【摘要】：以背最長肌和腰大肌為對象,利用高光譜圖像(HSI)和激光共聚焦顯微鏡技術(shù)(CLSM)研究豬肉嫩度。利用CLSM結(jié)合熒光染色觀察纖維密度和直徑等組織學(xué)特性參數(shù),判斷不同部位豬肉嫩度。通過主成分分析(PCA)對其圖像信息進(jìn)行PCA,然后對光譜信息進(jìn)行預(yù)處理。依據(jù)圖像信息優(yōu)選出3幅特征圖像,提取對比度、相關(guān)性、角二階矩和一致性等4個基于灰度共生矩陣的紋理特征變量,利用K-最鄰近法(KNN)建立預(yù)測模型,為驗證HSI的判別度。結(jié)果表明:KNN模型校正集和預(yù)測集的識別率分別為91.24%,83.57%,識別出腰大肌較背最長肌嫩。腰大肌的纖維直徑和密度分別比背最長肌細(xì)且密,其觀察結(jié)果與HSI的判別結(jié)果相一致。利用HSI快速預(yù)測豬肉嫩度具有可行性。
【圖文】：

維，計算每根肌纖維的面積，并默認(rèn)“圓”的面積。根據(jù)S=πr2（r為半徑）自動計算每根肌纖維的等效直徑，取其平均值。肌纖維密度的測量：測每個視野內(nèi)的肌纖維根數(shù)，以及這個視野內(nèi)的面積，換算成每mm2的根數(shù)，即肌纖維密度。取8~10個視野的平均值。1.3豬肉剪切力的測定豬肉嫩度的測定主要依據(jù)我國農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NY/T1180-2006《肉嫩度的測定-剪切力測定法》來評定肉嫩度，即利用TA-X12i型質(zhì)構(gòu)儀對豬肉樣本的嫩度進(jìn)行細(xì)致的研究。1.4高光譜圖像的采集和標(biāo)定1.4.1高光譜圖像的采集高光譜圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)如圖1所示。為了防止基線漂移，數(shù)據(jù)采集前將高光譜圖像系統(tǒng)預(yù)熱30min，然后進(jìn)行黑白板校正[14]。數(shù)據(jù)采集時，將不同部位的豬肉樣品放在電控平移臺上，設(shè)定相關(guān)參數(shù)，其中傳輸帶速度經(jīng)反復(fù)試驗確定為1.25mm/s，以避免圖像尺寸和空間分辨率失真，并預(yù)先確定高光譜相機(jī)的曝光時間為45ms，圖像掃描行數(shù)為775行/幅；每行掃描個數(shù)為1628，得到的高光譜圖像分辨率為775×1628像素；光譜范圍是432~963nm，采集到618個波長下的圖像，最終得到一個775×1628×618pixel的高光譜圖像數(shù)據(jù)塊。高光譜圖像的特點(diǎn)：既有各波長下的圖像信息，也有各像素點(diǎn)對應(yīng)的光譜信息。1.4.2高光譜圖像的標(biāo)定高光譜圖像數(shù)據(jù)采集完成后，需要對所獲得的高光譜圖像進(jìn)行黑白標(biāo)定[20]。在與樣品采集相同的條件下，采集標(biāo)準(zhǔn)白色校正板得到全白的標(biāo)定圖像W，關(guān)閉相機(jī)快門采集得到全黑的標(biāo)定圖像B。根據(jù)式（1）完成高光譜圖像的標(biāo)定，使采集的絕對圖像Io變成相對圖像I：I=（I0-B）/（W-B）（1）圖1基于圖像光譜儀的高光譜圖像采集系統(tǒng)示意圖Fig.1Hyperspectralimagingsystembasedonspectrometer對比度相關(guān)性角二階矩一致性

切時的圖片。使用DAPI染色劑對細(xì)胞核酸進(jìn)行染色，可以明顯看到背最長肌的直徑大于腰大肌的，并且背最長肌比腰大肌的肌纖維分布清晰，而兩者的肌纖維組成在微觀有明顯的差異。另外，腰大肌的肌纖維密度為（295±12.84）根/mm2，，而背最長肌的纖維密度為（221±10.65）根/mm2，較腰大肌小，明顯反映腰大肌較嫩。圖3e和3f分別是圖3c和3d的熒光圖，可明顯看出豬肉細(xì)胞圍繞在肌纖維的周圍，肌內(nèi)結(jié)締組織呈交叉狀態(tài)分布。從背最長肌和腰大肌的微觀圖中可看出腰大肌肌纖維細(xì)，所能承載的垂直剪切力小，其肉質(zhì)嫩。圖2豬肉樣本的前3個主成分圖像（a-c為PC1，PC2和PC3）和3個特征波長處的圖像（d-f，660.29，695.72and730.43nm）Fig.2CharacteristicpicturesselectedbyPCA.（a-c）Firstthreeprinciplecomponent（PC1，PC2PC3）scoreimages；（d-f）threefeaturepicturesat660.29，695.72and730.43nmselectedinPC1image基于高光譜圖像和激光共聚焦顯微鏡技術(shù)快速測定豬肉嫩度241
【作者單位】： 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)技術(shù)學(xué)院;江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院;
【基金】：高新技術(shù)發(fā)展計劃國家863項目(2011AA100807) 全國優(yōu)秀博士基金資助項目(200968) 國家自然科學(xué)基金項目(61301239) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才項目(NCET-11-00986) 江蘇省杰出青年基金項目(BK20130010)
【分類號】：O657.3;TS251.51

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