基于高光譜成像技術(shù)的冷鮮豬肉品質(zhì)無損檢測方法研究.pdf

1、長期以來，在我國居民的膳食結(jié)構(gòu)中，肉類占據(jù)著重要地位。在肉類消費中，豬肉又居于主導(dǎo)地位。因此，豬肉品質(zhì)安全是關(guān)系國計民生的大事，做好豬肉品質(zhì)檢測對于豬肉品質(zhì)安全控制、保障居民的食肉安全有著重要的現(xiàn)實意義。目前，豬肉品質(zhì)檢測大多停留在感官評價和理化分析階段，而感官評價和理化分析方法均不利于豬肉產(chǎn)品流通中的快速檢測。近年來，高光譜成像技術(shù)因具有分辨率高、樣品無需預(yù)處理、操作簡便、非破壞性等特點，成為農(nóng)畜產(chǎn)品無損檢測領(lǐng)域的研究熱點，其在肉品品

2、質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用研究也取得了一定的成果，但還存在一些問題需要進一步研究:高光譜數(shù)據(jù)是立方體數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大、冗余多，數(shù)據(jù)處理過程計算量大、比較耗時、影響建模速度;數(shù)據(jù)處理方法會影響所建模型的精度;樣本品種等因素變化會影響模型的適用范圍。因此，對豬肉品質(zhì)高光譜無損檢測方法研究，可提高檢測精度和檢測速度、增強檢測模型的適應(yīng)性，進而對于促進豬肉品質(zhì)高光譜無損檢測技術(shù)的進一步實用推廣、促進豬肉品質(zhì)多光譜在線檢測系統(tǒng)的開發(fā)和便攜式檢測設(shè)備的研制、

3、以及推動豬肉工業(yè)化生產(chǎn)進程具有重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。本文以冷鮮豬肉為檢測對象，以含水率、pH值和揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量為評價指標(biāo)，綜合運用化學(xué)計量學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)理論和計算機技術(shù)對冷鮮豬肉品質(zhì)高光譜無損檢測過程中的異常樣本檢測方法、樣本集劃分方法、光譜預(yù)處理方法、建模方法、特征波段選擇方法和模型維護方法進行較為深入地研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了異常樣本蒙特卡洛二次檢測法。比較了杠桿值-學(xué)生化殘

4、差T檢驗方法、蒙特卡洛檢測方法，異常樣本蒙特卡洛二次檢測法3種方法對冷鮮豬肉異常樣本的檢測結(jié)果，確定了異常樣本蒙特卡洛二次檢測法剔除冷鮮豬肉異常樣本的結(jié)果最優(yōu)。⑵比較了Kennard-Stone法(KS)、光譜理化值共生距離法(SPXY)、雙向法(Duplex)、隨機法(RS)和濃度梯度法(CG)5種樣本集劃分方法對冷鮮豬肉各樣本集的劃分結(jié)果。確定了零號土豬肉含水率樣本集和恩施山黑豬肉TVB-N含量樣本集的最優(yōu)樣本集劃分方法為CG法、零

5、號土豬肉pH值樣本集的最優(yōu)樣本集劃分方法為SPXY法。⑶提出了一種最優(yōu)光譜預(yù)處理快速選擇方法，確定了零號土豬肉含水率偏最小二乘回歸(PLSR)模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法為多元散射校正(MSC)結(jié)合一階導(dǎo)(FD)結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化(AS)，即“MSC+FD+AS”、零號土豬肉pH值PLSR模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法為歸一化(normalize)結(jié)合正交信號校正(OSC)結(jié)合中心化(MC)，即“normalize+OSC+MC”、恩施山黑豬TVB-N含

6、量PLSR模型的最優(yōu)光譜預(yù)處理方法為MC。⑷比較了冷鮮豬肉各樣本集的多元線性回歸(MLR)模型、主成份回歸(PCR)模型、PLSR模型和支持向量機回歸(SVR)模型的性能，確定了PLSR模型為冷鮮豬肉含水率、pH值和TVB-N含量的最優(yōu)模型。⑸比較了主成份分析法(PCA)、無信息變量消除法(UVE)、連續(xù)投影算法(SPA)、遺傳算法(GA)和競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)5種方法選擇冷鮮豬肉高光譜特征波長的能力。確定了CARS算法優(yōu)

7、選冷鮮豬肉高光譜特征波長的結(jié)果最優(yōu)。⑹開展了模型更新法對冷鮮豬肉不同檢測指標(biāo)高光譜定量分析模型維護適用性的研究。目前已有研究采用模型更新法對模型進行維護時，大多僅僅強調(diào)模型更新法對新溫度、新儀器等條件下測得樣本預(yù)測能力的改善，然而，關(guān)于模型更新法對新樣本預(yù)測能力的改善程度、對原樣本預(yù)測精度的影響程度等方面未做深入探討。本文分別采用模型更新法對冷鮮豬肉含水率、pH值和TVB-N含量3個檢測指標(biāo)高光譜定量分析模型進行維護，比較了模型更新法對

8、冷鮮豬肉不同檢測指標(biāo)模型的維護結(jié)果，確定了模型更新法對冷鮮豬肉不同檢測指標(biāo)高光譜定量分析模型維護的適用性。試驗表明:模型更新法對冷鮮豬肉不同檢測指標(biāo)高光譜模型的維護結(jié)果差異較大，其對TVB-N含量模型達到很好的維護結(jié)果，而對含水率模型和pH值模型的維護結(jié)果較差。因此，模型更新法適用于對冷鮮豬肉TVB-N含量模型進行維護，而不適用于對含水率模型和pH值模型進行維護。⑺提出了一種品種敏感波段選擇結(jié)合分段直接校正(VSWS-PDS)的模型傳遞

9、算法對冷鮮豬肉含水率模型和pH值模型進行傳遞。目前，有關(guān)模型傳遞算法的研究大多是針對近紅外光譜模型、且大多為不同儀器間的模型傳遞，而針對不同品種間高光譜模型傳遞算法的研究相對較少。本文在充分考慮品種差異對冷鮮豬肉高光譜定量分析模型的影響的基礎(chǔ)上，提出了VSWS-PDS模型傳遞算法對不同品種間冷鮮豬肉高光譜定量分析模型進行傳遞。經(jīng)VSWS-PDS模型傳遞后，主品種零號土豬肉含水率模型對從品種恩施山黑豬肉樣本的預(yù)測決定系數(shù)從模型傳遞前的0.