嫩度是猪肉食用品质最重要的指标之一。 猪肉嫩度取决于猪肉组织复杂的物理、 化学特性, 目前难以实现快速无损伤检测。 探索空间分辨光谱技术用于生鲜肉嫩度无损检测的可行性。 首先利用点光源高光谱扫描系统采集54块猪肉背最长肌的空间可分辨散射光谱, 经过感兴趣区域选择, 提取出猪肉样本表面光斑的空间扩散轮廓, 结合4-参数洛伦兹分布函数对扩散轮廓进行非线性拟合, 拟合优度R2>0.992, 并通过残差分析, 表明4-参数洛伦兹分布函数符合肉样表面光强的空间散射规律, 进而提取出480～950 nm波长下空间分辨光谱的四个形态学参数: 渐进值a、 峰值b、 半带宽c以及半带宽处的斜率d。 然后将单参数谱分别与猪肉样本Warner-Bratzler剪切力(WBSF)测量值进行偏最小二乘回归(PLSR)分析。 结果表明不同参数谱都含有猪肉嫩度信息, 其中峰值参数谱b建模效果最佳, 其回归模型的校正集决定系数R2c为0.674, 均方根误差SEC为8.396N, 预测集决定系数R2p为0.610, 均方根误差SEP为8.643N。 为提高模型的预测精度和稳定性, 实现多参数谱信息的融合, 先通过PLSR分析, 分别提取出每个参数谱中对猪肉嫩度方差贡献大的公共因子, 然后将其因子得分组合在一起作为参数谱的特征变量, 与猪肉样本WBSF测量值作多元统计回归分析。 为避免数据冗余, 对不同参数谱特征变量进行多重共线性判别, 进一步采用PLSR算法对参数谱特征变量进行降维和变换, 采用交叉验证方法, 选择前两维因子得分进行校正模型的建立。 其中所提取第一维公共因子对猪肉WBSF值方差解释率达92.28%。 与单参数谱所建PLSR模型相比, 多参数谱信息融合模型预测效果有了较大提高, 其R2c和R2p分别为0.923和0.800, SEC和SEP分别为4.083N和5.655N。 通过对回归系数进行统计量t检验, 结果表明所有回归系数极显著(p<0.01)。 本研究通过采取多参数信息融合方法为空间分辨光谱在生鲜肉嫩度无损检测应用提供一种思路, 该方法有效将空间分辨光谱解析为4个形态学参数, 并实现不同参数谱信息的提取和融合, 为开发基于空间分辨光谱的生鲜肉嫩度无损快速检测装备提供技术支撑。

为了实现原料肉新鲜度参数的无损在线实时评估, 基于双波段可见/近红外反射光谱（350~1 100和1 000~2 500 nm）技术建立了原料肉新鲜度主要指标的在线检测系统。 研究设计了装置的光源单元、 光谱采集单元、 控制单元和驱动单元, 优化设计了光源固定支架和安放角度, 编写了相应的控制程序, 开发了实验室用和便于在不同生产线应用的两套在线检测系统。 首先, 对试验参数（传送带速度和样品到透镜入光口距离）进行了优化研究, 通过光谱相似度比较和显著性分析, 确定传送带速度是275 mm·s-1、 距离是12 cm时能够获得更加稳定的光谱信号。 然后, 基于该试验参数, 分别在静止和在线条件下采集了贮藏时间为1~13 d共50个猪肉样本的反射光谱, 并利用抛物线拟合法对双波段光谱进行融合, 以获取整条覆盖可见及近红外区域的完整光谱。 为了使两个波段范围内的光谱数据点权重相同, 在整个波段范围内均匀分布, 借助三次样条插值法将所有光谱数据点以2 nm为间隔进行重新排布。 采用窗口移动多项式最小二乘拟合法对光谱作平滑处理, 采用标准正态变量变换对每条光谱进行标准化预处理, 分别建立了静止和在线条件下新鲜度主要表征指标-颜色（L*, a*和b*）、 pH和挥发性盐基氮的预测模型, 以此验证所搭建系统的可靠性。 经过对比分析, 发现在线条件下的建模结果不如静止状态下的建模结果, 这可能与在线采集时光谱存在漂移现象有关。 进一步尝试利用一阶导数处理来消除基线漂移强化谱带特征, 并对一阶导数和标准化处理顺序对建模结果的影响进行了探讨。 结果发现先经过一阶导数再经过标准化处理, 能更好地消除外部干扰造成的影响, 建模结果更佳。 在该处理方式下, 基于第一波段光谱建立了颜色参数（L*, a*, b*）的预测模型, 基于双波段光谱建立了pH和挥发性盐基氮的在线检测模型, 预测相关系数分别为0.955 3, 0.924 7, 0.955 1, 0.961 5和0.966 8。 最后, 为了验证模型的适用性, 基于开发的便于在不同生产线应用的在线检测系统, 利用独立的20个样本对在线模型进行外部验证, 对颜色参数（L*, a*, b*）, pH和挥发性盐基氮的预测相关系数分别为0.918 9, 0.914 1, 0.947 7, 0.950 4和0.960 6。 研究结果表明, 该系统通过双波段光谱的实时采集和融合, 可以获取更多反应样本内部信息的光学信号, 具有更强的检测能力。 结合设计的光路等其他硬件单元, 可以同时获取样本表面更大区域的反射光谱信息, 从而实现对原料肉新鲜度主要表征参数的无损、 在线、 实时评估。 该系统便于组装和拆卸, 可以适应不同企业生产线的实际需要, 具有较强的实用价值和较好的市场前景。

本文对影响LTPS工艺中光刻胶和衬底间粘附力的4个因素进行了实验及理论分析。经实验发现: 衬底的材质和粗糙度以及光刻胶中分子量的分布是影响光刻胶和衬底粘附力的最重要的两个因素。在改善粘附力方面HMDS对于电负性较强的金属衬底和光刻胶的粘附力有较好的改善效果, 对于SiNX、A-Si及P-Si衬底改善效果明显, 且无差异, 对于ITO没有改善。光刻胶涂布后适当延长烘烤时间也可以有效改善光刻胶和衬底的粘附力。