花紋信息、反映圖像紋理信息的灰度矩陣特征與牛肉嫩度的關(guān)系，結(jié)果表明利用灰度共生矩陣提取的紋理特征對(duì)牛肉嫩度結(jié)果有較大的貢獻(xiàn)值。由于肉的

5、紋理特征與其嫩度有直接關(guān)系，而紋理特征屬于肉的外觀特征，如果能夠運(yùn)用圖像處理技術(shù)獲取牛肉圖像中的紋理特征，找出這些特征量與嫩度的關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)對(duì)牛肉嫩度的非破壞性評(píng)價(jià)10，將為快速、準(zhǔn)確評(píng)價(jià)牛肉質(zhì)量提供一種新的方法。的紋理特征取決于分析時(shí)用的尺度，這個(gè)尺度與用于分析的紋理元素及區(qū)域的大小有關(guān)，使用不同尺度可以揭示不同水平的究表明，人類視覺系統(tǒng)是以一種多尺度的方式紋理特征。心理視覺研這就促進(jìn)了多尺度和多分辨技術(shù)在紋理分析中的使用。在現(xiàn)有可應(yīng)用的技術(shù)中，變換是一種可提供多分辨率表達(dá)正規(guī)而的方法11。在這方面的研究中，基于理論的方法用于將牛肉分解成不同大小的基元和要素，進(jìn)而從這些紋理基元計(jì)算出紋理特征

6、將牛肉分為老牛肉和嫩牛肉。就利用基于分解的辦法提取出鮮牛肉的圖像紋理特征從而將牛肉分為老牛肉和嫩牛肉，準(zhǔn)確率達(dá)到 83. 3%。等12把牛肉分為兩類，對(duì)大理石花紋豐富的牛肉采用大理石花國(guó)內(nèi)，紋信息，而對(duì)大理石花紋不豐富的，則采用灰度空間矩陣法牛肉嫩度。在不含脂肪組織牛肉圖像中用灰度空間相關(guān)矩陣選出 3 個(gè)反映牛肉紋理粗細(xì)的特征量，并用線性回歸方法分別建立了特征量與肉嫩度等級(jí)間的數(shù)量關(guān)系。2.2 近紅外光譜（NIR）分析技術(shù)近年來人們研究發(fā)現(xiàn)近紅外反射光譜可用于嫩度。通過對(duì)樣品進(jìn)行近紅外光譜掃描，可以獲得樣品完整的分子鍵和化學(xué)成分信息13，因而近紅外光譜不僅可以區(qū)分食品，還可以進(jìn)行品質(zhì)控制和過程

7、控制。至少有兩種方法利用近紅外法是測(cè)定分割牛肉表面的紅外光譜反射率,結(jié)合影像分級(jí)系，牛肉越嫩，對(duì)近紅外光譜的反射比越高，吸收率越低。近紅外光譜嫩度，統(tǒng)進(jìn)行嫩度光反射率與剪切力值正相關(guān)，研究發(fā)現(xiàn)，用近紅外光譜嫩度值與用剪切力實(shí)測(cè)值存在正相關(guān)性。因此用近紅外光譜嫩度是一種有效的方法。Shackelford 研究表明：近紅外光譜可以作為一種無損方法，對(duì)牛肉分級(jí)14。另系統(tǒng)選擇出來的牛胴體背最長(zhǎng)肌進(jìn)行嫩度法是用一種光探針直接插到肌肉中進(jìn)行近紅外光譜測(cè)試，這種方法可以通過測(cè)定紫外光譜確定結(jié)締組織含量，也可以通過近紅外光譜測(cè)定其他與嫩度有關(guān)的牛肉組成成分。Shackelford 和 Koohmaraie

8、在 2004 年用一種高強(qiáng)度的反射探頭對(duì)牛肉中最具代表性的背最長(zhǎng)肌進(jìn)行嫩度測(cè)定，可以對(duì)牛肉射法的改進(jìn)。進(jìn)行嫩度，是對(duì)近紅外光譜反NIR 檢測(cè)牛肉嫩度常用的統(tǒng)計(jì)方法有多元線性回歸(MLR)、多元逐步回歸(SMR)、主成分分析(PCA)、主成分回歸(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和拓?fù)?topological)等。Prieto 等15認(rèn)為統(tǒng)計(jì)方法影響 NIR的精度，建模時(shí)，采用恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法，能提高精度。Liu16等分別運(yùn)用偏最小二乘回歸和主成分分析法建模，將牛肉分成老牛肉和嫩牛肉 2 個(gè)級(jí)別，前者級(jí)正確率達(dá) 83%，后者高達(dá) 96%。嫩度分運(yùn)用 NIR 技術(shù)時(shí)，如果考慮

9、模型選擇、采樣面積大小、樣品形狀、樣品嫩度的動(dòng)態(tài)變化及建模時(shí)變量取值范圍寬廣、目標(biāo)(感官嫩度還是剪切力)等因素，那么可以提高精度17；NIR 技術(shù)是間接技術(shù)，建立校正模型需要大量典型樣本；樣品代表性變化，影響；目前 NIR 設(shè)備價(jià)格仍然昂貴，使用成本高；研究者們正在找尋某一小范圍的波段或某一波長(zhǎng)，通過這些關(guān)鍵段或特定波長(zhǎng)制造一個(gè)簡(jiǎn)單、價(jià)廉性能良好、安全的 NIR 肉類品質(zhì)檢測(cè)儀。2.3 高光譜圖像技術(shù)高光譜圖像技術(shù)將圖像處理技術(shù)和光譜分析技術(shù)融合為一體，能同時(shí)樣本的光譜信息和空間信息，兼有這兩種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。近年來，基于無損分析在許門的運(yùn)用，世界各地的研究者們對(duì)此技術(shù)越來越關(guān)注18。多研究領(lǐng)域及

10、高光譜技術(shù)由于既能檢測(cè)牛肉的外部特息，又能檢測(cè)牛肉的，信息，與 NIR 技術(shù)、可視光譜下的機(jī)器視覺技術(shù)相比，在檢測(cè)牛肉嫩度方面，或許高光譜技術(shù)更具有優(yōu)勢(shì)(比如檢測(cè)精度更高)。Jackman 等19認(rèn)為高光譜圖像技術(shù)的出現(xiàn)提供了法來補(bǔ)充和加強(qiáng)經(jīng)典的可見光波長(zhǎng)系統(tǒng)；對(duì)于提高機(jī)器視覺解決方案的最好的機(jī)會(huì)取決于高光譜成像。高光譜成像技術(shù)作為新興的研究也具有一些缺點(diǎn)，如系統(tǒng)成本高(但是這個(gè)成本正在下降)、數(shù)據(jù)量大、高光譜圖像的獲取、處理和分類需要較長(zhǎng)時(shí)間，這些限制了其 檢測(cè)的應(yīng)用20。然而，高光譜成像系統(tǒng)在確定產(chǎn)品品質(zhì)參數(shù)的特征波長(zhǎng)具有優(yōu)勢(shì)，通過確定與檢測(cè)參數(shù)相關(guān)性強(qiáng)的特征波長(zhǎng)，可為進(jìn)一步在檢測(cè)速度和設(shè)

11、備成本方面具有優(yōu)勢(shì)的多光譜系統(tǒng)的開發(fā)提供一定的支持。2.4 多光譜和熒光光譜分析技術(shù)Sun 等開發(fā)了多光譜圖像系統(tǒng)。股二頭肌、半膜肌、肩胛下肌和胸最長(zhǎng)肌多光譜圖像。分別運(yùn)用灰度共生矩陣、兩維快速變換、Gabor3 種方法提取多光譜圖像紋理(肌肉的紋理)特征，基于這些特征建立 2 種牛肉嫩度模型，分別是多元逐步回歸模型、支持向量機(jī)模型(SVM)21。126 頭小母牛股二頭肌、半膜肌、肩胛下肌和胸最長(zhǎng)肌 4 個(gè)部位的肌肉樣本依據(jù) WBSF 分為嫩牛肉組和老牛肉組，根據(jù)多光譜圖像紋理(分別來自于波段 440、550、710、810nm 的圖像)特征，采用多元逐步回歸模型嫩牛肉組樣本，分級(jí)正確率為 8

12、0%85%；對(duì)于老牛肉組，率低，但精度仍然接近 80%。與前者模型比較，SVM模型率較高，對(duì)于嫩牛肉組，分級(jí)正確率高達(dá) 92%100%，但對(duì)于老牛肉組，效果不理想。在檢測(cè)牛肉嫩度方面，多光譜技術(shù)與 NIR、可視光譜下的機(jī)器視覺技術(shù)相比，精度高；與高光譜技術(shù)相比，系統(tǒng)運(yùn)行速度快。但目前運(yùn)用多光譜技術(shù)檢測(cè)牛肉品質(zhì)的研究并不多見。紫外光的波長(zhǎng)范圍是 100400nm，有顯著的化學(xué)效應(yīng)和熒光效應(yīng)。波長(zhǎng) 380nm是激發(fā)膠原蛋白熒光波長(zhǎng)22，膠原蛋白是結(jié)締組織的主要成分。Purslow 研究了肌肉內(nèi)結(jié)締組織的形態(tài)、分布和數(shù)量，認(rèn)為結(jié)締組織主要影響牛肉的硬度，在不同類型的肌肉中不同。2010 年，Jabr

13、i 等23分別在紫外光(波長(zhǎng)為 380nm)、可見光及可見光中添加紫外光 3 種光譜波段下，牛肉半膜肌切面圖像，通過圖像處理，轉(zhuǎn)換成二值化圖像。在二值化圖像中提取結(jié)締組織分布特征，MLR 建模感官嫩度得分、膠原蛋白含量和脂肪含量。牛肉3.機(jī)電系統(tǒng)3.1 定義機(jī)電系統(tǒng)是由通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的控制和協(xié)調(diào)，用于完成能量流、運(yùn)動(dòng)以及機(jī)械力等多項(xiàng)動(dòng)力學(xué)任務(wù)，并由多種機(jī)電相互配合、相互聯(lián)系、相互協(xié)調(diào)所組成的系統(tǒng)24。在 1969 年首先由工業(yè)界提出，經(jīng)過 40 余年的發(fā)展，目前己成為集機(jī)械工程、電子工程、計(jì)算機(jī)工程、工程、控制工程、系統(tǒng)工一體的多學(xué)科綜合技術(shù)，廣泛體現(xiàn)于現(xiàn)代工業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。組成機(jī)械系統(tǒng)。是產(chǎn)品

14、的基本骨架，支撐著其他所有系統(tǒng)，包括機(jī)身、框架、連接部分等25。動(dòng)力系統(tǒng)。產(chǎn)品整體的能量來源，維持產(chǎn)品的正常工作，受控制機(jī)處理系統(tǒng)控制。3.2.3 傳感系統(tǒng)。檢測(cè)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品各系統(tǒng)的正常工作并外界環(huán)境信息，將信息狀變成電子信號(hào)，傳輸給處理單元，并經(jīng)處理后返還執(zhí)行。3.2.4 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。是產(chǎn)品動(dòng)作部分的支撐，用以獲得能量轉(zhuǎn)變成相應(yīng)動(dòng)作，驅(qū)動(dòng)執(zhí)行各種指令。3.2.5 執(zhí)行系統(tǒng)。即運(yùn)動(dòng)，受驅(qū)動(dòng)部分驅(qū)動(dòng)完成相應(yīng)動(dòng)作。3.2.6 控制及信息處理部分。含處理單元，收集各處傳感器發(fā)送的電子信號(hào)，集中產(chǎn)品的高效工作26。處理、分析，并按照程序發(fā)布命令3.3 在食品檢測(cè)中的應(yīng)用3.3.1 智能快速檢測(cè)食品中的微生物

15、隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，100%智能機(jī)電檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)合格食品無法進(jìn)入市場(chǎng)流通，從而滿足食品工業(yè)對(duì)檢測(cè)越來越高的要求。 以飲料安全檢測(cè)為例，飲料按照包裝種類主要分為玻璃瓶和 PET 瓶，它們又可分為空瓶（灌裝前）和滿瓶（灌裝后）。在實(shí)際的生產(chǎn)線上，生產(chǎn)線的速度在2000060000 瓶/h 之間，混入的異物多種多樣，有瓶蓋、香煙頭、糖紙、金屬塊、玻璃碎片、包裝紙等。異物問題嚴(yán)重影響到了產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)品品牌，對(duì)食品安全了嚴(yán)重的，甚至是致命的。以人工檢測(cè)為主體的檢測(cè)已不能滿足在速度和精度上的要求，因此，高速智能自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)隨之出現(xiàn)。以圖像處理為的智能自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)在國(guó)外已經(jīng)擁有超過 20 年

16、以上的成功經(jīng)驗(yàn)。目前，國(guó)內(nèi)已有高新技術(shù)公司從海外聘請(qǐng)了資深圖像處理，從技術(shù)的做起，迅速地把這項(xiàng)高尖端技術(shù)轉(zhuǎn)化為自身的競(jìng)爭(zhēng)力。3.3.2 人工味覺系統(tǒng)模擬人類和動(dòng)物的功能，對(duì)各種物質(zhì)及所處的環(huán)境進(jìn)行有效的識(shí)別，一直是人工智能研究的一個(gè)重要領(lǐng)域，也是傳感器研究的一項(xiàng)重要課題。目前，由仿生傳感器做成的人工感覺雖然還不能完全取代實(shí)際生產(chǎn)和生活過人的感覺，但已經(jīng)邁出了重要的一步，它的進(jìn)一步研究必將大大促進(jìn)人工智能和機(jī)器人科學(xué)的飛躍發(fā)展27。在生物味覺感知系統(tǒng)中，味覺物質(zhì)在細(xì)的微孔味覺細(xì)胞質(zhì)上被接受，并產(chǎn)生電信號(hào)，在味覺神經(jīng)上產(chǎn)生一系列電脈沖，這些電脈沖經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳到大腦，再經(jīng)大腦判斷和識(shí)別而產(chǎn)生不同的味

17、感28。當(dāng)一種味覺物質(zhì)接觸舌頭時(shí)，它被味覺細(xì)胞的微絨毛吸收，味覺細(xì)胞表面覆蓋著雙層類脂膜。當(dāng)味覺物質(zhì)被味覺細(xì)胞上的類脂膜吸收時(shí)，電特性如膜電位發(fā)生改變。不同的輸出信號(hào)(即電脈沖)從具有不同特性的味覺細(xì)胞中獲得。人們認(rèn)為可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模式識(shí)別來區(qū)分不同的味道29。目前感受器電勢(shì)產(chǎn)生的機(jī)理尚不很清楚，部分原因是味覺細(xì)胞太小，限制了在薄膜水平上對(duì)味覺感受器的分子過程研究，這種情況迫使一些學(xué)者使用模型膜來澄清味覺感受器的物理化學(xué)機(jī)理，同時(shí)，也為用人工薄膜敏感系統(tǒng)提供了可能。味覺薄膜人工味覺系統(tǒng)是一種模擬人類詠覺鑒別味道的系統(tǒng)，由味覺傳感器、信號(hào)采集器和模式識(shí)別系統(tǒng)等主要部分組成。味覺傳感器陣列

18、是模擬人的味覺系統(tǒng)中的模擬味蕾(味纖毛)味覺細(xì)胞來感受味覺物質(zhì)的刺激，產(chǎn)生電信號(hào)；信號(hào)等傳導(dǎo)組織傳輸電信號(hào)；模式識(shí)別系統(tǒng)模擬人的大腦處理傳入的信號(hào)(特征)，做出最終判斷，并完成整個(gè)味覺檢測(cè)過程。4.總結(jié)目前，檢測(cè)牛肉嫩度的方法主要以分析牛肉圖像紋理特性，以大理石花紋的形態(tài)對(duì)牛肉的嫩度進(jìn)行判定。隨著食品工業(yè)的快速發(fā)展和人們對(duì)食品品質(zhì)要求的日益提高，牛肉嫩度檢測(cè)顯得越來越重要，市場(chǎng)上急需快速、客觀、準(zhǔn)確、類人的牛肉嫩度檢測(cè)方法。我將主要研究牛肉嫩度機(jī)電檢測(cè)設(shè)備的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，制作一臺(tái)自動(dòng)化程度高、檢測(cè)準(zhǔn)確度高的快捷客觀檢測(cè)裝置。牛肉在咀嚼過，其粘彈性，硬度，內(nèi)聚性，膠著性，斷裂性，彈性這六方面會(huì)發(fā)生

19、變化30，通過自動(dòng)化測(cè)量其變化的具體數(shù)值以及具體范圍，將牛肉嫩度進(jìn)行分級(jí)，既省時(shí)又省力，減少開支，在食品行業(yè)具有廣闊的發(fā)展前景。參考文獻(xiàn)：1譫啟亮. 牛肉嫩度技術(shù)研究D., 20122 Liu A,Nishimura T,Takahashi K.Structural Weakening oframuscular ConnectiveTie duringt Mortem Ageing of Chicken Semitendinosus J.Meat Science, 1995,39: 135-1423川，. 次黃腺噪呤和膠原蛋白與品質(zhì)的關(guān)系研究J.四學(xué)報(bào)，2002，20（1）：56-59.4Ni

20、shimura T, Oima K, Liu A,et al. Structural changes inramuscular connectivetie during development of bovimitendinosus muscle J. Tie and Cell, 1996,28(5): 527-536.5S H, Nishimura T, Takahashi K. Relationship betn development oframuscular connective tie and toughness of pork during growth of pigs J. Jo

21、urnalof Animal Science, 1999,77: 120-130.6Co M M,Sanudo C, Panea B, et al. Breed type and ageing time effects onsensory characteristics of beef strip loin steaks J .Meat Science,1999, 51: 383-390. 7Ngapo T M, Berge P,Culioli J, et al. Perimysial collagen crosslinking in Belgian Bluedouble-muscled ca

22、ttle J. Food Chemistry, 2002, 7:15-26.8趙改名. 影響牛肉嫩度的及其機(jī)制J. 國(guó)外畜牧科技, 2000, 27(2): 35-40.9劉正柱,. 影響牛肉品質(zhì)的及牛肉嫩度的改善方法J. 山東畜牧獸醫(yī),2013, 34(8): 19-20.10JACKMAN P, SUN D W, ALLEN P. Recent advanhe use of computer vitechnology in the quality assessment of fresh meatsJ. Trends in Food Science&Technology, 2011, 22:

23、 185-197.11, 伍,. 計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)在牛肉品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用J.學(xué)報(bào), 2004, 13(4): 427-430.12，鮮于建川，. 基于計(jì)算機(jī)視覺的冷卻牛肉嫩度分析方法J.農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2003，34（5）：102-105.13，等. 牛肉嫩度的近紅外光譜法檢測(cè)技術(shù)研究 J. 光譜學(xué)與光譜分析，2006，26（4）：640-642.14,. 近紅外光譜技術(shù)在肉品檢測(cè)中的應(yīng)用和研究進(jìn)展J. 光譜學(xué)與光譜分析, 2009, 29(7): 1876-1880.PRIETO N, ROEHE R, LAVIN P, et al. Application of near infrared r

24、eflectance spectroscopy to predict meat and meat products quality: areviewJ. Meat Science, 2009, 83: 175-186.LIU Y, LYON B G, WINDHAM W R. Prediction of color, texture,and sensory characteristics of beef steaks by visible and near infrared reflectance spectroscopy: afeasibility studyJ. Meat Science,

25、 2003,65: 1107-1115.17Bowling M B, Vote D J,Belk K E. Using reflectanpectroscopy to predict beeftenderness J.Meat Science, 2009,82:1-518，江發(fā)潮等. 牛肉嫩度高光譜法檢測(cè)技術(shù)J. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2009，40（12）： 135-150.19 JACKMAN P, SUN D W, ALLEN P. Recent advanin the use of computervitechnologyhe quality assessment of fresh meatsJ. Trends in Food Science&Technology, 2011, 22: 185-197.20, 江發(fā)潮, 等. 牛肉嫩度高光譜法檢測(cè)技術(shù)J. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2009, 40(12): 135-15