• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    廣域照射拉曼光譜技術(shù)結(jié)合簇類獨立軟模式法快速鑒別原料肉及摻假肉

    2020-06-19 08:28:15徐記各韓瑩忻欣史喜菊
    肉類研究 2020年5期
    關(guān)鍵詞:拉曼光譜主成分分析

    徐記各 韓瑩 忻欣 史喜菊

    摘 要:應用廣域照射(wide area illumination,WAI)拉曼光譜技術(shù)與簇類獨立軟模式(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)法,結(jié)合多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和光譜儀降噪和波長標定(spectrometer noise reduction and wavelength calibration,SNRWC)降噪技術(shù),建立鴨、羊、豬3 種原料肉及摻假羊肉的定性識別模型。結(jié)果表明:經(jīng)MSC與SNRWC處理后,鴨、羊、豬3 種原料肉之間及羊肉、摻假羊肉之間的主成分分析結(jié)果具有明顯的聚類趨勢,在此基礎(chǔ)上建立SIMCA定性分類模型,對不同產(chǎn)地的37 個原料肉樣品種屬進行定性鑒別,識別正確率達100%;對4 個摻假羊肉和5 個未摻假羊肉樣品識別正確率也為100%。因此,拉曼光譜分析技術(shù)結(jié)合有效的數(shù)據(jù)前處理方法及化學計量學方法可對鴨、羊、豬原料肉種屬及摻假羊肉進行鑒別。與常規(guī)方法相比,該檢測過程快速、方便,并且無需樣品前處理。

    關(guān)鍵詞:廣域照射;拉曼光譜;原料肉;快速鑒別;簇類獨立軟模式方法;主成分分析

    Abstract: Qualitative recognition models were established by using wide area illumination (WAI) Raman scheme and soft independent modeling of class analogy (SIMCA) for rapid identification of duck, lamb, pork and adulterated meat. The spectra of all samples were pre-processed by multiplicative scatter correction (MSC) and spectrometer noise reduction and wavelength calibration (SNRWC) method and then principal component analysis was implemented to observe the clustering trend. It turned out that most of the duck, lamb and pork samples as well as most of the lamb samples and adulterations were well separated. Finally, the qualitative classification models were established by using SIMCA. All validation samples were identified by the SIMCA model with an accuracy of 100%, including 37 meat samples from different species and geographical origins, as well as four adulterated and five unadulterated lamb samples. Therefore, the WAI Raman scheme coupled with chemometrics could distinguish among lamp, duck, and pork and adulterated lamb, and it proved to be more fast, convenient, without the need for any sample pretreatment compared with the routine method.

    Keywords: wide area illumination; Raman spectroscopy; raw meat; rapid discrimination; soft independent modeling of class analogy; principal component analysis

    DOI:10.7506/rlyj1001-8123-20191211-303

    中圖分類號:TS251.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼:A 文章編號:1001-8123(2020)05-0070-06

    動物源性食品是人類飲食結(jié)構(gòu)中的重要組成部分。肉類的營養(yǎng)價值、風味以及消費者習慣等的不同導致其價格差異較大,并且利益驅(qū)使導致市場上肉類摻假現(xiàn)象持續(xù)存在。據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示,2015年起豬肉在飲食中的比重大幅下降,牛、羊肉的比重持續(xù)增長。這反映了人們的飲食結(jié)構(gòu)由低價豬肉消費轉(zhuǎn)變?yōu)楦邇r牛、羊肉消費,導致市場上出現(xiàn)了以相對廉價的鴨肉冒充牛、羊肉的亂象。這不僅擾亂了正常的市場競爭秩序,還嚴重損害了消費者的利益。因此,開發(fā)肉類種屬及摻假的快速鑒別技術(shù)成為肉類市場發(fā)展的迫切需求。動物源性食品種屬鑒別通常依據(jù)外觀和氣味進行感官判別,但無法滿足監(jiān)管需要。實驗室分析方法主要是以蛋白質(zhì)為基礎(chǔ)的酶聯(lián)免疫吸附分析法、免疫層析試紙條法[1-4]和以核酸檢測為基礎(chǔ)的聚合酶鏈式反應[5-8]。近幾年近紅外光譜技術(shù)也被用于鑒別原料肉的摻假[9-10]。然而這些檢測方法損壞樣品、費時費力且易受水分的影響,不能滿足口岸肉類種屬和摻假鑒別的時效性和可靠性要求。

    拉曼光譜技術(shù)是近幾年發(fā)展起來的一種分子光譜分析技術(shù),它可提供分子振動和轉(zhuǎn)動的信息,屬于分子指紋光譜,是分析物質(zhì)組成和結(jié)構(gòu)的理想工具,已在毒品檢測、考古、石油化工、材料、醫(yī)學、藥物和環(huán)保等領(lǐng)域被廣泛應用[11-18]。相關(guān)研究表明,拉曼光譜技術(shù)可應用于肉類鑒別,但尚缺乏廣域照射(wide area illumination,WAI)拉曼光譜技術(shù)的報道[19-21]。WAI拉曼光譜技術(shù)是一種新型光譜技術(shù),其激光光斑直徑遠大于傳統(tǒng)激光光斑直徑(<500 μm),極大地提高了信號收集的代表性和操作方便性[22]。Kim等[23]使用WAI拉曼系統(tǒng)(直徑6 mm)和實時強度校正方法檢測萘普生藥片中活性成分的含量,方法的重現(xiàn)性和準確度均較好。采用WAI拉曼技術(shù)采集數(shù)據(jù)時無需傳統(tǒng)拉曼光譜采集時的復雜調(diào)焦過程,這極大降低了對測試人員的專業(yè)要求。拉曼光譜為弱信號光譜,肉類樣品尤其是瘦肉樣品的拉曼效應較弱[24]。此外,采用拉曼光譜鑒別肉類種屬時對肉類組織類型具有限制性。De Biasio等[25]使用顯微拉曼光譜技術(shù)鑒別雞肉、豬肉、火雞、牛肉、馬肉和羊肉的瘦肉組織;Beattie等[26]利用拉曼光譜技術(shù)對雞肉、牛肉、羊肉和豬肉的脂肪組織進行分類。然而,同時使用原料肉中瘦肉和脂肪組織的拉曼光譜信息鑒別肉類種屬鮮有報道。

    本研究同時采集動物瘦肉和脂肪組織的拉曼光譜數(shù)據(jù),采用光譜儀降噪和波長標定(spectrometer noise reduction and wavelength calibration,SNRWC)法對數(shù)據(jù)進行降噪預處理,結(jié)合多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和均值中心化方法進行數(shù)據(jù)前處理,采用簇類獨立軟模式(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)法建立鴨肉、羊肉和豬肉原料肉的動物種屬鑒別分析模型,同時建立真假羊肉的預測模型,以期實現(xiàn)對摻假羊肉的鑒別以及滿足口岸檢測任務的多種需求。

    1 材料與方法

    1.1 材料與試劑

    本實驗所用肉類樣品均來自北京海關(guān)技術(shù)中心,樣品包含不同種屬、部位、產(chǎn)地的肉類,每種肉類樣品種屬均經(jīng)北京海關(guān)技術(shù)中心瘋牛病實驗室檢測確認。

    1.2 儀器與設備

    ExR810廣域拉曼光譜儀 西派特(北京)科技有限公司;KMG-W905絞肉機 康佳集團股份有限公司。

    1.3 方法

    1.3.1 樣品信息

    鴨肉、羊肉和豬肉光譜數(shù)據(jù)的數(shù)量、校正集及驗證集數(shù)據(jù)信息如表1所示。

    各取羊里脊、羊后腿、羊前腿、羊腩、去骨羊肉40 g絞成肉糜,制備未摻假羊肉。以羊肉質(zhì)量計,分別添加20%、30%、40%、100%的鴨肉制備摻假羊肉。肉糜制作時,使用絞肉機(板孔直徑5 mm)絞碎,每個樣品絞碎時間約2 min,重復2 次。通過肉眼分辨肉糜的紅白顏色差異,選取28 個未摻假羊肉樣品;同樣按照肉糜顏色差異,從各比例摻假羊肉中分別選取6 個肉糜樣品,共24 個。未摻假羊肉和摻假羊肉樣品數(shù)量、校正集及驗證集數(shù)據(jù)信息如表2所示。

    1.3.2 拉曼光譜數(shù)據(jù)采集

    將樣品置于樣品臺上,設定積分時間10 s,平均次數(shù)6 次,功率等級10 級,拉曼光譜掃描范圍157~3 645 cm-1。

    采集并保存每個樣品的拉曼光譜數(shù)據(jù)。

    由圖1可知,不同種屬動物脂肪組織的拉曼光譜數(shù)據(jù)差異較大。動物脂肪組織中脂肪含量在90%以上,水分含量約6%,蛋白質(zhì)含量約2.2%,因此其拉曼光譜數(shù)據(jù)主要來源于脂肪。動物脂肪組織在800~1 800 cm-1范圍內(nèi)拉曼譜帶的大致分布如表3所示。3 種原料肉的脂肪組織在部分峰型和峰強度上具有明顯差異,如在1 266 cm-1

    處的順式烯烴H彎曲,羊肉峰強度相對較弱,豬肉和鴨肉峰強度較強;在1 126 cm-1處的C-C伸縮振動,鴨肉峰強度很弱,羊肉和豬肉峰強度相對較強;在920 cm-1處,由于具有多種振動模式,3 種原料肉的脂肪組織有較大不同;3 種原料肉脂肪組織在1 656 cm-1處的C=C伸縮譜帶與1 742 cm-1處的C=O伸縮譜帶或1 440 cm-1處的-CH2-剪切振動譜帶的強度比值不同,常用此比值來定量分析脂肪的不飽和度[28]。

    不同種屬動物瘦肉組織的拉曼光譜數(shù)據(jù)如圖2所示。動物瘦肉組織中蛋白質(zhì)含量約20%,脂肪含量1%~15%,脂肪含量視瘦肉種類的不同而不同,無機鹽1%,另有微量維生素和水分。肉色主要取決于肉中肌紅蛋白和血紅蛋白的含量及化學狀態(tài)。與動物脂肪組織不同,動物瘦肉組織的拉曼光譜信號來源比較復雜,主要是蛋白質(zhì)和脂肪拉曼光譜信號的疊加。因此,結(jié)合化學計量學中的多變量判別工具,可將拉曼光譜數(shù)據(jù)作為原料肉種屬定性鑒別和摻假肉鑒定的依據(jù)。

    1.3.3 數(shù)據(jù)預處理

    拉曼光譜數(shù)據(jù)在采集過程中因受到熒光、樣品平整度、環(huán)境中光線等因素的影響,光譜會出現(xiàn)不同程度的基線漂移;并且瘦肉樣品拉曼光譜信號弱,從而使光譜信噪比降低,因此這些因素均會影響檢測結(jié)果。本實驗采用MSC、SNRWC與均值中心化法對光譜數(shù)據(jù)進行預處理,MSC法可以校正基線的平移和偏移現(xiàn)象[29]。SNRWC法通過調(diào)整橫坐標將譜線頻率調(diào)整至統(tǒng)一值f

    (f為移動窗口尺寸),濾波后再將坐標恢復或標定至統(tǒng)一值,此方法可有效去除光譜數(shù)據(jù)的隨機噪聲,顯著提高數(shù)據(jù)信噪比且不會使數(shù)據(jù)失真。均值中心化法是將樣品光譜數(shù)據(jù)減去校正集的平均光譜數(shù)據(jù),以增加樣品光譜之間的差異,從而提高模型的穩(wěn)健性和預測能力[30]。數(shù)據(jù)預處理方法程序均采用MATLAB(R2017b)軟件編寫。

    1.3.4 SIMCA分類法

    SIMCA分類法又稱相似分析法,是建立在主成分分析(principle component analysis,PCA)基礎(chǔ)上的一種模式識別法,即利用樣品在主成分空間中與不同類別樣品的類距離進行歸類判別[31]。該方法包括2 個主要步驟,

    第1步選定已知類別的訓練集,并對訓練集樣本的原始光譜矩陣進行降維處理,建立每一類別的PCA模型;第2步是以未知樣本逐一擬合各類SIMCA主成分模型,進行歸類判別[32-33]。SIMCA算法程序采用MATLAB(R2017b)軟件編寫。定性識別準確率按下式計算。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 拉曼光譜數(shù)據(jù)預處理結(jié)果

    由圖3可知,由于樣本本身的熒光效應以及激光照射區(qū)域樣品表面凹凸不平,樣本拉曼光譜有明顯的基線漂移和光譜散射現(xiàn)象。由于瘦肉樣本中水分含量較高,脂肪和蛋白質(zhì)含量較低,拉曼信號較弱,噪聲較大。因此,需要采取合適的光譜預處理方法消除樣品散射帶來的基線漂移以及噪聲對定性識別帶來的影響。

    利用MSC法和SNRWC法對鴨肉、羊肉、豬肉3 種原料肉的203 個光譜數(shù)據(jù)進行預處理。采用MSC法計算校正集樣品的平均光譜值,以此平均光譜值作為標準光譜值。將每個樣品的光譜值與標準光譜值進行一元線性回歸分析,計算各樣品光譜值相對于標準光譜值的線性和傾斜平移量,最后將每個樣品的原始光譜值減去線性平移量并除以傾斜平移量,使每個樣品光譜的基線平移和偏移都在標準光譜值的參考下得到修正。光譜降噪時將SNRWC法中的移動窗口尺寸設為27,以降低光譜的隨機噪聲和完好保留光譜信號。由圖4可知,MSC法有效降低了光譜間的散射,而SNRWC法則明顯降低了拉曼光譜的噪聲。

    2.2 PCA分析結(jié)果

    為考察不同原料肉及真假肉樣光譜的差異及各類樣品的聚類趨勢,首先用無監(jiān)督識別模式的PCA法分別對3 種不同原料肉樣的203 個原始光譜數(shù)據(jù)和真假羊肉樣品的52 個原始光譜數(shù)據(jù)進行分析,3 種原料肉和真假羊肉樣品的前3 個主成分的累計貢獻率分別為98.67%、99.62%。由圖5可知,3 種原料肉和真假羊肉樣品均沒有明顯的聚類趨勢。

    利用MSC結(jié)合SNRWC法對3 種原料肉203 個樣本和真假羊肉52 個樣品數(shù)據(jù)進行前處理后再作PCA,得到3 種不同原料肉和真假羊肉樣品的前3 個主成分累計貢獻率分別為96.69%、97.10%。由圖6可知,MSC結(jié)合SNRWC法對光譜數(shù)據(jù)處理后,樣品之間有明顯的聚類趨勢,但仍有小部分樣品存在一定程度的重疊。

    2.3 SIMCA法定性分析結(jié)果

    2.3.1 原料肉鑒別

    SIMCA定性分析是基于PCA基礎(chǔ)上的有監(jiān)督模式識別方法。首先從3 種原料肉203 個樣本中選擇166 個建立訓練集,其余37 個樣本均用于驗證定性模型的預測效果。數(shù)據(jù)經(jīng)過前處理后,對訓練集樣本的光譜矩陣進行PCA,采用SIMCA法分別建立3 種原料肉的定性分析模型。為充分利用光譜中的有效信息并避免過擬合,需選擇合適的主因子數(shù)。通過交叉驗證計算預測殘差平方和,確定鴨肉、羊肉和豬肉3 種原料肉的主因子數(shù)分別選取6、6、8。

    建立不同種屬肉類樣品的SIMCA主成分模型,以Q與T2衡量樣本與模型的擬合程度。Q為樣本與PCA模型中主成分投影之間的殘差,用于評價樣本與模型擬合程度;T2用于描述樣本在PCA模型內(nèi)部的遠離程度。經(jīng)過有效的數(shù)據(jù)前處理以及結(jié)合SIMCA分類方法分別建立鴨肉、羊肉和豬肉的定性分析模型。由圖7可知,3 種原料肉SIMCA主成分模型均可將3 種原料肉明顯區(qū)分。這說明通過化學計量學方法可有效提取不同種屬肉類樣品的光譜信息,如脂肪酸不飽和度、蛋白質(zhì)組成以及結(jié)構(gòu)等方面的信息,實現(xiàn)對原料肉種屬的鑒別。

    為驗證原料肉SIMCA主成分模型的預測效果,對驗證集37 個樣本的光譜數(shù)據(jù)進行預測分析。由表4可知,3 種原料肉的識別正確率均為100%,這表明所建立的SIMCA定性識別模型對3 種原料肉種屬具有較好的識別能力。

    2.3.2 未摻假羊肉與摻假羊肉樣品的鑒別結(jié)果

    采用SIMCA法分別建立未摻假與摻假羊肉的SIMCA主成分模型,2 種樣品主因子數(shù)均選擇3。由圖8可知,數(shù)據(jù)經(jīng)前處理后,未摻假與摻假羊肉的SIMCA主成分模型均可有效將未摻假和摻假羊肉分開。

    為驗證真假羊肉SIMCA模型的預測效果,采用定性模型對驗證集中5 個未摻假羊肉和4 個摻假羊肉樣品進行預測,由表5可知,識別正確率均為100%。

    3 結(jié) 論

    本研究應用WAI拉曼光譜技術(shù)對不同種屬肉類樣品進行分類判別。將采集的拉曼光譜數(shù)據(jù)經(jīng)MSC法和SNRWC法處理后,利用PCA法提取樣品光譜主成分以考察樣品之間的聚類趨勢。PCA分析結(jié)果顯示大部分鴨肉、羊肉、豬肉樣品都能得到較好分離,同時未摻假和摻假羊肉也有明顯的聚類趨勢,但未能完全區(qū)分。在前期數(shù)據(jù)前處理和PCA分析基礎(chǔ)上,建立SIMCA定性分類模型,對37 個鴨肉、羊肉和豬肉樣品種屬進行定性鑒別,識別正確率均達100%。對4 個摻假羊肉和5 個未摻假羊肉樣品鑒別正確率亦為100%。單個樣品檢測時間可控制在2 min以內(nèi),即放即測,操作簡便。因此,采用WAI拉曼光譜技術(shù)和有效的數(shù)據(jù)前處理方法以及結(jié)合SIMCA算法可快速識別不同種屬肉類樣品和鑒別肉類摻假情況,有利于推進口岸檢測任務前移。

    參考文獻:

    [1] BALLIN N Z, VOGENSEN F K, KARLSSON A H. Species determination: can we detect and quantify meat adulteration?[J]. Meat Science, 2009, 83(2): 165-174. DOI:10.1016/j.meatsci.2009.06.003.

    [2] KIM S H, HUANG T S, SEYMOUR A T, et al. Development of immunoassay for detection of meat and bone meal in animal feed[J]. Journal of Food Protection, 2005, 68(9): 1860-1865. DOI:10.1111/j.1745-4522.2005.00023.x.

    [3] MULDOON M T, ONISK D V, BROWN M C, et al. Targets and methods for the detection of processed animal proteins in animal feedstuffs[J]. International Journal of Food Science and Technology, 2004, 39(8): 851-861. DOI:10.1111/j.1365-2621.2004.00858.x.

    [4] KIM S H, HUANG T S, SEYMOUR T A, et al. Production of monoclonal antibody for the detection of meat and bone meal in animal feed[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2004, 52(25): 7580-7585. DOI:10.1021/jf048789a.

    [5] TARTAGLIA M, SAULLE E, PESTALOZZA S, et al. Detection of bovine mitochondrial DNA in ruminant feeds: a molecular approach to test for the presence of bovine-derived materials[J]. Journal of Food Protection, 1998, 61(5): 513-518. DOI:10.4315/0362-028x-61.5.513.

    [6] 林彥星, 張彩虹, 阮周曦, 等. 實時熒光定量PCR檢測畜禽肉制品中鴨源性成分[J]. 動物醫(yī)學進展, 2016, 37(11): 48-53. DOI:10.16437/j.cnki.1007-5038.2016.11.009.

    [7] AL-KAHTANI H A, ISMAIL E A, AHMED M A. Pork detection in binary meat mixtures and some commercial food products using conventional and real-time PCR techniques[J]. Food Chemistry, 2017, 219: 54-60. DOI:10.1016/j.foodchem.2016.09.108.

    [8] MONTOWSKA M, FORNAL E. Label-free quantification of meat proteins for evaluation of species composition of processed meat products[J]. Food Chemistry, 2017, 237: 1092-1100. DOI:10.1016/ j.foodchem.2017.06.059.

    [9] 楊志敏,丁武. 近紅外光譜技術(shù)快速鑒別原料肉摻假的可行性研究[J]. 肉類研究, 2011, 25(2): 25-28. DOI:10.3969/j.issn.1001-8123.2011.02.007.

    [10] 白京, 李家鵬, 鄒昊, 等. 近紅外光譜定性定量檢測牛肉漢堡餅中豬肉摻假[J]. 食品科學, 2019, 40(8): 287-292. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20180802-016.

    [11] 耿瑩瑩, 李亞飛, 劉湘祁, 等. 便攜式拉曼光譜儀在毒品和易制毒化學品快速檢測中的應用[C]//第17屆全國光散射學術(shù)會議摘要文集. 成都: 光散射學報編輯部, 2013: 260.

    [12] 馮澤陽, 張衛(wèi)紅, 鄭穎, 等. 2000年以來拉曼光譜在考古中的應用[J]. 光散射學報, 2016, 28(1): 27-41. DOI:10.13883/j.issn1004-5929.201601007.

    [13] MATOUSEK P, PARKER A W. Bulk Raman analysis of pharmaceutical tablets[J]. Applied Spectroscopy, 2006, 60(12): 1353-1357. DOI:10.1366/000370206779321463.

    [14] 田高友. 拉曼光譜技術(shù)在石油化工領(lǐng)域應用進展[J]. 現(xiàn)代科學儀器, 2009(2): 138-142.

    [15] MISHRA P, TRIPATHI L N. Characterization of two-dimensional materials from Raman spectral data[J]. Journal of Raman Spectroscopy, 2020, 51(1): 37-45. DOI:10.1002/jrs.5744.

    [16] SANCHIS-BONET A, MENOR GALVAN M A C, GARCIA RICO G E, et al. Application of Raman spectroscopy coupled with chemometrics to the early diagnostics and classification of prostate cancer[J]. European Urology Supplements, 2019, 18(11): e3511-e3512. DOI:10.1016/S1569-9056(19)34664-0

    [17] AKIMOVA G A, GRIGORIEVSKY V I, SYRYKH P Y, et al. On a method for measuring methane concentration on extended atmospheric paths using a remote gas analyzer with a powerful Raman amplifier[J]. Journal of Communications Technology and Electronics, 2019,?64(11): 1251-1255. DOI:10.1134/S1064226919110019.

    [18] 陳龍, 袁明洋, 明晶, 等. 基于改進siPLS法建立5 種含CaCO3中藥的拉曼光譜定量模型[J]. 中國中藥雜志, 2015, 40(18): 3608-3615. DOI:10.4268/cjcmm20151818.

    [19] ZHAO Ming, DOWNEY G, ODONNELL C P. Dispersive Raman spectroscopy and multivariate data analysis to detect offal adulteration of thawed beef burgers[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2015, 63(5): 1433-1441. DOI:10.1021/jf5041959.

    [20] VELIO?LU H M, TEMIZ H T, BOYACI I H. Differentiation of fresh and frozen-thawed fish samples using Raman spectroscopy coupled with chemometric analysis[J]. Food Chemistry, 2015, 172: 283-290. DOI:10.1016/j.foodchem.2014.09.073.

    [21] BOYAC S H, TEMIZ H T, UYSAL R S, et al. A novel method for discrimination of beef and horsemeat using Raman spectroscopy[J]. Food Chemistry, 2014, 148: 37-41. DOI:10.1016/ j.foodchem.2013.10.006.

    [22] WIKSTR?M H, LEWIS I R, TAYLOR L S. Comparison of sampling techniques for in-line monitoring using Raman spectroscopy[J]. Applied Spectroscopy, 2005, 59(7): 934-941. DOI:10.1366/0003702054411553.

    [23] KIM M, CHUNG H, WOO Y, et al. New reliable Raman collection system using the wide area illumination (WAI) scheme combined with the synchronous intensity correction standard for the analysis of pharmaceutical tablets[J]. Analytica Chimica Acta 2006, 579(2): 209-216. DOI:10.1016/j.aca.2006.07.036.

    [24] BAKEEV K A. 過程分析技術(shù): 針對化學和制藥工業(yè)的光譜方法和實施策略[M]. 2版. 北京: 機械工業(yè)出版社, 2014: 174-176.

    [25] DE BIASIO M, STAMPFER P, LEITNER R, et al. Micro-Raman spectroscopy for meat type detection[C]//Next-generation spectroscopic technologies Ⅷ. Baltimore: international society for optics and photonics. Baltimore, Maryland, USA, 2015. DOI:10.1117/12.2176321.

    [26] BEATTIE J R, BELL S E J, BORGAARD C, et al. Classification of adipose tissue species using Raman spectroscopy[J]. Lipids, 2007, 42(7): 679-685. DOI:10.1007/s11745-007-3059-z.

    [27] ODONNELL C P, FAGAN C, CULLEN P J. 食品工業(yè)中的過程分析技術(shù)[M]. 北京: 化學工業(yè)出版社, 2016: 100-112.

    [28] 陳倩, 李沛軍, 孔保華. 拉曼光譜技術(shù)在肉品科學研究中的應用[J]. 食品科學, 2012, 33(15): 315-321.

    [29] 彭彥昆. 食用農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)拉曼光譜無損快速檢測技術(shù)[M]. 北京: 科學出版社, 2019: 27-28.

    [30] 褚小立. 化學計量學方法與分子光譜分析技術(shù)[M]. 北京: 化學工業(yè)出版社, 2011: 41-43.

    [31] 陸婉珍. 現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)[M]. 2版. 北京: 中國石化出版社, 2007: 73-78.

    [32] 嚴衍錄. 近紅外光譜分析基礎(chǔ)與應用[M]. 北京: 中國輕工業(yè)出版社, 2005: 225-231.

    [33] 謝錦春, 袁洪福, 宋春風, 等. 基于近紅外光譜與SIMCA快速識別乙烯醋酸乙烯酯共聚物樹脂牌號的定性方法[J]. 現(xiàn)代化工, 2018, 38(9): 235-238; 240. DOI:10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2018.09.052.

    猜你喜歡
    拉曼光譜主成分分析
    新疆庫木吐喇石窟壁畫顏料的分析研究
    敦煌研究(2017年1期)2017-03-24 12:30:26
    古代壁畫中常用顏料的拉曼光譜
    科技視界(2016年27期)2017-03-14 07:46:51
    碳纖維的定性/定量鑒別技術(shù)研究
    中國纖檢(2017年1期)2017-03-07 22:48:00
    拉曼光譜研究兩面針活性成分誘導肝癌細胞的凋亡
    拉曼光譜研究兩面針活性成分誘導肝癌細胞的凋亡
    基于NAR模型的上海市房產(chǎn)稅規(guī)模預測
    主成分分析法在大學英語寫作評價中的應用
    大學教育(2016年11期)2016-11-16 20:33:18
    江蘇省客源市場影響因素研究
    SPSS在環(huán)境地球化學中的應用
    考試周刊(2016年84期)2016-11-11 23:57:34
    長沙建設國家中心城市的瓶頸及其解決路徑
    久久人妻av系列| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 亚洲av美国av| 久久久精品欧美日韩精品| 久久精品成人免费网站| 亚洲欧美精品综合久久99| 99久久99久久久精品蜜桃| 悠悠久久av| 一区二区三区高清视频在线| 亚洲熟妇熟女久久| 欧美色视频一区免费| 校园春色视频在线观看| 少妇熟女aⅴ在线视频| 人人妻人人澡欧美一区二区 | 欧美一级a爱片免费观看看 | 国产精品一区二区精品视频观看| 国产av一区二区精品久久| 精品免费久久久久久久清纯| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 日韩大尺度精品在线看网址 | x7x7x7水蜜桃| 精品久久久精品久久久| 国产av在哪里看| 免费高清视频大片| 欧美成狂野欧美在线观看| 大码成人一级视频| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 最好的美女福利视频网| 亚洲七黄色美女视频| e午夜精品久久久久久久| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲一区二区三区色噜噜| 国产一卡二卡三卡精品| 男人的好看免费观看在线视频 | 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产精品一区二区在线不卡| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| www.自偷自拍.com| 香蕉丝袜av| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 99精品在免费线老司机午夜| 日韩欧美国产一区二区入口| 国产精品av久久久久免费| 久久午夜亚洲精品久久| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 亚洲无线在线观看| 91成年电影在线观看| 久久人妻熟女aⅴ| 又大又爽又粗| 国产极品粉嫩免费观看在线| 欧美国产日韩亚洲一区| 麻豆一二三区av精品| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲专区国产一区二区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲国产看品久久| 国产精品久久久久久精品电影 | 级片在线观看| 亚洲成人久久性| АⅤ资源中文在线天堂| 精品一区二区三区四区五区乱码| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 成年女人毛片免费观看观看9| av在线天堂中文字幕| 天天添夜夜摸| 成在线人永久免费视频| 国产av精品麻豆| 久久久久久久精品吃奶| 日韩三级视频一区二区三区| 变态另类丝袜制服| 久久人人精品亚洲av| 国产午夜福利久久久久久| 精品国产亚洲在线| 久久久久亚洲av毛片大全| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 国产亚洲精品一区二区www| 一级毛片高清免费大全| 欧美最黄视频在线播放免费| 看黄色毛片网站| 岛国在线观看网站| 老汉色∧v一级毛片| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 久久天堂一区二区三区四区| 亚洲国产看品久久| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲精品国产区一区二| 国产精品 欧美亚洲| 热99re8久久精品国产| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 中文字幕人妻熟女乱码| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 999久久久精品免费观看国产| 无限看片的www在线观看| 不卡av一区二区三区| 不卡av一区二区三区| 成人国产综合亚洲| 午夜激情av网站| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲精品国产区一区二| 亚洲美女黄片视频| 无遮挡黄片免费观看| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 久久婷婷人人爽人人干人人爱 | 女警被强在线播放| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 国产精品av久久久久免费| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲精品美女久久av网站| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产精品久久电影中文字幕| 成熟少妇高潮喷水视频| 99久久综合精品五月天人人| 免费不卡黄色视频| 国产精品久久视频播放| 日韩高清综合在线| 日韩高清综合在线| or卡值多少钱| 嫩草影院精品99| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 午夜免费激情av| 美女扒开内裤让男人捅视频| 韩国av一区二区三区四区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 高潮久久久久久久久久久不卡| 91在线观看av| 成人国产综合亚洲| 色老头精品视频在线观看| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 级片在线观看| 午夜成年电影在线免费观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 国产97色在线日韩免费| 黄色丝袜av网址大全| 丝袜人妻中文字幕| 精品国产一区二区久久| 人人澡人人妻人| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 天堂√8在线中文| 久久精品人人爽人人爽视色| 久久午夜亚洲精品久久| 国产激情久久老熟女| 看片在线看免费视频| 久热爱精品视频在线9| 国产又爽黄色视频| 在线天堂中文资源库| 两个人视频免费观看高清| 很黄的视频免费| 久久久久久久久免费视频了| 欧美精品啪啪一区二区三区| 丝袜在线中文字幕| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 涩涩av久久男人的天堂| 老熟妇仑乱视频hdxx| 男女午夜视频在线观看| 国产精品,欧美在线| 午夜亚洲福利在线播放| 在线观看免费日韩欧美大片| 国产亚洲欧美精品永久| 麻豆一二三区av精品| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲 国产 在线| 精品国产美女av久久久久小说| 丝袜美腿诱惑在线| 久99久视频精品免费| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 精品福利观看| 美女大奶头视频| 1024香蕉在线观看| 三级毛片av免费| 不卡av一区二区三区| 精品人妻在线不人妻| 国产av又大| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久久国产成人免费| 国产亚洲精品一区二区www| 国产主播在线观看一区二区| 久久这里只有精品19| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 深夜精品福利| 狂野欧美激情性xxxx| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 国产精品精品国产色婷婷| 日本三级黄在线观看| 999精品在线视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 亚洲av日韩精品久久久久久密| 免费在线观看亚洲国产| 久久精品91蜜桃| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 久久伊人香网站| 999久久久国产精品视频| 69av精品久久久久久| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久久国产欧美日韩av| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 免费在线观看日本一区| 久久狼人影院| 三级毛片av免费| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 欧美激情高清一区二区三区| av天堂久久9| 最好的美女福利视频网| 欧美乱妇无乱码| 国产免费男女视频| 十八禁网站免费在线| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美亚洲日本最大视频资源| 亚洲国产欧美一区二区综合| 午夜日韩欧美国产| 欧美日本中文国产一区发布| 成人18禁在线播放| 日韩欧美国产一区二区入口| 真人一进一出gif抽搐免费| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲一区中文字幕在线| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 精品国产乱子伦一区二区三区| 免费少妇av软件| 在线观看日韩欧美| 一区二区三区激情视频| 亚洲五月天丁香| 亚洲av片天天在线观看| 99国产精品免费福利视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 身体一侧抽搐| 色精品久久人妻99蜜桃| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 欧美激情 高清一区二区三区| 欧美黄色淫秽网站| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 国产精品 国内视频| 色播在线永久视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 成人亚洲精品av一区二区| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 岛国在线观看网站| 91av网站免费观看| 波多野结衣巨乳人妻| av视频免费观看在线观看| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 免费观看人在逋| 欧美一级a爱片免费观看看 | 亚洲情色 制服丝袜| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲第一av免费看| 欧美激情高清一区二区三区| 两人在一起打扑克的视频| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 婷婷精品国产亚洲av在线| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 精品卡一卡二卡四卡免费| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲久久久国产精品| 色综合站精品国产| 好男人在线观看高清免费视频 | 777久久人妻少妇嫩草av网站| 一个人免费在线观看的高清视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 一进一出好大好爽视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 搞女人的毛片| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产欧美日韩一区二区三| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美成人免费av一区二区三区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 午夜福利欧美成人| 中国美女看黄片| 黄色a级毛片大全视频| 国产99白浆流出| 变态另类丝袜制服| 在线观看日韩欧美| 在线国产一区二区在线| 老熟妇仑乱视频hdxx| 成在线人永久免费视频| 极品人妻少妇av视频| 亚洲色图av天堂| 亚洲久久久国产精品| 99久久精品国产亚洲精品| 丝袜在线中文字幕| 国产亚洲av嫩草精品影院| 老司机深夜福利视频在线观看| 日韩三级视频一区二区三区| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产在线观看jvid| aaaaa片日本免费| 久久久久久人人人人人| 亚洲人成电影观看| 成人国产综合亚洲| 69av精品久久久久久| 一本综合久久免费| 免费看美女性在线毛片视频| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 久久人妻av系列| 久热这里只有精品99| 欧美一级毛片孕妇| 欧美在线黄色| 亚洲欧美精品综合久久99| 免费看a级黄色片| 一级作爱视频免费观看| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| tocl精华| 欧美亚洲日本最大视频资源| 国产欧美日韩一区二区精品| 悠悠久久av| 黄片大片在线免费观看| 在线观看免费视频日本深夜| a在线观看视频网站| 欧美不卡视频在线免费观看 | 黄色视频不卡| 一级毛片女人18水好多| 天堂√8在线中文| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产精品二区激情视频| 精品一区二区三区av网在线观看| 日韩欧美三级三区| 精品一区二区三区av网在线观看| 天堂动漫精品| 亚洲 欧美一区二区三区| 精品乱码久久久久久99久播| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产91精品成人一区二区三区| 日本在线视频免费播放| 丰满的人妻完整版| 国产精品一区二区在线不卡| 免费在线观看完整版高清| 级片在线观看| 欧美黄色片欧美黄色片| 欧美一级a爱片免费观看看 | 两个人免费观看高清视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 无遮挡黄片免费观看| e午夜精品久久久久久久| 国产精品影院久久| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 午夜福利成人在线免费观看| 久热这里只有精品99| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 婷婷六月久久综合丁香| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产av一区二区精品久久| 午夜成年电影在线免费观看| 午夜免费观看网址| 精品一区二区三区av网在线观看| 变态另类丝袜制服| 久久久久久久久中文| 成人亚洲精品一区在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 99在线人妻在线中文字幕| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久精品影院6| 看免费av毛片| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 可以在线观看毛片的网站| 久久久水蜜桃国产精品网| 脱女人内裤的视频| 90打野战视频偷拍视频| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲熟妇熟女久久| 午夜日韩欧美国产| 极品教师在线免费播放| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 99国产精品一区二区蜜桃av| 久热爱精品视频在线9| 日本 欧美在线| 一级a爱视频在线免费观看| 18美女黄网站色大片免费观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 亚洲精华国产精华精| 色老头精品视频在线观看| 亚洲国产精品成人综合色| 少妇熟女aⅴ在线视频| 丝袜美腿诱惑在线| 美女国产高潮福利片在线看| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 女性被躁到高潮视频| cao死你这个sao货| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| tocl精华| 亚洲全国av大片| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 免费在线观看影片大全网站| 久久这里只有精品19| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| aaaaa片日本免费| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 99久久综合精品五月天人人| av视频免费观看在线观看| av天堂久久9| 国产一卡二卡三卡精品| 日日夜夜操网爽| 国产精品一区二区三区四区久久 | 淫妇啪啪啪对白视频| 午夜免费观看网址| 午夜免费鲁丝| 日韩视频一区二区在线观看| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 一区二区三区高清视频在线| 免费不卡黄色视频| 国产xxxxx性猛交| 日本三级黄在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3 | 免费av毛片视频| www.熟女人妻精品国产| 一二三四社区在线视频社区8| 国产99久久九九免费精品| 国产亚洲欧美在线一区二区| 搞女人的毛片| 电影成人av| 亚洲欧美激情在线| 可以在线观看的亚洲视频| 日韩精品青青久久久久久| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| av超薄肉色丝袜交足视频| 精品不卡国产一区二区三区| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 午夜精品国产一区二区电影| av片东京热男人的天堂| 波多野结衣av一区二区av| 国产单亲对白刺激| 日韩精品免费视频一区二区三区| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产成年人精品一区二区| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产黄a三级三级三级人| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 一区二区日韩欧美中文字幕| 国产麻豆69| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 狠狠狠狠99中文字幕| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 亚洲av电影不卡..在线观看| 精品人妻1区二区| 麻豆国产av国片精品| 老司机在亚洲福利影院| 日日干狠狠操夜夜爽| 成人精品一区二区免费| 99在线人妻在线中文字幕| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲激情在线av| 多毛熟女@视频| 国产在线观看jvid| aaaaa片日本免费| 亚洲专区中文字幕在线| 精品欧美国产一区二区三| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲黑人精品在线| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 制服丝袜大香蕉在线| 国产亚洲精品一区二区www| 制服丝袜大香蕉在线| 天天一区二区日本电影三级 | 久久国产精品影院| 久9热在线精品视频| 涩涩av久久男人的天堂| 午夜成年电影在线免费观看| 啦啦啦 在线观看视频| 欧美乱码精品一区二区三区| 日日干狠狠操夜夜爽| 日韩中文字幕欧美一区二区| x7x7x7水蜜桃| 丁香欧美五月| 亚洲在线自拍视频| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 后天国语完整版免费观看| 乱人伦中国视频| 午夜久久久在线观看| 99精品欧美一区二区三区四区| 看黄色毛片网站| 欧美在线一区亚洲| 亚洲精品中文字幕在线视频| 亚洲成国产人片在线观看| 久久精品国产清高在天天线| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲国产精品成人综合色| 麻豆久久精品国产亚洲av| 亚洲成a人片在线一区二区| 欧美黑人精品巨大| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 亚洲精品国产区一区二| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 最新美女视频免费是黄的| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 91国产中文字幕| av中文乱码字幕在线| 午夜成年电影在线免费观看| 女性生殖器流出的白浆| 9热在线视频观看99| 一级作爱视频免费观看| 国产又色又爽无遮挡免费看| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲精品在线美女| 在线av久久热| 岛国视频午夜一区免费看| 99久久99久久久精品蜜桃| 久久亚洲真实| 午夜福利高清视频| 欧美中文综合在线视频| 成人免费观看视频高清| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 日韩有码中文字幕| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产在线精品亚洲第一网站| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 激情视频va一区二区三区| 在线av久久热| 日韩欧美三级三区| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲成av人片免费观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | netflix在线观看网站| 一级,二级,三级黄色视频| 此物有八面人人有两片| 在线播放国产精品三级| 黑丝袜美女国产一区| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 国产亚洲欧美98| 亚洲av美国av| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 午夜精品在线福利| 国产真人三级小视频在线观看| 国产99久久九九免费精品| cao死你这个sao货| 欧美+亚洲+日韩+国产| 在线播放国产精品三级| 99国产综合亚洲精品| 精品国产亚洲在线| 亚洲欧美精品综合久久99| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 男人操女人黄网站| 国产xxxxx性猛交| 日日爽夜夜爽网站| 母亲3免费完整高清在线观看| 好男人电影高清在线观看| 亚洲国产精品久久男人天堂| 亚洲人成77777在线视频| 又紧又爽又黄一区二区| 十分钟在线观看高清视频www| 丰满的人妻完整版| 91在线观看av| 久久九九热精品免费| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 九色国产91popny在线| 一夜夜www| 纯流量卡能插随身wifi吗| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产成人精品在线电影| 成人特级黄色片久久久久久久| 成年女人毛片免费观看观看9| 欧美日本中文国产一区发布| 国语自产精品视频在线第100页| 国内精品久久久久久久电影| 亚洲av美国av| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 热99re8久久精品国产| 久久中文看片网| 亚洲最大成人中文| 人人妻人人澡人人看| 一进一出好大好爽视频| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产熟女午夜一区二区三区| 美女免费视频网站| 国产日韩一区二区三区精品不卡| av有码第一页| 9色porny在线观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久人妻熟女aⅴ| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 国产麻豆69| 欧美黑人精品巨大| 夜夜躁狠狠躁天天躁| or卡值多少钱| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 99在线视频只有这里精品首页| 欧美av亚洲av综合av国产av| 久久午夜综合久久蜜桃| av有码第一页| 欧美性长视频在线观看| 一本久久中文字幕| 亚洲熟女毛片儿| 人人妻人人澡人人看| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 国产亚洲欧美98| 国产精品久久久久久精品电影 | 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 久9热在线精品视频| 婷婷精品国产亚洲av在线|