[發明專利]基于可見-近紅外高光譜技術的脆肉皖脆度預測方法

在審

• 申請號: 202110775100.1
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113504201A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 楊靈;王青秀;鄒娟;吳霆;蘇立恒;林蠡
• 申請（專利權）人: 仲愷農業工程學院
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 廣州科捷知識產權代理事務所(普通合伙) 44560
• 代理人: 鐘慧增

基于可見?近紅外高光譜技術的脆肉皖脆度預測方法，包括如下步驟：由高光譜成像攝像機拍攝處理后得到樣品的原始近紅外光譜數據，依次經黑白校正處理、標準正則變換預處理后，通過隨機森林算法得到影響脆肉皖脆度的特征光譜波長，并得到各樣品的高光譜特征值；通過質構儀檢測得到樣品的硬度值，建立脆肉皖脆度值與高光譜特征值的BP?NN預測模型；將樣品的高光譜特征值輸入建立的BP?NN預測模型中，即得待測脆肉皖的脆度。本申請采用質構儀和可見?近紅外高光譜成像系統(400?1100nm)對脆肉皖進行脆度?高光譜數據分析，建立BP?NN預測模型，該預測模型具有較好的預測效果，適用于脆肉皖脆度無損檢測。

技術領域

本發明涉及水產養殖品檢測方法，尤其涉及一種基于可見-近紅外高光譜技術的脆肉皖脆度預測方法。

背景技術

脆肉皖因其肉質鮮嫩爽脆廣受到消費者的歡迎，且發現在生長過程中投喂了一定量蠶豆的脆肉皖的肉質更佳，究其原因在于蠶豆的營養成分有別于普通飼料，可不同程度地改變脆肉皖的肌肉結構和營養成分，肌肉硬度和韌性變大，口感好，導致其魚肉品質提高，銷售價格上漲。但在脆肉皖的養殖過程中，確定辨別其是否收獲期，使得養殖戶可準確起網，從而在保證魚肉品質的同時取得較好的養殖效益是一大難題，較多研究也由此展開。

一些學者研究了脆肉皖生長過程中的各種生長指標的變化過程：肌纖維直徑減小、密度增大，粗脂肪含量的變化，體重變化，失水率變化，鈣含量增加，膠原蛋白含量的增加，氨基酸成分和含量發生變化等等。有學者采用感官評價和采用質構剖面分析法(Texture profile analysis，TPA)對脆肉皖脆性評價和質構參數特性進行研究。但是這些研究大部分對于脆肉皖測脆性檢測是基于機理研究層面，而且對脆肉皖脆性指標的評定采用的方法相對傳統，比如感官評價主要依靠嗅覺、視覺和觸覺，根據個人的心理、生理因素進行主觀性判定，存在諸多缺陷，如需要參與人群龐大，參加評定的人員需要具備完善的嗅覺、味覺等健康指標要求以及測試樣品必須是蒸煮到可以入食的程度；質構檢測相對感官評價是有所改善，但存在測試過程繁瑣、對樣品破壞性大、樣品自身差異大造成測試數據不穩定等問題，而且相對于硬度值，脆度值的測量難度大。

隨著科技進步，魚肉品質檢測測定方法不斷改善，檢測方法也越來越趨向于安全快速的無損檢測，其中光譜學技術在食品品質檢測領域中不斷普及，特別是在食品成分(如水分、脂肪、蛋白質、氨基酸等)的定量檢測領域光譜學技術日漸成熟，主要應用于食物新鮮度的檢測、食品偽造摻假檢測等方面，雖然也有采用無損的光譜學技術對魚肉的品質質量進行檢測，但通過光譜學技術對脆肉皖的脆度進行檢測則鮮有報道。

發明內容

本發明的目的是克服上述現有技術的缺點，提供一種利用光譜學技術結合化學計量學方法以及計算機編程技術，建立表征脆肉鯇魚肉脆度的高光譜成像檢測方法，從而進行脆肉皖脆度的預測方法。

本發明是通過以下技術方案來實現的：

基于可見-近紅外高光譜技術的脆肉皖脆度預測方法，包括如下步驟：

S1、取新鮮的脆肉皖肉，削除肌肉表面的紅肉，切割成塊，得到待測樣品；將待測樣品放置在高光譜成像攝像機的載物平臺上，調整樣品和鏡頭的距離，調整焦距，拍攝得到樣品的近紅外光譜圖像，由采集的近紅外光譜圖像得到樣品的原始近紅外光譜圖；

S2、對原始近紅外光譜圖進行黑白校正處理后，再進行標準正則變換預處理，然后通過隨機森林算法對脆肉鯇近紅外光譜圖進行特征提取，得到影響脆肉皖脆度的特征光譜波長，由所述特征光譜波長得到各樣品的高光譜特征值；

S3、通過質構儀檢測得到樣品的硬度值，換算成樣品的脆度值，得到包含有各樣品的高光譜特征值和脆度值的數據集；

S4、由數據集建立脆肉皖脆度值與高光譜特征值的BP-NN預測模型；

S5、按照S1、S2中的方法采集得到待測脆肉皖樣品的高光譜特征值，將所述高光譜特征值輸入建立的BP-NN預測模型中，即得到待測脆肉皖的脆度。