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SC250近紅外高光譜成像儀在牛肉品種鑒別中的應(yīng)用

時間:2023-07-06 點擊:618次

牛肉味道鮮美,營養(yǎng)豐富,深受國內(nèi)外市場的青睞。高品質(zhì)牛肉鮮香細(xì)嫩,色澤紅潤,肌肉紋理清晰,蛋白質(zhì)含量高,售價相對較高。目前仍有不法商販將低質(zhì)量的牛肉假冒為高品質(zhì)牛肉,以次充好,損害消費者利益。因此對不同品質(zhì)的牛肉進行定性鑒別就顯得極為的重要。本文介紹了SC250近紅外高光譜成像儀在牛肉品種鑒別中的應(yīng)用。

SC250近紅外高光譜成像儀

牛肉品種鑒別必要性:

牛肉味道鮮美,營養(yǎng)豐富,深受國內(nèi)外市場的青睞。近年來,隨著人們生活水平的不斷提高以及膳食結(jié)構(gòu)的日益科學(xué)化,消費者對牛肉品質(zhì)和營養(yǎng)的要求越來越高。高品質(zhì)牛肉鮮香細(xì)嫩,色澤紅潤,肌肉紋理清晰,蛋白質(zhì)含量高,售價相對較高。目前仍有不法商販將低質(zhì)量的牛肉假冒為高品質(zhì)牛肉,以次充好,損害消費者利益。因此對不同品質(zhì)的牛肉進行定性鑒別成為當(dāng)前牛肉產(chǎn)業(yè)發(fā)展亟需解決的問題。不同品種的牛肉在品質(zhì)和口感上存在很大的差異,但肉品性狀和顏色極為相似,肉眼難以區(qū)分。

傳統(tǒng)的肉類鑒別方法有酶聯(lián)免疫吸附、蛋白質(zhì)譜技術(shù)、PCR6等,鑒別成本較高,操作繁瑣,耗時耗力。因此,急需一種高效快速、無損環(huán)保、操作簡單的檢測方法對牛肉的種類和品質(zhì)進行鑒別。高光譜成像技術(shù)作為一種新型無損檢測技術(shù),具有超多波段、高光譜分辨率和譜圖合一等優(yōu)勢,在肉品分析領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

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SC250近紅外高光譜成像儀在牛肉品種鑒別中的應(yīng)用:

SC250近紅外高光譜成像儀是一款全新設(shè)計制造的高光譜成像儀器,內(nèi)置推掃結(jié)構(gòu)可以快速實現(xiàn)光譜影像的連續(xù)采集,在900-1700nm波段具有較高的靈敏度和穩(wěn)定性,通過輔助相機實現(xiàn)對掃描區(qū)域的監(jiān)控,主機內(nèi)置電源模塊,可實現(xiàn)快速架設(shè)完成數(shù)據(jù)采集作業(yè)。全密封式設(shè)計可保證在實際使用中不會因為灰塵等影響光譜儀的內(nèi)部光學(xué)元件,確保儀器的長期正常使用。

SC250近紅外高光譜成像儀配置標(biāo)準(zhǔn)的信號采集軟件,可進行高光譜影像及光譜數(shù)據(jù)的采集和簡單處理,可實時獲取樣品光譜及影像信息,將掃描結(jié)果存儲為圖像、表格等各種格式,數(shù)據(jù)可以被多種第三方專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件調(diào)用,極大的擴展了儀器的使用范圍。廣泛應(yīng)用于工業(yè)分選、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、色差檢測、食品檢測、醫(yī)學(xué)制藥、文物保護、刑偵檢測、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。

使用SC250近紅外高光譜成像儀鑒別牛肉品種的具體步驟如下:

1.牛肉樣本采集

各品種牛經(jīng)屠宰后在0℃下冷藏,排酸48h。取出牛肉樣品進行分割,每個品種的牛分別取4個部位肉(肩頸肉、眼肉、瓜條肉、里脊肉),剔除多余的油脂和筋膜后,放入保溫箱運至實驗室,貯藏在4℃冷柜備用。光譜掃描前將肉樣整形切塊(大小約為40mm×30mm×10mm),室溫下放置2h,待肉樣中心溫度達到室溫水平后,用濾紙吸干樣品表面的水分,進行光譜掃描。

2.高光譜圖像采集

由于肉樣本紋理形狀、色澤等會造成光源漫反射,影響光譜信息采集效果。因此,圖像采集時需設(shè)置合理的曝光時間和位移平臺移動速度。

同時,由于光源強度分布不均及相機中暗電流的存在,使采集到的信息中含有大量噪聲。因此在采集高光譜圖像之前需進行黑白校正。具體方法為:開啟高光譜系統(tǒng),調(diào)整焦距和曝光時間,獲取標(biāo)準(zhǔn)全反射白板的白圖像,然后蓋住鏡頭,獲取全黑圖像。

圖像采集前,需打開高光譜儀器預(yù)熱30min。試驗過程中,每組取5塊肉樣依次置于電控位移平臺上,進行光譜掃描。圖像數(shù)據(jù)處理之前,利用數(shù)據(jù)采集軟件選取整塊肉表面作為感興趣區(qū)域

,計算該區(qū)域內(nèi)的平均反射光譜,作為樣本的反射光譜。

3.光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理:

在光譜采集過程中,由于試驗樣本、測定環(huán)境及儀器噪音等因素的影響,所采集的光譜數(shù)據(jù)中會夾雜一些無用信息,從而影響建模性能。因此,需要對原始光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。常用的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有:區(qū)域歸一化、基線校準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、MSC方法等。

4.樣本劃分

不同的樣本劃分方法對所建模型具有不同的預(yù)測性能。常用的樣本劃分方法有:隨機法、選樣本、光譜-理化值共生距離法及順序劃分法。

5.特征波長提取

由于牛肉樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)量大、信息混雜,且大量的光譜數(shù)據(jù)會造成模型復(fù)雜、計算量大等問題。因此,選用適當(dāng)?shù)奶卣鞑ㄩL提取方法可有效降低光譜數(shù)據(jù)的維度,減少運算量,提高模型穩(wěn)健性和預(yù)測準(zhǔn)確性。

6.建立模型

根據(jù)光譜數(shù)據(jù),采用合適的方法建立牛肉品種鑒別的預(yù)測模型,然后根據(jù)預(yù)測模型建立相應(yīng)的肉品種分類方法。

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