解鎖新技能，跟殭屍肉、毒雞爪說拜拜
每一次舌尖味蕾的綻放都帶給我們內心的歡愉，各種肉製品在經過加工烹製後的鮮嫩色澤、可口味感卻掩蓋了它最初的品質，殭屍肉、毒雞爪、激素雞等有問題的肉源仍遊走在我們的餐桌上。
9月26日，在第十七期"刊媒惠"科技論文成果推介沙龍之"科技保駕健康生活"專場上，北京工商大學電子信息系副主任邢素霞副教授向公眾講解了肉品安全與品質光電智能檢測新技術，一種快速有效識別肉質的食品檢測新技術有望從實驗室走向尋常百姓家。相信"一鍵識別"安全、放心肉，很快就能實現。
傳統檢測技術VS新型檢測技術
肉品國標主要從以下三個方面來檢測：一是觀察感官特性，包括顏色、紋理、氣味；二是檢測微生物含量，包括菌落總數、大腸菌群、沙門氏菌等；三是理化指標，包括揮發性鹽基氮（英文簡稱TVB-N）、酸價、過氧化值、四環素、土黴素等。
一般來說，官方的檢測標準權威準確，主要委託第三方檢測機構定期去市場或者飯店抽檢，樣品的檢測時間為兩至三天，需要使用化學試劑，所以這種檢測是一種有損且有汙染、比較慢的檢測方式。相對傳統的檢測手段，下面這幾種肉類檢測技術更快捷：計算機視覺檢測方式、近紅外光譜法和高光譜分析方法。
第一，計算機視覺技術
藉助攝像機，代替肉眼去觀察，通過計算機做一些圖形化的處理，判斷肉品的色、澤、紋理是否新鮮，這是一種定性分析方法。但是，光憑外部的檢測，還不是特別的可靠，但是簡便快捷。
第二，近紅外光譜技術
近紅外光譜技術是利用光譜吸收、反射和散射效應，結合化學計量學方法進行的快速的定量分析方法。值得一提的是，近紅外光譜檢測與國標的理化分析和菌落分析有相似之處，但數值沒有後者準確。如果想把反映腐敗程度的量估算的特別準確，就需要採集大量樣品。不僅採集前要對這些樣品進行處理，採集完成後肉也會產生二次汙染。所以，近紅外光譜檢測是有損檢測，且檢測值為整體組分的平均值，無法獲取樣品局部品質，而肉品腐敗變質首先是從局部開始的。
第三，高光譜成像技術
近紅外光譜檢測和高光譜分析技術的依據是基於朗伯—比爾定律（The Lambert-Beer Law）。它是用來支持吸收光度法，可以理解為：物質對單色光吸收能力的大小與吸光物質濃度、厚度間的關係。
高光譜成像技術則是融合了光譜和圖像特徵，可獲取圖像上每點的光譜數據及任一譜段的圖像信息，是一種結合了定性和定量的分析方法。它最大的特點就是，高光譜既有圖，還有譜，即"圖譜合一"，可以實現肉類品質的外在特徵（如紋理、顏色）與內在特徵（揮發性鹽基氮、菌落總數）的同時檢測，且檢測時間短，對檢測標本無破壞性。
我們平常去買肉，只要大概知道肉新鮮不新鮮，是不是激素雞就行了。那麼，揮發性鹽基氮就要發揮大作用了！它能告訴你，肉的腐敗程度以及激素類的數值。
未來，或許我們只需要拿出手機掃一掃案板上的豬肉，就能把信息提交到雲端軟件，幾秒鐘後即可快速獲取關於這塊肉的新鮮度等重要食品信息。這就是科技，帶給我們的便利和安心。
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