本發明公開了一種快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，包括以下步驟：（1）以添加了不同含量氯化鈉的多個腌肉制品為校正樣本，采集校正樣本的近紅外高光譜圖像，得到校正樣本的光譜反射率值；通過多元校正算法建立校正樣本的高光譜特征波長下的光譜反射率值與校正樣本的標準氯化鈉含量的定量關系，得到腌肉氯化鈉含量校正模型：（2）采集待測腌肉樣品的近紅外高光譜圖像得到待測腌肉樣品的光譜反射率值；將待測腌肉樣品在高光譜特征波長下的光譜反射率值輸入腌肉氯化鈉含量校正模型，得到待測腌肉樣品的氯化鈉含量。與現有技術相比，本發明具有無損傷、操作方便、快速的優點。

1.一種快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)建立腌肉氯化鈉含量校正模型：
(1-1)以添加了不同含量氯化鈉的多個腌肉制品為校正樣本，采集校正樣
本的近紅外高光譜圖像，獲得的校正樣本的高光譜圖像經去噪處理和背景分離
處理后，得到腌肉圖像；提取腌肉圖像的平均光譜，對平均光譜進行光譜強度
校正和預處理，得到校正樣本的光譜反射率值；
(1-2)采用國際標準方法測定校正樣本的氯化鈉含量，得到校正樣本的標
準氯化鈉含量；
(1-3)通過多元校正算法建立校正樣本的高光譜特征波長下的光譜反射率
值與校正樣本的標準氯化鈉含量的定量關系，得到腌肉氯化鈉含量校正模型：
Y_NaCl＝0.239+11.164R_425nm-63.171R_481nm+25.331R_570nm+14.703R_613nm
+34.126R_765nm-21.446R_917nm
其中，Y_NaCl為氯化鈉含量，R_425nm、R_481nm、R_570nm、R_613nm、R_765nm、R_917nm分別
為校正樣本在特征波長425nm、481nm、570nm、613nm、765nm、917nm處
的光譜反射率值；
(2)測試：
(2-1)采集待測腌肉樣品的近紅外高光譜圖像，獲得的待測腌肉樣品的高
光譜圖像經去噪處理和背景分離處理后，得到腌肉圖像；提取腌肉圖像的平均
光譜，對平均光譜進行光譜強度校正和預處理，得到待測腌肉樣品的光譜反射
率值；
(2-2)將待測腌肉樣品的高光譜特征波長下的光譜反射率值輸入步驟(1-3)
得到的腌肉氯化鈉含量校正模型，得到待測腌肉樣品的氯化鈉含量。
2.根據權利要求1所述的快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，
步驟(1-1)所述背景分離處理，具體為：
將分割閾值設為0.2～0.25，將背景與腌肉圖像進行分離。
3.根據權利要求1所述的快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，
步驟(1-1)所述預處理，具體為：
采用基線校正、去卷積、一階微分或二階微分進行預處理。
4.根據權利要求1所述的快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，
步驟(1-2)所述國際標準方法為國家標準方法GB/T9596.8-2008中的佛爾哈德
法。
5.根據權利要求1所述的快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，
步驟(1-3)所述通過多元校正算法建立校正樣本的高光譜特征波長下的光譜反
射率值與校正樣本的標準氯化鈉含量的定量關系，具體為：
對預處理后的校正樣本的高光譜特征波長下的光譜反射率值與校正樣本的
標準氯化鈉含量進行偏最小二乘回歸，得到多個待選模型；
通過最小值預測模型殘差平方和PRESS確定校正模型最優主因子數；
PRESS的計算方法如下：
$PRESS=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(y_{cal}-y_{act})}^2$
其中，n為校正樣本個數，y_act為校正樣本的標準氯化鈉含量，y_cal為校正樣
本利用待選模型的氯化鈉含量預測值。
6.根據權利要求5所述的快速測定腌肉中氯化鈉含量的方法，其特征在于，
所述最優主因子數為5。