光譜相機通過分析肉類樣本在特定波長范圍內的光譜反射特性，結合化學與生物指標的變化規律，實現對其新鮮度的無損檢測。其核心原理可概括為以下方面：

一、光譜特征與物質成分的關聯性

?物質特異性吸收/反射?
不同化學成分（如水分、蛋白質、脂肪）對光的吸收和反射具有獨特的光譜特征。例如，水分在近紅外波段（如980nm）呈現強吸收峰，而脂肪在特定可見光波段（如550-650nm）反射率較高?。

?微生物代謝產物的光譜響應?
肉類腐敗過程中，微生物代謝產生的揮發性鹽基氮（TVB-N）會改變表面化學環境，導致光譜反射率在特定波段（如400-500nm）發生規律性偏移?。

二、光譜成像技術的實現方式

?光柵分光與數據采集?
光柵將入射光按波長分散，探測器記錄不同波長下的空間反射強度，形成三維數據立方體（x, y, λ），同時包含空間分布和光譜信息?。

?特征波段提取與建模?
通過主成分分析（PCA）或偏最小二乘回歸（PLSR）篩選與新鮮度相關的特征波段（如豬肉水分檢測選用980nm附近波段），建立預測模型?。

三、新鮮度變化的動態監測

?腐敗過程的顯性標記?

?色澤變化?：肌紅蛋白氧化導致肉類表面顏色從鮮紅變為暗褐，光譜曲線在600-700nm波段反射率顯著下降?。

?組織結構劣化?：嫩度降低時，肌纖維反射率整體下降（如老牛肉反射率低于嫩牛肉）?。

?冷藏與常溫存儲差異?
未冷藏肉類光譜曲線隨時間推移呈現明顯偏移，而冷藏樣本因代謝減緩，光譜特征相對穩定?。

四、技術優勢與檢測精度

?非破壞性?：無需切割或化學處理，直接通過表面光譜分析完成檢測?。

?多指標同步分析?：單次掃描可同時獲取水分、脂肪、TVB-N含量及微生物污染程度等參數?。

?高可靠性?：水分檢測模型預測精度達98%，TVB-N含量預測相關系數超0.90?。

光譜相機通過物質成分的光譜“指紋”特性與機器學習模型的結合，為肉類新鮮度評估提供了高效、精準的解決方案。?

👇點擊以下名片，獲取更多產品資料👇

歡迎咨詢，歡迎交流