УДК 664.951.1:543.42
DOI: 10.36871/vet.san.hyg.ecol.202602011

Авторы

Михаил Николаевич Кутузов,
Череповецкий государственный университет, Череповец, Российская Федерация
Мария Алексеевна Белова,
Череповецкий государственный университет, Череповец, Российская Федерация; Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Российская Федерация
Ольга Викторовна Новиченко,
Череповецкий государственный университет, Череповец, Российская Федерация; Астраханский государственный университет им. В. Н. Татищева, Астрахань, Российская Федерация
Игорь Алексеевич Никитин,
Череповецкий государственный университет, Череповец, Российская Федерация; Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Российская Федерация
Хишам Заруал,
Университет Абдула Малика Аль Саади, Тетуан, Марокко
Дарья Дмитриевна Вилкова,
Череповецкий государственный университет, Череповец, Российская Федерация

Аннотация

В работе изучена возможность применения метода гиперспектральной визуализации (HSI) для мониторинга свежести радужной форели (Oncorhynchus mykiss) при холодильном хранении. В течение 16 сут при температуре (2 ± 2) °C ежедневно проводили регистрацию гиперспектральных изображений потрошеной рыбы с последующим построением тепловых карт для анализа изменений. Установлено, что в первые дни хранения интенсивность отражения низкая. Затем интенсивность отражения постепенно увеличивается до максимального значения к 6-м суткам хранения. Наиболее точно метод позволяет оценивать состояние сырья в первые 48 ч после вылова, что делает его перспективным для использования на этапе входного контроля качества рыбной продукции.

Ключевые слова

радужная форель, аквакультура, качество, свежесть, неразрушающий контроль, гиперспектральная визуализация

Список литературы

  1. Материалы к заседанию Коллегии «Итоги деятельности ФАР по рыболовству в 2023 году и задачи на 2024 год». – URL: https://fish.gov.ru/ wp-content/uploads/2024/03/sbornik-25-03-2024. pdf?ysclid=ly7aei9apg934179328 (дата обращения: 11.08.2025).
  2. Cheng J.-H., Sun D.-W. Hyperspectral imaging as an effective tool for quality analysis and control of fish and other seafoods: Current research and potential applications // Trends in Food Science & Technology. 2014. doi:10.1016/j.tifs.2014.03.006.
  3. Sun D.-W., Zhou C., Hu J. et al. Off-flavor profiling of cultured salmonids using hyperspectral imaging combined with machine learning // Food Chemistry. 2023. Vol. 408. P. 135166. doi:10.1016/j.foodchem.2022.135166.
  4. Medina-García M., Amigo J., Martínez-Domingo M. et al. Strategies for analysing hyperspectral imaging data for food quality and safety issues – A critical review of the last 5 years // Microchemical Journal. 2025. Vol. 214. 113994. doi:10.1016/j.microc.2025.113994.
  5. Гуринович Г. В., Санников П. В., Патракова И. С. Исследование процессов окисления комбинированных мясных систем с мясом птицы и льняной мукой // Техника и технология пищевых производств. 2018. № 3. С. 41–49.
  6. Kim S. S., Yun D.-Y., Lee G. et al. Prediction and Visualization of Total Volatile Basic Nitrogen in Yellow Croaker (Larimichthys polyactis) Using Shortwave Infrared Hyperspectral Imaging // Foods. 2024. Vol. 13. P. 3228. doi:10.3390/foods13203228.