本文關(guān)鍵詞：基于光譜成像技術(shù)的豬肉品質(zhì)檢測研究

  更多相關(guān)文章： 多光譜成像 顯微高光譜成像 豬肉 新鮮度 嫩度 持水力

【摘要】：豬肉品質(zhì)主要包括食用品質(zhì)和安全品質(zhì)。本研究自行設(shè)計(jì)搭建一個(gè)近紅外多光譜成像系統(tǒng),采用多光譜成像技術(shù)對豬肉品質(zhì)進(jìn)行定量分析,以期把新興光譜成像技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研究推向在線實(shí)際應(yīng)用。同時(shí),將顯微成像技術(shù)和光譜成像技術(shù)相結(jié)合,對豬肉腐敗變質(zhì)過程中組織結(jié)構(gòu)的變化機(jī)理進(jìn)行了初步研究,以期進(jìn)一步深入了解豬肉腐敗變質(zhì)過程。主要研究內(nèi)容如下:(1)基于近紅外多光譜成像技術(shù)的豬肉食用品質(zhì)指標(biāo)檢測研究。利用近紅外高光譜成像系統(tǒng)采集豬肉樣本,采用主成分分析方法篩選特征波長,進(jìn)而搭建基于離散波長(1280±10nm、1440±10nm和1660±10nm)的近紅外多光譜成像系統(tǒng)。利用近紅外多光譜成像技術(shù)采集豬肉樣本的多光譜圖像信息,基于灰度共生矩陣(Gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取其紋理特征變量;然后通過模型分別建立多光譜圖像紋理特征值與豬肉食用品質(zhì)指標(biāo)——嫩度和持水力之間的關(guān)系。本研究采用剪切力(WBSF值)和蒸煮損失率分別表征豬肉嫩度和持水力。模型建立過程中,比較了線性的偏最小二乘法(PLS)和非線性的反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)、蟻群算法(ACO)和BP-ANN相結(jié)合的ACO-BPANN算法模型的預(yù)測性能。結(jié)果顯示,多光譜圖像數(shù)據(jù)的非線性模型預(yù)測結(jié)果均優(yōu)于線性模型,且ACO-BPANN模型結(jié)果最優(yōu)。近紅外多光譜成像技術(shù)結(jié)合ACO-BPANN算法對豬肉WBSF值進(jìn)行預(yù)測時(shí),預(yù)測集的相關(guān)系數(shù)(Rp)為0.8451,預(yù)測均方根誤差RMSEP=0.9087 kgf;近紅外多光譜成像技術(shù)結(jié)合ACO-BPANN算法對豬肉蒸煮損失率進(jìn)行預(yù)測時(shí),預(yù)測集的Rp為0.9116,RMSEP=1.5129%。最后,研究采用了APaRPs和Runs Test相結(jié)合的方法分別驗(yàn)證了近紅外多光譜圖像紋理特征變量與豬肉食用品質(zhì)指標(biāo)——WBSF值和蒸煮損失率之間的非線性關(guān)系。結(jié)果表明,近紅外多光譜成像技術(shù)結(jié)合適合的化學(xué)計(jì)量方法對豬肉食用品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行定量檢測是可行的。(2)基于近紅外多光譜成像技術(shù)的豬肉安全品質(zhì)指標(biāo)檢測研究。利用上章搭建的近紅外多光譜成像系統(tǒng)采集豬肉樣本的多光譜圖像信息,基于灰度共生矩陣提取其紋理特征變量;然后通過模型分別建立多光譜圖像紋理特征值與豬肉安全品質(zhì)指標(biāo)——新鮮度之間的關(guān)系。本研究采用揮發(fā)性鹽基氮含量(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)對豬肉新鮮度進(jìn)行表征。模型建立過程中,比較了線性方法和非線性方法所建模型的預(yù)測性能。結(jié)果顯示,近紅外多光譜成像數(shù)據(jù)的非線性模型預(yù)測結(jié)果優(yōu)于線性模型,并且,經(jīng)過自適應(yīng)提升算法(AdaBoost)對BP-ANN模型進(jìn)行提升,模型的性能得到很大的提高,預(yù)測集的Rp為0.8325,RMSEP=6.9439 mg/100g。最后,研究采用APaRPs結(jié)合Runs Test方法對近紅外多光譜數(shù)據(jù)與豬肉TVB-N值的線性相關(guān)度進(jìn)行了診斷,結(jié)果驗(yàn)證了紅外多光譜數(shù)據(jù)與豬肉中TVB-N含量的非線性關(guān)系。研究結(jié)果表明,近紅外多光譜成像技術(shù)結(jié)合適合的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法對豬肉中TVB-N含量進(jìn)行定量預(yù)測分析是可行的,且采用BP-ANN與AdaBoost算法相結(jié)合的方法,可以顯著提高模型預(yù)測性能。(3)基于顯微高光譜成像技術(shù)的豬肉腐敗變質(zhì)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)變化可視化分析研究。利用顯微高光譜成像系統(tǒng)獲取豬肉樣本的微觀尺度高光譜圖像;通過主成分分析方法對豬肉的顯微高光譜圖像進(jìn)行降維處理,并選取了521.08nm、589.69nm、636.88nm、687.58nm和738.66nm五個(gè)波長作為特征波長;對這些特征波長下的顯微圖像進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)不同存儲(chǔ)天數(shù)下的豬肉顯微高光譜圖像有著明顯差別,隨著存儲(chǔ)天數(shù)的增加,豬肉組織結(jié)構(gòu)受到破壞的程度也增加。然后,對豬肉的顯微高光譜圖像進(jìn)行紋理特征提取,運(yùn)用線性的LDA和非線性的BP-ANN、SVM方法對豬肉的新鮮度等級進(jìn)行劃分;其校正集判別率分別為91.67%、95.00%和98.33%,預(yù)測集判別率分別為93.33%、100.00%和93.33%;從結(jié)果得出,非線性方法的總體判別率比線性方法的總體判別率高。從研究可以得出,運(yùn)用顯微高光譜技術(shù),可以對豬肉變質(zhì)過程中組織結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行表征;而且,顯微高光譜技術(shù)結(jié)合適合的算法,對豬肉的新鮮度等級進(jìn)行分類判別是可行的。
【關(guān)鍵詞】：多光譜成像 顯微高光譜成像 豬肉 新鮮度 嫩度 持水力
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS251.51;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 豬肉品質(zhì)變化分析12
• 1.2 豬肉品質(zhì)檢測12-15
• 1.2.1 豬肉品質(zhì)的傳統(tǒng)檢測方法12-13
• 1.2.2 豬肉品質(zhì)的傳統(tǒng)無損檢測方法13
• 1.2.3 豬肉品質(zhì)的“圖譜合一”檢測新方法13-15
• 1.3 研究目的和主要內(nèi)容15-17
• 1.3.1 研究目的15-16
• 1.3.2 研究的主要內(nèi)容16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 第二章 近紅外多光譜成像技術(shù)檢測豬肉食用品質(zhì)18-36
• 2.1 引言18-19
• 2.2 材料與方法19-24
• 2.2.1 實(shí)驗(yàn)材料19
• 2.2.2 試驗(yàn)裝置19-22
• 2.2.3 理化指標(biāo)檢測22
• 2.2.4 特征變量的提取22-24
• 2.3 結(jié)果與討論24-34
• 2.3.1 波長優(yōu)化結(jié)果24-25
• 2.3.2 豬肉嫩度與持水力測定結(jié)果25-26
• 2.3.3 模型建立26-32
• 2.3.4 結(jié)果分析與討論32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-36
• 第三章 近紅外多光譜成像技術(shù)檢測豬肉新鮮度36-45
• 3.1 引言36-37
• 3.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法37-38
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)材料37
• 3.2.2 試驗(yàn)裝置37
• 3.2.3 豬肉TVB-N理化指標(biāo)測定37
• 3.2.4 特征變量提取37-38
• 3.3 結(jié)果與討論38-44
• 3.3.1 豬肉TVB-N測定結(jié)果38
• 3.3.2 模型建立38-42
• 3.3.3 結(jié)果分析與討論42-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于顯微高光譜成像的豬肉腐敗過程中內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)變化可視化分析研究45-60
• 4.1 引言45
• 4.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法45-50
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)材料45-46
• 4.2.2 試驗(yàn)裝置46-47
• 4.2.3 豬肉TVB-N理化指標(biāo)測定47-48
• 4.2.4 顯微高光譜數(shù)據(jù)的獲取及校正48
• 4.2.5 顯微高光譜數(shù)據(jù)前處理48-49
• 4.2.6 特征變量提取49
• 4.2.7 多元分析49-50
• 4.3 結(jié)果與討論50-59
• 4.3.1 豬肉TVB-N測定結(jié)果50-51
• 4.3.2 特征波長優(yōu)選結(jié)果51-52
• 4.3.3 豬肉組織結(jié)構(gòu)變化分析52-54
• 4.3.4 模型建立54-57
• 4.3.5 結(jié)果分析與討論57-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 結(jié)論與展望60-63
• 5.1 研究的主要結(jié)論60-61
• 5.2 研究展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其他科研成果68

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