猪肉新鲜度是指肉品的新鲜程度，是衡量肉品是否符合食用要求的客观标准。但猪肉在存储的过程中，其内部的某些有机成分会发生变化，导致猪肉的肉品发生腐败，影响猪肉的新鲜度。为了快速、且无损的对猪肉的新鲜度进行评定，就可以使用高光谱成像仪。本文介绍了高光谱成像仪在猪肉新鲜度评定中的应用。
猪肉新鲜度评定的重要性：
猪肉新鲜度是指肉品的新鲜程度，是衡量肉品是否符合食用要求的客观标准。一般来说，新鲜肉的pH值为5.8～6.2，随着贮藏时间的变化，肉品发生腐败，蛋白质分解产生氨和胺类等碱性含氮的有毒物质，称为肉毒胺，pH值随之升高，因此肉的新鲜度肉可以用pH值表示。此外肉毒胺与腐败过程中同时分解产生的有机酸结合，形成盐基态氮而积集在肉品中，具有挥发性，称为挥发性盐基氮。肉品中所含挥发性盐基氮的量，随着腐败的进行而增加，与腐败程度之间有明确的对应关系，因此挥发性盐基氮的含量是衡量肉品新鲜度的重要指标。然而，单一的指标很难全面反映肉品新鲜度，若由多项指标综合评定，充分利用多元信息，可以提高检测精度和可靠性。
传统的肉品检测方法有感官检验、理化检验和微生物检验等，但存在检测效率低、所需时间长、产品破坏大等问题。因此，如何对生鲜猪肉进行快速无损的新鲜度评定有着重要的意义。近年来，随着光谱技术的不断发展，高光谱成像技术被广泛的应用与肉质品的无损检测中。该技术融合了图像和光谱技术，实现样本的空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获得，具有分析效率高、样品无需预处理、操作简便、非破坏性、便于实现在线分析等特点，成为了无损检测猪肉新鲜度最具潜力的新方法之一。
高光谱成像仪在猪肉新鲜度评定中的应用：
高光谱成像仪作为精密的光学仪器，它融合了传统的成像和光谱技术的优点，可以获取多个光谱图像信息，光谱图像是具有多个离散波长下的图像组成的三维数据块，可以对样本成分组成、分布状态、表面纹理进行观测分析。相对于单一波长的成像系统，高光谱成像系统能够获得更为全面的样本信息。因此，高光谱成像技术在农产品领域得到了广泛的应用。
相对比传统检测猪肉品质的方法，高光谱成像技术是一种快速、不耗费化学试剂环境友好型的、对样本没有损坏的新兴技术。与近红外光谱技术和计算机机器视觉技术相比，它集合了传统的光谱与图像，可以同时获取样本的光谱信息和空间信息，更能整体全面反映样本。与传统高光谱技术相比，高光谱技术具有较简单的数据且成本价格低，更适合用于食品品质实时在线检测。正是这些优点使得高光谱成像技术被广泛应用在食品安全特别是肉和肉制品的质量与安全领域。
高光谱图像技术集成了传统的图像和光谱技术，可同时获得被测物体的空间和光谱信息，相比传统的多光谱技术不能同时兼顾共线性消除和信息充分获取的矛盾，高光谱图像技术因其高的光谱分辨率已成为猪肉品质评估和安全检测的强有力工具。使用高光谱成像仪评定猪肉新鲜度的具步骤如下：
1.高光谱图像数据采集
选取合适的样品，使用高光谱成像仪采集猪肉的高光谱图像数据。高光谱图像采集之前要先对仪器进行校正，高光谱成像系统的校正主要通过调节光强、图像清晰度、图像的失真来实现，影响图像清晰度和是否失真的因素包括物镜之间的高度，电控移位平台移动速度和曝光时间。
2.高光谱数据提取
利用ROI工具对每个样品进行感兴趣区域的提取，计算每个波段的区域内平均反射率，导出保存，作为样品的原始光谱数据，用作后续数据处理。
3.光谱数据预处理
采用不同的预处理方法消除原始光谱中的干扰信息，对原始高光谱数据进行处理。
4.建立预测模型
利用分析软件采用不同的方法对原始光谱进行预处理，并使用该数据进行建模，分析不同的预处理方法对预测模型的作用。例如应用偏最小二乘回归（PLSR）建立猪肉新鲜度预测模型，并对模型的预测能力进行验证和精度评价。然后根据预测模型建立相应的猪肉新鲜度评定的方法。
