基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法，包括：R1样品制备；R2光谱信息采集；R3禽蛋新鲜度综合指标计算；R4判别模型的建立；R5最佳预测模型的确定。本发明专利技术还提供了实现上述方法的基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测装置。实验证明，本发明专利技术所提供基于可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测，其确定的最佳模型预测相关系数可达0.868。

【技术实现步骤摘要】
基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法
本专利技术涉及光学与农产品检测领域，具体说是一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法。
技术介绍
禽蛋能为人体提供丰富的蛋白质、脂肪、矿物质、磷脂和维生素，是一种理想的动物性蛋白食品。在储藏过程中禽蛋通过蛋壳孔隙与外界进行气体交换，蛋白和蛋黄进行水分和矿物质等迁移。禽蛋理化成分和营养成分都发生变化：蛋壳内外水分挥发造成蛋重下降和气室增大，蛋白和蛋黄间水分交换造成蛋黄系数减小，卵黏蛋白的变化使蛋白变薄。禽蛋变质速率与储藏温度湿度、母鸡品种和鸡龄等有关。禽蛋在储藏期间的变质给商家造成了大量的经济损失，也对消费者的食用品质和安全造成不良影响，所以需要对禽蛋新鲜度进行检测。禽蛋新鲜度常用检测指标为蛋形指数、蛋黄指数、哈夫单位、蛋白pH、气室直径和蛋壳厚度等。多个禽蛋新鲜度单指标检测会增加工作量和计算量，而且有可能造成信息的重叠，这样会造成分析问题，进而影响最终的统计分析结果。把禽蛋新鲜度多个单指标转化为一个综合指标有利于更全面的预测禽蛋新鲜度。因此，找出快速无损检测禽蛋新鲜度综合指标的方法，对禽蛋新鲜度检测具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术为解决禽蛋新鲜度综合指标检测的问题，提供一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法。该方法采用提取单一指标的主要特征分量结合线性拟合方法计算禽蛋新鲜度综合指标，利用可见近红外光谱技术结合数据分析方法，预测禽蛋新鲜度综合指标。该方法具有快速、无损的特点，适用于实际生产中的禽蛋新鲜度检测。为达到以上目的，本专利技术提供一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法，包括如下步骤：样品制备；光谱信息采集；禽蛋新鲜度综合指标计算；判别模型的建立；最佳预测模型的确定。所述样品制备，具体过程如下：取相同品种的产后24h内新鲜禽蛋若干，置于相同环境，根据实验要求在不同储藏期进行禽蛋光谱信息采集和指标检测；所述光谱信息采集，具体过程如下：在检测环境相同条件下，应用可见/近红外禽蛋新鲜度检测装置获取样品的可见/近红外透射光谱；所述样品光谱获取方式为：采集过程中为充分采集样品的透射光谱信息，光纤探头在每个样品赤道部位采集3次透射光谱，每次旋转一定角度，旋转角度为0°、60°、120°，静置后采集样品的光谱信息，取多次采集的光谱平均光谱作为该样品光谱，获得光谱数据集T；所述透射光谱的数据形式为透射率或吸光度中的一种；所述禽蛋新鲜度综合指标建立，具体过程如下：禽蛋新鲜度综合指标提取蛋形指数、蛋黄指数、哈夫单位、蛋白pH、气室直径和蛋壳厚度等主要特征分量结合线性拟合得出；，其蛋形指数、蛋黄指数、哈夫单位、蛋白pH、气室直径和蛋壳厚度单一指标由如下常规理化方法检测：蛋形指数检测：用游标卡尺测量每个鸡蛋的纵径和横径，蛋形指数的计算公式：蛋形指数＝纵径值/横径值蛋黄指数检测：鸡蛋打开后分离蛋清与蛋黄，蛋黄放置于玻璃平面上，用游标卡尺测量蛋黄高度和蛋黄直径，蛋黄系数的计算公式：蛋黄指数＝蛋黄高度/蛋黄直径。哈夫单位检测：先将鸡蛋称重，再将鸡蛋打开轻放于玻璃平面内，用游标卡尺测定蛋黄边缘与浓蛋白边缘的中点高度，避开系带，测定三个等距离中点的平均值；根据蛋白高度与质量，按下列公式计算鸡蛋的哈夫单位：HU＝100×lg[H+7.57-1.7×(G^0.37)]式中：HU为哈夫单位，H为蛋白高度单位mm，G为质量单位g；蛋白pH检测：鸡蛋打开后分离蛋清和蛋黄，蛋白放置于玻璃器皿中，用pH计对蛋白pH进行测量；气室直径检测：鸡蛋打破保留气室完整，用游标卡尺从蛋壳内部测量气室直径；蛋壳厚度检测：用千分尺测量鸡蛋蛋壳赤道和两头厚度，三点值平均得到蛋壳厚度；禽蛋新鲜度综合指标由由以下公式计算：对单一指标提取数据的主要特征分量，结合载荷系数，得到主成分与单一指标之间的函数：Pn＝Cn1×S1+Cn2×S2+…+Cni×Si式中：P为主成分,n为主成分数，C为载荷系数，S为单一指标，i为指标序号；利用主成分P1,P2……，Pn做线性拟合，以每个主成分的方差贡献率r作为权数，构造一个综合评价函数：CFI＝r1×P1+r2×P2……+rn×Pn式中：CFI为禽蛋新鲜度综合指标,r方差贡献率，P为主成分，n为主成分数；所述判别模型的建立，具体过程如下：光谱预处理：将光谱数据集进行不同预处理；所述预处理的方法包括一阶导数、二阶导数、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)光谱预处理方法中的一种或几种的组合。判别模型的建立：将所述预处理后的光谱集结合单指标和综合指标数据集按照3:1的比例分为校正集与验证集，采用定量分析方法建立禽蛋新鲜度综合指标的预测模型，所述的建模分析方法为偏最小二乘回归法(PLSR)；所述最佳预测模型的确定，具体过程如下：计算所述不同模型预测集的模型评价参数，确定适用于禽蛋新鲜度综合指标的最佳预测模型；所述最佳预测模型，由于样品品种、检测条件的不同，最佳预测模型也不同；所述基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标的检测装置，包括：光谱采集单元，包括光纤、光源和光谱仪；光纤置于待测样品下方，光纤的一端固定于探头支架用于采集光谱信息，另一端与光谱仪连接，将光信号传输至光谱仪；光源为卤钨灯，置于样品上方，距离样品台距离为20mm-30mm；散热装置，安装于光源后方；电源，为整个装置供电；暗箱，暗箱由铝型材支架、黑色铝塑板外壳和样品台构成，铝型材用黑色哑光漆喷成黑色，减少材料反光，样品台为喷涂黑色哑光漆的金属铝平板，中间设有直径为35mm大的圆形孔，圆形孔上方覆盖有遮光海绵。附图说明图1为本专利技术实施例1中的可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测装置示意图。附图中各标记说明如下：1：光纤；2：探头支架；3：电源；4：光源；5：散热装置；6：样品台；7：暗箱；8：光谱仪。图2为本专利技术实际检测所得透射光谱曲线图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例1、基于可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测装置一、基于可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测装置如图1所示，本实施例中的基于可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测装置由如下部件组成：光谱采集单元，包括光纤1、光源4和光谱仪8。光纤1置于待测样品下方，光纤1的一端固定于探头支架2用于采集光谱信息，另一端与光谱仪8连接，将光信号传输至光谱仪8；光谱仪8型号为USB2000+(海洋光学)，其检测波段为330nm-1100nm，其一端连接光纤1，一端通过数据线连接电脑；光源4为卤钨灯，具体为一个12V100W卤钨灯(欧司朗)，光源4置于样品台6圆形孔的正上方，距样品台6的距离为25mm，为待检测鸡蛋提供光源；散热装置5为直流12V0.14A风扇，安装于光源4后方；电源3为直流稳压电源，为整个装置供电；暗箱7，由铝型材支架、黑色铝塑板外壳和样品台6构成，为封闭不透光箱体，主要为检测提供暗室环境，防止外界光的干扰。铝型材均使用黑色哑光漆喷成黑色，减少材料反光；样品台6为喷涂黑色哑光漆的金属铝平板，中间设有直径为35mm大的圆形孔，圆形孔上方覆盖遮光海绵。二、装置使用方法本实施例中的基于可见/近红外光谱的鸡蛋新鲜度综合指标检测装置的使用方法如下：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：取品种和产蛋时间相同的新鲜禽蛋，置于相同环境，根据实验要求在不同储藏期进行禽蛋若干个单一指标检测和光谱信息采集，通过所述的若干个单一指标计算得禽蛋新鲜度综合指标；对获得的光谱信息采用不同的预处理方法，结合综合指标数据集采用不同的定量分析方法建立禽蛋新鲜度综合指标的预测模型，比较所述不同模型预测集的模型评价参数，确定禽蛋新鲜度综合指标的最佳预测模型；所述基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法包括如下步骤：R1样品制备：取品种和产蛋时间相同的新鲜禽蛋，置于相同环境，根据实验要求在不同储藏期进行禽蛋光谱信息采集和指标检测；R2光谱信息采集：在检测环境相同条件下，应用可见/近红外禽蛋新鲜度检测装置获取样品的可见/近红外透射光谱，所述样品光谱获取方式为：采集过程中为充分采集样品的透射光谱信息，光纤探头在每个样品赤道部位采集多次透射光谱，每次旋转一定角度，静置后采集样品的光谱信息，取多次采集的平均光谱作为该样品光谱，获得光谱数据集；R3禽蛋新鲜度综合指标提取若干个单一指标的主要特征分量结合线性拟合得出；R4判别模型的建立：将所述的光谱数据集进行不同预处理后，结合综合指标数据集按照3:1的比例分为校正集与验证集，采用定量分析方法建立禽蛋新鲜度综合指标的预测模型；R5最佳预测模型的确定：计算比较所述不同模型预测集的模型评价参数，确定禽蛋新鲜度综合指标的最佳预测模型。...

【技术特征摘要】
1.一种基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：取品种和产蛋时间相同的新鲜禽蛋，置于相同环境，根据实验要求在不同储藏期进行禽蛋若干个单一指标检测和光谱信息采集，通过所述的若干个单一指标计算得禽蛋新鲜度综合指标；对获得的光谱信息采用不同的预处理方法，结合综合指标数据集采用不同的定量分析方法建立禽蛋新鲜度综合指标的预测模型，比较所述不同模型预测集的模型评价参数，确定禽蛋新鲜度综合指标的最佳预测模型；所述基于可见/近红外光谱的禽蛋新鲜度综合指标检测方法包括如下步骤：R1样品制备：取品种和产蛋时间相同的新鲜禽蛋，置于相同环境，根据实验要求在不同储藏期进行禽蛋光谱信息采集和指标检测；R2光谱信息采集：在检测环境相同条件下，应用可见/近红外禽蛋新鲜度检测装置获取样品的可见/近红外透射光谱，所述样品光谱获取方式为：采集过程中为充分采集样品的透射光谱信息，光纤探头在每个样品赤道部位采集多次透射光谱，每次旋转一定角度，静置后采集样品的光谱信息，取多次采集的平均光谱作为该样品光谱，获得光谱数据集；R3禽蛋新鲜度综合指标提取若干个单一指标的主要特征分量结合线性拟合得出；R4判别模型的建立：将所述的光谱数据集进行不同预处理后，结合综合指标数据集按照3:1的比例分为校正集与验证集，采用定量分析方法建立禽蛋新鲜度综合指标的预测模型；R5最佳预测模型的确定：计算比较所述不同模型预测集的模型评价参数，确定禽蛋新鲜度综合指标的最佳预测模型。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述透射光谱的数据形式为透射率或吸光度中的一种。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：禽蛋新鲜度综合指标由若干个单一指标由以下公式计算：对单一指标提取数据的主要...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤修映，董晓光，董俊，鲁兵，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11