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基于高光譜成像的羊肉摻假可視化無(wú)損定量檢測(cè)
瀏覽次數(shù):581發(fā)布日期:2023-02-23

肉類(lèi)主要包括畜禽類(lèi)和水產(chǎn)品類(lèi),人體所需的蛋白質(zhì)、脂肪酸、微量元素等重要能量物質(zhì)都來(lái)源于肉類(lèi)。隨著生活水平不斷地提高,人們?cè)陲嬍撤矫娓幼⒅厥称返钠焚|(zhì)和營(yíng)養(yǎng)均衡搭配,但一些不法商家將一些低品質(zhì)的肉類(lèi)混入高品質(zhì)肉類(lèi)中,以次充好,特別是2013年歐洲的“馬肉風(fēng)波",引發(fā)了人們對(duì)肉類(lèi)摻假問(wèn)題的極度關(guān)注。肉類(lèi)摻假檢測(cè)方法包括感官評(píng)測(cè)、熒光PCR檢測(cè)技術(shù)、電泳分析法和酶聯(lián)免疫分析技術(shù)等,但大都需要樣品前處理,試驗(yàn)操作較為繁瑣且費(fèi)時(shí)費(fèi)力,很難實(shí)現(xiàn)較大樣品量的現(xiàn)場(chǎng)快速實(shí)時(shí)檢測(cè)。

江蘇雙利合譜公司利用GaiaField-Pro-V10E型和GaiaField-Pro-N17E型高光譜相機(jī),搭配GaiaSoter分選儀,對(duì)羊肉中摻假鴨肉進(jìn)行快速定量檢測(cè),以期為羊肉摻假的定量檢測(cè)提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

圖1為獲取羊肉中摻雜不同比例的鴨肉高光譜數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易流程(摻假比例為0%~100%,間隔為10%),包括感興趣區(qū)域的選取及光譜的提取工作。在整個(gè)光譜范圍(400~1000nm和900~1700nm)內(nèi)并不存在隨著羊肉摻假比例地升高,光譜的反射率曲線有明顯的升高或下降的規(guī)律,因此需要通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法提取光譜中的有效信息,剔除無(wú)用的干擾信息后建立模型。

圖1

首先對(duì)全光譜進(jìn)行預(yù)處理后建模,如表1,表2所示,對(duì)于400~1000nm波段范圍的光譜,采用歸一化預(yù)處理后建模效果好,對(duì)于900~1700nm波段范圍的光譜,采用SNV預(yù)處理后的光譜建模最好。

表1 400~1000nm采用不同預(yù)處理方法的全波段PLS模型性能

模型

主因子數(shù)

校正集

預(yù)測(cè)集


R2cv

SECV

R2p

RMSEP

RPD

NONE

7

0.9059

0.0994

0.9078

0.0903

3.2933

WT

10

0.8605

0.1147

0.8886

0.1117

2.9661

MSC

13

0.9169

0.0955

0.8184

0.1247

2.3466

SNV

9

0.8980

0.1058

0.8761

0.1052

2.8410

歸一化

6

0.9071

0.0988

0.9153

0.0853

3.4360

SG

7

0.9060

0.0993

0.9074

0.0905

3.2832

表2 900~1700nm采用不同預(yù)處理方法的全波段PLS模型性能

模型

主因子數(shù)

校正集

預(yù)測(cè)集


R2cv

SECV

R2p

RMSEP

RPD

NONE

6

0.7856

0.1455

0.8618

0.1169

2.6900

WT

13

0.8712

0.1042

0.8970

0.1081

3.1159

MSC

5

0.9038

0.0979

0.9269

0.0944

3.6986

SNV

5

0.9055

0.0970

0.9311

0.0967

3.8087

歸一化

7

0.8974

0.0995

0.8842

0.1479

2.9386

SG

12

0.8022

0.1397

0.9106

0.0941

3.3445

隨后在選擇最佳預(yù)處理方法的基礎(chǔ)上,對(duì)光譜進(jìn)行特征選擇,并與全光譜進(jìn)行模型性能對(duì)比,最終選擇在900-1700nm波段范圍內(nèi),采用SNV-SPA方法的建模效果好,其建模效果:R2cv為0.9191,SECV為0.0997,R2p為0.9684,RMSEP為0.0582,RPD為5.6254。表3、表4為不同特征波長(zhǎng)挑選方法的建模效果對(duì)比,圖2為挑選波長(zhǎng)的位置分布及建模效果。

表3 400~1000nm采用歸一化后的PLSR建模效果

模型

特征波長(zhǎng)數(shù)

主因子數(shù)

校正集

預(yù)測(cè)集

R2cv

SECV

R2p

RMSEP

RPD

CARS

10

9

0.8998

0.0964

0.8708

0.1024

2.7821

iRF

29

6

0.9098

0.0983

0.9292

0.0760

3.7582

SiPLS

47

7

0.9088

0.0982

0.8960

0.0919

3.1009

SPA

14

10

0.9103

0.0987

0.9479

0.0704

4.3811


表4 900~1700nm采用SNV預(yù)處理方法后的PLSR建模效果

模型

特征波長(zhǎng)數(shù)

主因子數(shù)

校正集

預(yù)測(cè)集

R2cv

SECV

R2p

RMSEP

RPD

CARS

14

13

0.9167

0.0996

0.9575

0.0184

4.8507

iRF

70

7

0.9062

0.0967

0.9434

0.0197

4.2033

SiPLS

205

6

0.9092

0.0951

0.9554

0.0600

4.7351

SPA

13

7

0.9191

0.0997

0.9684

0.0582

5.6254

最后對(duì)最佳模型進(jìn)行可視化反演,從圖3可以看出,隨著摻假比例的增加,顏色由深色變成淺色。高光譜成像技術(shù)提供了一種切實(shí)可靠的方法來(lái)可視化摻假樣品的分布,這是其他方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

圖3羊肉摻假鴨肉摻假可視化圖像


參考文獻(xiàn):

趙靜遠(yuǎn), 張俊芹, 孫梅,等. 基于高光譜成像的羊肉摻假可視化無(wú)損定量檢測(cè)[J]. 食品與機(jī)械, 2022, 38(10):8.


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