将高灵敏的激光吸收光谱技术应用于微生物生长测量领域, 实现了对以大肠杆菌为例的微生物生长过程实时监测和生长曲线的绘制。设计并搭建了一套实验测量装置, 对大肠杆菌生长过程中新陈代谢产生的 CO2 的二次谐波信号进行实时监测并拟合, 测量获取了大肠杆菌在 25、26、29、32、34、37、43 °C 培养条件下的生长曲线。实验结果表明测得的生长曲线能够准确反映大肠杆菌在不同温度下生长调整期、对数期、稳定期及衰亡期的时间, 证明了基于激光吸收光谱技术的微生物生长代谢产物 CO2 法可以很好地应用于微生物生长测量领域。

细菌总数是生鲜肉的最主要安全参数之一, 肉品的光学扩散特征反映其细菌总数。 对高光谱扩散数据利用不同的拟合算法处理与分析, 并比对生鲜猪肉细菌总数建模的相关性差异, 确定了用于最终建模的最佳扩散特征参数, 为后续的装置开发提供建模依据。 冰箱调至4 ℃恒温, 在里面放置63个分割好的猪肉样品, 每天间隔固定时间从里面随机取出4~5块样品, 获取猪肉表面的400~1 100 nm波长范围内高光谱散射图像, 从高光谱图像中提取猪肉的扩散光谱曲线, 利用Lorentz函数和Gompertz函数以及修正后的函数, 拟合处理与分析扩散数据, 拟合后的不同参数可以代表样品的特征光谱, 细菌总数的标准值用平板计数法获得, 然后单独用各单个参数、 多个参数结合的方式, 多元线性回归的统计方法, 与细菌总数分别建立模型。 实验结果表明, Lorentz三参数结合, Lorentz四参数结合, Gompertz四参数拟合的模型相关系数较高, 其校正集和预测集相关系数分别为093, 096, 096和090, 090, 092, 标准偏差分别为047, 044, 039和056, 046, 042, 其中, 相关性最好的是Gompertz四参数结合, 在装置的开发中可以优选相关性和稳定性最好的模型导入装置系统中。