[發明專利]近紅外多光譜成像快速無損評價魚肉脂肪氧化程度的方法

有效

• 申請號: 201811532351.1
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109856079B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 成軍虎;呂嘯野;孫大文;韓忠
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/359
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 向玉芳;李本祥

1.近紅外多光譜成像快速無損評價魚肉脂肪氧化程度的方法，其特征在于包括以下步驟：

（1）從0天開始，間隔天數為1或者2天，制備魚肉樣本并冷藏不同天數，冷藏天數最長不超過7天，獲取冷藏天數不同的N個魚肉樣本，N大于90，并隨機分成M組，M為3-20的整數；

（2）利用多光譜成像系統對不同儲藏天數的魚肉樣本進行掃描，共得到N個魚肉樣本的多光譜圖像；

（3）分析多光譜圖像信息，提取魚肉樣本的多光譜中心波長處對應的平均反射光譜值，所述中心波長為1151nm、1388nm、1452nm、1649nm、1695nm和1756nm；

所述分析多光譜圖像信息包括以下步驟：

（3-1）對魚肉樣本的多光譜圖像進行大小校正、掩膜、平滑濾波處理和二值化處理，得到魚肉樣本的灰度圖像；

（3-2）利用邊緣圖像閾值化和局部區域分水嶺分割技術對魚肉樣本的灰度圖像進行處理，將背景與魚肉圖像分離，確定魚肉感興趣區域，提取感興趣區域的平均反射光譜值；

（4）利用分光光度法測定N個魚肉樣本的脂肪氧化情況，用硫代巴比妥酸值TBARS表示；

（5）結合步驟（3）得到的中心波長處對應的平均反射光譜值和步驟（4）得到的硫代巴比妥酸值TBARS值，利用加權最小二乘支持向量機建立魚肉脂肪氧化指標TBARS值的預測模型：

Y_TBARS=-22.38+25.23X_1151nm-21.42X_1388nm+46.58X_1452nm+124.12X_1649nm-10.48X_1695nm+13.45X_1756nm，其中，X_1151nm、X_1388nm、X_1452nm、X_1649nm、X_1695nm和X_1756nm分別為中心波長為1151nm、1388nm、1452nm、1649nm、1695nm和1756nm對應的平均反射光譜值，Y_TBARS為脂肪氧化值；

（6）利用步驟（5）得到的預測模型測定待測魚肉樣品的TBARS值來判定魚肉的氧化程度；

當魚肉處于一級氧化時，6個中心波長1151nm、1388nm、1452nm、1649nm、1695nm和1756nm對氧化程度預測的貢獻率分別為：15%、14%、30%、20%、11%和10%，TBARS值的模型預測值的變化范圍為：TBARS值≤0.560 mg/kg；

當魚肉處于二級氧化時，6個中心波長1151nm、1388nm、1452nm、1649nm、1695nm和1756nm對氧化程度預測的貢獻率分別為：25%、8%、25%、12%、19%和11%，TBARS值的模型預測值的變化范圍為：0.560 mg/kg＜TBARS值≤1.005 mg/kg；

當魚肉處于三級氧化時，6個中心波長1151nm、1388nm、1452nm、1649nm、1695nm和1756nm對氧化程度預測的貢獻率分別為：4%、17%、6%、7%、38%和28%，TBARS值的模型預測值的變化范圍為：TBARS值＞1.005 mg/kg。

2.根據權利要求1所述的近紅外多光譜成像快速無損評價魚肉脂肪氧化程度的方法，其特征在于，步驟（1）所述魚肉樣本的魚為草魚、鯉魚、鰱魚、大頭魚或青魚。

3.根據權利要求1所述的近紅外多光譜成像快速無損評價魚肉脂肪氧化程度的方法，其特征在于，步驟（1）所述魚肉樣本的制作包括去鱗、去內臟、去頭、去尾和皮，分割成大小尺寸為3cm×3cm×1cm；用流動水沖洗干凈，用吸水紙吸干魚肉表面的殘水，裝入聚乙烯保鮮袋密封并于4℃條件下冷藏。

4.根據權利要求1所述的近紅外多光譜成像快速無損評價魚肉脂肪氧化程度的方法，其特征在于，步驟（1）所述的M組中每組樣本數相同或相差一個。