在线快速检测鸡肉灰分的方法技术

本发明专利技术公开了在线快速检测鸡肉灰分的方法，采集校正集鸡肉样品的高光谱图像，对获取的光谱图进行预处理再进行目标区域的识别以及光谱图平均光谱数据的提取；将提取的光谱数据代入公式即得。本发明专利技术从486个全波段内提取13个最优波长时为了剔除大量的冗余信息，提取有用的信息，以降低数据分析的计算量，从而提高偏最小二乘模型的精度，以实现肉品企业大规模的在线生产的需求。与现有技术相比，本发明专利技术具有以下有益效果：本发明专利技术不需对被测样品进行预处理，仅对样品进行非接触的光谱扫描且没有破坏性；本发明专利技术不使用任何化学试剂，即绿色又节约成本；本发明专利技术易于操作又节约时间，能实现鸡肉灰分的大规模在线检测。

Online rapid detection of ash content in chicken meat

The invention discloses a method for on-line rapid detection of chicken ash, collects and corrects hyperspectral images of chicken samples, preprocesses the acquired spectrograms, recognizes the target region and extracts the average spectral data of the spectrograms, and then obtains the extracted spectral data by substituting the spectral data into the formula. In order to eliminate a large amount of redundant information and extract useful information when extracting 13 optimal wavelengths from 486 full bands, the invention can reduce the calculation amount of data analysis, thereby improving the precision of partial least squares model, and realizing the demand of large-scale online production of meat enterprises. Compared with the prior art, the invention has the following beneficial effects: the invention does not need to pretreat the tested sample, only carries out non-contact spectral scanning of the sample without destructive effect; the invention does not use any chemical reagents, that is, green and cost-saving; the invention is easy to operate and saves time, and can realize the chicken ash content. Large scale online detection.

【技术实现步骤摘要】
在线快速检测鸡肉灰分的方法
本专利技术涉及及食品质量与安全检测领域，具体涉及在线快速检测鸡肉灰分的方法。
技术介绍
鸡肉作为主要的禽肉产品，因富含蛋白质、氨基酸、脂肪酸、维生素、矿物质且营养丰富比例均衡等特点，其消费量逐年增加，同时鸡肉的食用安全性也越来越受到消费者的重视，其中作为鸡肉重要组成部分的灰分，其即能反映鸡肉的营养价值，也能判断鸡在屠宰过程中受污染的程度。鸡肉经过高温灼烧后的残留物称为总灰分，其总灰分中即包含11种含量大于0.01％的人体常量元素，也包含含量低于0.01％的人体必需的微量元素。正常肉的灰分含量都低于2％，当灰分含量超过2％时说明肉在屠宰过程中受到了污染。一般鸡肉中灰分的检测常使用GB5009.4—2016《食品安全国家标准食品中灰分的测定》方法进行检测，但此方法需用化学试剂对样品进行预处理且步骤繁琐、检测时间长、成本高，满足不了当今肉品行业大规模的在线检测要求。近年来，高光谱成像系统因能同时检测被测样品的内部品质和外部品质，且还具有高分辨率、快速、无损、对样品无需进行预处理等优点，此技术已成为农畜产品无损检测领域的研究热点，也取得了诸多成果，然而在鸡肉灰分方面的检测鲜有报道。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了在线快速检测鸡肉灰分的方法。本专利技术的技术方案是：在线快速检测鸡肉灰分的方法，采集校正集鸡肉样品的高光谱图像，对获取的光谱图进行预处理再进行目标区域的识别以及光谱图平均光谱数据的提取；将提取的光谱数据代入下式即得Y灰分＝0.0331+0.125X900.55nm-0.079X903.845nm+0.0307X908.787nm-0.0566X920.316nm+0.0868X931.844nm+0.0425X943.371nm-0.0226X1042.123nm-0.0218X1162.211nm-0.0247X1213.208nm+0.0245X1257.634nm+0.0124X1506.465nm+0.0798X1695.097nm-0.0767X1700.074nm，其中Y灰分为鸡胸肉中灰分的含量，X900.55nm、X903.845nm、X908.787nm、X920.316nm、X931.844nm、X943.371nm、X1042.123nm、X1162.211nm、X1213.208nm、X1257.634nm、X1506.465nm、X1695.097nm、X1700.074nm分别为波长在900.55nm、903.845nm、908.787nm、920.316nm、931.844nm、943.371nm、1042.123nm、1162.211nm、1213.208nm、1257.634nm、1506.465nm、1695.097nm、1700.074nm处的光谱反射率值；上式相关系数为R＝0.943，均方根误差RMSE＝0.001。本专利技术的进一步改进包括：对获取的光谱图进行预处理即黑白板校正按照以下公式进行：其中Rc为校正后的图像，Rr为原始光谱图像；Rd为黑板图像，其反射率为0％，Rw为白板图像，其反射率为99.9％。本专利技术提供了一种高分辨率、快速、无损、无需对样品进行预处理等优点的高光谱成像技术来检测鸡肉中的灰分，以弥补现有技术在的不足，从而实现鸡肉灰分大规模的在线检测。本专利技术从486个全波段内提取13个最优波长时为了剔除大量的冗余信息，提取有用的信息，以降低数据分析的计算量，从而提高偏最小二乘模型的精度，以实现肉品企业大规模的在线生产的需求。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术不需对被测样品进行预处理，仅对样品进行非接触的光谱扫描且没有破坏性；本专利技术不使用任何化学试剂，即绿色又节约成本；本专利技术易于操作又节约时间，能实现鸡肉灰分的大规模在线检测。附图说明图1是84个校正集样品的平均光谱特征图。图2是鸡胸肉最优波长的提取图。图3是鸡胸肉灰分预测值与实测值之间的相关性。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做详细说明。实施例本实施例的一种基于近红外高光谱成像技术在线检测鸡肉灰分的方法步骤如下：1.建立鸡肉灰分含量的全波段的校正模型；(1.1)将购买的鸡胸肉切割成3*3*1(长*宽*高)的小样品，作为校正集样品，共获取84个样品，将其平均分成7份分别放在一次性带盖的塑料盒里，再放置在4℃的冰箱内进行贮藏0、1、2、3、4、5、6天；(1.2)在试验之前，提前30min打开高光谱成像系统预热，同时鸡肉样本也提前30min从冰箱内取出待其恢复至室温，首先采集黑白板的图像，再采集校正集样品的高光谱图像，此系统扫描时的速度为6.54mm/s，曝光时间为4.65ms，其成像模式为反射且波长范围为900-1700nm；(1.3)对采集过光谱图像的校正集样品立即使用GB5009.4—2016《食品安全国家标准食品中灰分的测定》方法检测其灰分含量，其结果如表1；表184个校正集样品的灰分含量(1.4)对获取的光谱图首先按照以下公式进行校正：其中Rc为校正后的图像，Rr为原始光谱图像；Rd为黑板图像，其反射率为0％，Rw为白板图像，其反射率为99.9％。再对校正过的光谱图进行感兴趣区域的识别以及光谱图平均光谱数据的提取，其84个样品的平均光谱图特征如图1。(1.5)采用偏最小二乘法(PLSR)建立步骤(1.3)灰分含量与步骤(1.4)中的光谱数据之间的全波段(486个波长)定量模型，即全波段的偏最小二乘模型，当所建模型的相关系数R越接近于1，均方根误差RMSE越小且交叉验证集的相关系数和均方根误差越接近于建模集时说明建模集模型的精度和稳定性就越好，结果如下表2；表2校正集样品灰分含量的全波段PLSR预测模型从表2中可以得出所建立的建模集PLSR模型的相关系数R高达0.943，均方根误差低至0.001，其中交叉验证集的模型相关系和均方根误差数也接近于建模集，表明建模集的模型精度高且较稳定。2.全波段校正模型的优化(2.1)上述步骤(1.5)所建的在900-1700nm全波段内偏最小二乘模型中，共有486个波长，而并不是所有的波长都对所建模型具有贡献，其中存在大量的冗余信息，为了剔除冗余信息保留有用信息，通过回归系数法(RC)来提取最优波长，以降低数据的计算量，从而提高计算机的运行速度。结果如图2：(2.2)使用回归系数法从步骤(1.5)所建的全波段偏最小二乘模型中提取了13个最优波长，分别为900.55、903.845、908.787、920.316、931.844、943.371、1042.123、1162.211、1213.208、1257.634、1506.465、1695.097、1700.074，以提取的13个最优波长作为输入变量来建立优化后的偏最小二乘模型即鸡胸肉灰分含量的校正模型，结果如表3：表3校正集样品灰分含量的最优波长PLSR预测模型从表3中可得出使用13个最优波长所建立的建模集和交叉验证集的PLSR模型相关分别为0.943和0.923，均方根误差均为0.001即两者的差距极小，且与全波段建模集的相关系数和均方根误差的差距也不大，故使用最优波长所建立的PLSR模型精度即高又稳定。(2.3)步骤(2.2)所获得的最优波长的偏最小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.在线快速检测鸡肉灰分的方法，其特征在于，采集校正集鸡肉样品的高光谱图像，对获取的光谱图进行预处理再进行目标区域的识别以及光谱图平均光谱数据的提取；将提取的光谱数据代入下式即得Y灰分＝0.0331+0.125X900.55nm‑0.079X903.845nm+0.0307X908.787nm‑0.0566X920.316nm+0.0868X931.844nm+0.0425X943.371nm‑0.0226X1042.123nm‑0.0218X1162.211nm‑0.0247X1213.208nm+0.0245X1257.634nm+0.0124X1506.465nm+0.0798X1695.097nm‑0.0767X1700.074nm，其中Y灰分为鸡胸肉中灰分的含量，X900.55nm、X903.845nm、X908.787nm、X920.316nm、X931.844nm、X943.371nm、X1042.123nm、X1162.211nm、X1213.208nm、X1257.634nm、X1506.465nm、X1695.097nm、X1700.074nm分别为波长在900.55nm、903.845nm、908.787nm、920.316nm、931.844nm、943.371nm、1042.123nm、1162.211nm、1213.208nm、1257.634nm、1506.465nm、1695.097nm、1700.074nm处的光谱反射率值；上式相关系数为R＝0.943，均方根误差RMSE＝0.001。...

【技术特征摘要】
1.在线快速检测鸡肉灰分的方法，其特征在于，采集校正集鸡肉样品的高光谱图像，对获取的光谱图进行预处理再进行目标区域的识别以及光谱图平均光谱数据的提取；将提取的光谱数据代入下式即得Y灰分＝0.0331+0.125X900.55nm-0.079X903.845nm+0.0307X908.787nm-0.0566X920.316nm+0.0868X931.844nm+0.0425X943.371nm-0.0226X1042.123nm-0.0218X1162.211nm-0.0247X1213.208nm+0.0245X1257.634nm+0.0124X1506.465nm+0.0798X1695.097nm-0.0767X1700.074nm，其中Y灰分为鸡胸肉中灰分的含量，X900.55nm、X903.845nm、X908.787nm、X920.316nm、X931.844n...

【专利技术属性】
技术研发人员：何鸿举，王慧，马汉军，刘玺，康壮丽，
申请(专利权)人：河南科技学院，
类型：发明
国别省市：河南,41