基于光谱成像技术的猪肉品质检测研究

发布时间：2017-09-03 20:12

  本文关键词：基于光谱成像技术的猪肉品质检测研究

  更多相关文章： 多光谱成像 显微高光谱成像 猪肉 新鲜度 嫩度 持水力

【摘要】：猪肉品质主要包括食用品质和安全品质。本研究自行设计搭建一个近红外多光谱成像系统,采用多光谱成像技术对猪肉品质进行定量分析,以期把新兴光谱成像技术从实验室研究推向在线实际应用。同时,将显微成像技术和光谱成像技术相结合,对猪肉腐败变质过程中组织结构的变化机理进行了初步研究,以期进一步深入了解猪肉腐败变质过程。主要研究内容如下:(1)基于近红外多光谱成像技术的猪肉食用品质指标检测研究。利用近红外高光谱成像系统采集猪肉样本,采用主成分分析方法筛选特征波长,进而搭建基于离散波长(1280±10nm、1440±10nm和1660±10nm)的近红外多光谱成像系统。利用近红外多光谱成像技术采集猪肉样本的多光谱图像信息,基于灰度共生矩阵(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取其纹理特征变量;然后通过模型分别建立多光谱图像纹理特征值与猪肉食用品质指标——嫩度和持水力之间的关系。本研究采用剪切力(WBSF值)和蒸煮损失率分别表征猪肉嫩度和持水力。模型建立过程中,比较了线性的偏最小二乘法(PLS)和非线性的反向传播人工神经网络(BP-ANN)、蚁群算法(ACO)和BP-ANN相结合的ACO-BPANN算法模型的预测性能。结果显示,多光谱图像数据的非线性模型预测结果均优于线性模型,且ACO-BPANN模型结果最优。近红外多光谱成像技术结合ACO-BPANN算法对猪肉WBSF值进行预测时,预测集的相关系数(Rp)为0.8451,预测均方根误差RMSEP=0.9087 kgf;近红外多光谱成像技术结合ACO-BPANN算法对猪肉蒸煮损失率进行预测时,预测集的Rp为0.9116,RMSEP=1.5129%。最后,研究采用了APaRPs和Runs Test相结合的方法分别验证了近红外多光谱图像纹理特征变量与猪肉食用品质指标——WBSF值和蒸煮损失率之间的非线性关系。结果表明,近红外多光谱成像技术结合适合的化学计量方法对猪肉食用品质指标进行定量检测是可行的。(2)基于近红外多光谱成像技术的猪肉安全品质指标检测研究。利用上章搭建的近红外多光谱成像系统采集猪肉样本的多光谱图像信息,基于灰度共生矩阵提取其纹理特征变量;然后通过模型分别建立多光谱图像纹理特征值与猪肉安全品质指标——新鲜度之间的关系。本研究采用挥发性盐基氮含量(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)对猪肉新鲜度进行表征。模型建立过程中,比较了线性方法和非线性方法所建模型的预测性能。结果显示,近红外多光谱成像数据的非线性模型预测结果优于线性模型,并且,经过自适应提升算法(AdaBoost)对BP-ANN模型进行提升,模型的性能得到很大的提高,预测集的Rp为0.8325,RMSEP=6.9439 mg/100g。最后,研究采用APaRPs结合Runs Test方法对近红外多光谱数据与猪肉TVB-N值的线性相关度进行了诊断,结果验证了红外多光谱数据与猪肉中TVB-N含量的非线性关系。研究结果表明,近红外多光谱成像技术结合适合的统计学习方法对猪肉中TVB-N含量进行定量预测分析是可行的,且采用BP-ANN与AdaBoost算法相结合的方法,可以显著提高模型预测性能。(3)基于显微高光谱成像技术的猪肉腐败变质内部组织结构变化可视化分析研究。利用显微高光谱成像系统获取猪肉样本的微观尺度高光谱图像;通过主成分分析方法对猪肉的显微高光谱图像进行降维处理,并选取了521.08nm、589.69nm、636.88nm、687.58nm和738.66nm五个波长作为特征波长;对这些特征波长下的显微图像进行分析,发现不同存储天数下的猪肉显微高光谱图像有着明显差别,随着存储天数的增加,猪肉组织结构受到破坏的程度也增加。然后,对猪肉的显微高光谱图像进行纹理特征提取,运用线性的LDA和非线性的BP-ANN、SVM方法对猪肉的新鲜度等级进行划分;其校正集判别率分别为91.67%、95.00%和98.33%,预测集判别率分别为93.33%、100.00%和93.33%;从结果得出,非线性方法的总体判别率比线性方法的总体判别率高。从研究可以得出,运用显微高光谱技术,可以对猪肉变质过程中组织结构变化进行表征;而且,显微高光谱技术结合适合的算法,对猪肉的新鲜度等级进行分类判别是可行的。
【关键词】：多光谱成像 显微高光谱成像 猪肉 新鲜度 嫩度 持水力
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS251.51;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 猪肉品质变化分析12
• 1.2 猪肉品质检测12-15
• 1.2.1 猪肉品质的传统检测方法12-13
• 1.2.2 猪肉品质的传统无损检测方法13
• 1.2.3 猪肉品质的“图谱合一”检测新方法13-15
• 1.3 研究目的和主要内容15-17
• 1.3.1 研究目的15-16
• 1.3.2 研究的主要内容16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第二章 近红外多光谱成像技术检测猪肉食用品质18-36
• 2.1 引言18-19
• 2.2 材料与方法19-24
• 2.2.1 实验材料19
• 2.2.2 试验装置19-22
• 2.2.3 理化指标检测22
• 2.2.4 特征变量的提取22-24
• 2.3 结果与讨论24-34
• 2.3.1 波长优化结果24-25
• 2.3.2 猪肉嫩度与持水力测定结果25-26
• 2.3.3 模型建立26-32
• 2.3.4 结果分析与讨论32-34
• 2.4 本章小结34-36
• 第三章 近红外多光谱成像技术检测猪肉新鲜度36-45
• 3.1 引言36-37
• 3.2 实验材料与方法37-38
• 3.2.1 实验材料37
• 3.2.2 试验装置37
• 3.2.3 猪肉TVB-N理化指标测定37
• 3.2.4 特征变量提取37-38
• 3.3 结果与讨论38-44
• 3.3.1 猪肉TVB-N测定结果38
• 3.3.2 模型建立38-42
• 3.3.3 结果分析与讨论42-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第四章 基于显微高光谱成像的猪肉腐败过程中内部组织结构变化可视化分析研究45-60
• 4.1 引言45
• 4.2 实验材料与方法45-50
• 4.2.1 实验材料45-46
• 4.2.2 试验装置46-47
• 4.2.3 猪肉TVB-N理化指标测定47-48
• 4.2.4 显微高光谱数据的获取及校正48
• 4.2.5 显微高光谱数据前处理48-49
• 4.2.6 特征变量提取49
• 4.2.7 多元分析49-50
• 4.3 结果与讨论50-59
• 4.3.1 猪肉TVB-N测定结果50-51
• 4.3.2 特征波长优选结果51-52
• 4.3.3 猪肉组织结构变化分析52-54
• 4.3.4 模型建立54-57
• 4.3.5 结果分析与讨论57-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第五章 结论与展望60-63
• 5.1 研究的主要结论60-61
• 5.2 研究展望61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 在学期间发表的学术论文及其他科研成果68

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本文编号：787086