隨著經濟的發展和居民生活水平的不斷提高，雞肉的食用品質和安全性受到消費者越來越高的重視。然而，傳統的品質檢測方法需要消耗大量時間、操作步驟繁瑣、且破壞樣本，不能滿足現代肉品工業快速、無損、實時的發展要求。本文介紹了高光譜成像技術在肌肉品質無損檢測中的應用。

雞肉品質的傳統檢測方法：

雞肉品質的傳統檢測方法主要包括感官評定、物理儀器測定和化學分析測定。首先，感官評定是由經過感官訓練的檢查人員對雞肉的氣味、顏色、嫩度、硬度、彈性等外觀屬性進行評價從而判斷雞肉品質的現場檢測方法。這種評價方法雖不需要使用儀器，比較方便快捷，但其評價結果容易受到人為因素的影響，存在主觀性、片面性、成本高等缺點。

其次，物理儀器測定通常是指采用萬能拉力機、質構儀等測量儀器定量地測定雞肉的質構參數（嫩度、硬度、彈性、黏聚性等），揭示雞肉質構特性的本質并提供客觀測定結果。物理儀器測定的優點是可以減少感官評定過程中因檢查人員不同而造成的主觀誤差，但缺點是物理儀器測定是一種破壞性的分析方法，會導致被測雞肉樣本破壞而喪失食用價值。

最后，化學分析測定，跟物理儀器測定類似，也能提供客觀、可靠、準確的結果，但樣本檢測前需要進行復雜的預處理，消耗大量的時間和精力，同時試驗過程中產生的廢液廢棄物會對環境造成嚴重污染。上述傳統品質檢測方法均不能滿足現代肉類工業快速、無損、大批量的生產要求。因此，開發一些快速、無損、準確的檢測技術對現代肉類工業的發展至關重要。

高光譜成像技術在雞肉品質無損檢測中的應用：

高光譜成像技術是一種集中了光學、信息處理、計算機科學等領域的新興無損檢測技術，是傳統光譜技術與計算機視覺技術的有機融合，高光譜圖像是一個三維的數據矩陣（x，y，λ），其中（x，y）代表二維的圖像信息，λ代表一維的光譜信息，如下圖所示。

圖像信息能夠反映目標樣本的外部特征屬性如形狀、大小、顏色、紋理等，而光譜信息則能反映目標樣本的內部特征屬性如化學成分和組織結構特性等。因此，高光譜成像技術能同時檢測目標樣本的物理和化學信息并通過圖像處理算法實現其含量的分布可視化。基于這些優點，高光譜成像技術在雞肉品質評價和安全性檢測上得到了廣泛的應用。主要集中在以下5個方面：微生物腐敗檢測、表面污染物檢測、皮膚腫瘤檢測、品質分級以及碎骨檢測。

相對比傳統檢測豬肉品質的方法，高光譜成像技術是一種快速、不耗費化學試劑環境友好型的、對樣本沒有損壞的新興技術。與近紅外光譜技術和計算機機器視覺技術相比，它集合了傳統的光譜與圖像，可以同時獲取樣本的光譜信息和空間信息，更能整體全面反映樣本。與傳統高光譜技術相比，多光譜技術具有較簡單的數據且成本價格低，更適合用于食品品質實時在線檢測。正是這些優點使得多光譜成像技術被廣泛應用在食品安全特別是肉和肉制品的質量與安全領域。