基于高光谱图像和激光共聚焦显微镜技术快速测定猪肉嫩度

发布时间：2019-08-11 19:16

【摘要】：以背最长肌和腰大肌为对象,利用高光谱图像(HSI)和激光共聚焦显微镜技术(CLSM)研究猪肉嫩度。利用CLSM结合荧光染色观察纤维密度和直径等组织学特性参数,判断不同部位猪肉嫩度。通过主成分分析(PCA)对其图像信息进行PCA,然后对光谱信息进行预处理。依据图像信息优选出3幅特征图像,提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,利用K-最邻近法(KNN)建立预测模型,为验证HSI的判别度。结果表明:KNN模型校正集和预测集的识别率分别为91.24%,83.57%,识别出腰大肌较背最长肌嫩。腰大肌的纤维直径和密度分别比背最长肌细且密,其观察结果与HSI的判别结果相一致。利用HSI快速预测猪肉嫩度具有可行性。
【图文】：

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维，计算每根肌纤维的面积，并默认“圆”的面积。根据S=πr2（r为半径）自动计算每根肌纤维的等效直径，取其平均值。肌纤维密度的测量：测每个视野内的肌纤维根数，以及这个视野内的面积，换算成每mm2的根数，即肌纤维密度。取8~10个视野的平均值。1.3猪肉剪切力的测定猪肉嫩度的测定主要依据我国农业行业标准NY/T1180-2006《肉嫩度的测定-剪切力测定法》来评定肉嫩度，即利用TA-X12i型质构仪对猪肉样本的嫩度进行细致的研究。1.4高光谱图像的采集和标定1.4.1高光谱图像的采集高光谱图像数据采集系统如图1所示。为了防止基线漂移，数据采集前将高光谱图像系统预热30min，然后进行黑白板校正[14]。数据采集时，将不同部位的猪肉样品放在电控平移台上，设定相关参数，其中传输带速度经反复试验确定为1.25mm/s，以避免图像尺寸和空间分辨率失真，并预先确定高光谱相机的曝光时间为45ms，图像扫描行数为775行/幅；每行扫描个数为1628，得到的高光谱图像分辨率为775×1628像素；光谱范围是432~963nm，采集到618个波长下的图像，最终得到一个775×1628×618pixel的高光谱图像数据块。高光谱图像的特点：既有各波长下的图像信息，也有各像素点对应的光谱信息。1.4.2高光谱图像的标定高光谱图像数据采集完成后，需要对所获得的高光谱图像进行黑白标定[20]。在与样品采集相同的条件下，采集标准白色校正板得到全白的标定图像W，关闭相机快门采集得到全黑的标定图像B。根据式（1）完成高光谱图像的标定，使采集的绝对图像Io变成相对图像I：I=（I0-B）/（W-B）（1）图1基于图像光谱仪的高光谱图像采集系统示意图Fig.1Hyperspectralimagingsystembasedonspectrometer对比度相关性角二阶矩一致性

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切时的图片。使用DAPI染色剂对细胞核酸进行染色，可以明显看到背最长肌的直径大于腰大肌的，并且背最长肌比腰大肌的肌纤维分布清晰，而两者的肌纤维组成在微观有明显的差异。另外，腰大肌的肌纤维密度为（295±12.84）根/mm2，，而背最长肌的纤维密度为（221±10.65）根/mm2，较腰大肌小，明显反映腰大肌较嫩。图3e和3f分别是图3c和3d的荧光图，可明显看出猪肉细胞围绕在肌纤维的周围，肌内结缔组织呈交叉状态分布。从背最长肌和腰大肌的微观图中可看出腰大肌肌纤维细，所能承载的垂直剪切力小，其肉质嫩。图2猪肉样本的前3个主成分图像（a-c为PC1，PC2和PC3）和3个特征波长处的图像（d-f，660.29，695.72and730.43nm）Fig.2CharacteristicpicturesselectedbyPCA.（a-c）Firstthreeprinciplecomponent（PC1，PC2PC3）scoreimages；（d-f）threefeaturepicturesat660.29，695.72and730.43nmselectedinPC1image基于高光谱图像和激光共聚焦显微镜技术快速测定猪肉嫩度241
【作者单位】：河南农业大学食品科学技术学院;江苏大学食品与生物工程学院;
【基金】：高新技术发展计划国家863项目(2011AA100807) 全国优秀博士基金资助项目(200968) 国家自然科学基金项目(61301239) 新世纪优秀人才项目(NCET-11-00986) 江苏省杰出青年基金项目(BK20130010)
【分类号】：O657.3;TS251.51

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