一种畜肉细菌总数无损检测方法技术

本发明专利技术公开了一种畜肉细菌总数无损检测方法，包括以下步骤：Ｓ１：获取待测样品原始反射光谱图像Ｒｓ，并对其存储；Ｓ２：依据国标采用标准平板菌落计数法检测样品ＴＶＣ作为标准参考数据；Ｓ３：按照Ｒ＝（Ｒｓ－Ｒｄ）／（Ｒｒ－Ｒｄ）获得样品相对反射光谱图像Ｒ，其中，Ｒｄ为图像获取系统工作在暗电流时的黑色图像，Ｒｒ为标准参考白板反射光谱图像；Ｓ４：采用ＳＮＶ方法校正图像Ｒ；Ｓ５：对校正后的图像Ｒ取２－阶微分光谱，并采用逐步回归方法选取表征待测样品ＴＶＣ的最佳波长；Ｓ６：提取２－阶微分光谱相应于所选最佳波长的数据和ＴＶＣ检测结果，分为两组分别作为校正集数据和验证集数据；Ｓ７：建立ＬＳ－ＳＶＭ数据模型，检测待测样品ＴＶＣ数值。发明专利技术以人为本、手法先进，检测过程快速、无污染，在食品质量和安全领域使我国与发达国家接轨。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于农畜产品品质安全检测领域，涉及一种畜肉细菌总数无损快速检测方 法，更具体地，涉及一种猪肉细菌总数的光谱学非破坏快速检测方法。
技术介绍
我国猪肉产量占据世界猪肉总产量的半壁江山，但我国猪肉生产的卫生状况还不 容乐观。细菌总数(Total Viable Bacteria Count，TVC)是衡量猪肉卫生状况的重要指标， 当肉类中的细菌数超标，就会危害大众，因此，肉类的微生物安全问题已引起人们的广泛关注。对生鲜猪肉TVC的检测，传统的检测方法大多基于显微镜、细菌分离、免疫学和基 于核酸分析等方法，这些方法虽然有效，但采样准备和检测时间长、效率低、操作繁琐、费时 费力、对试样具有破坏性，更重要的是这些方法难以实现自动化及计算机化，不适合在线检 测，不能充分满足国内消费和出口贸易的需要。其它的研究方法有采用傅立叶变换红外光谱(Fourier Transformlnfrared Spectroscopy, FTIR)检测牛肉的腐败程度；Duboisa等采用近红外化学成像检测食品中自 含微生物，研究表明可以通过观察细菌在一些特定近红外波长的光吸收/反射差异辨识细 菌，但是采用这些方法时必须将肉品先磨碎并经相关处理后才能进行，无法实现肉类的非 破坏性检测，也就距离生产线在线检测还有无法克服的障碍。图像光谱技术集成了传统的图像和光谱技术，可同时获得被测物体的空间和光谱 信息，相比传统的多光谱方法不能同时兼顾共线性消除和信息充分获取的矛盾，高光谱图 像技术因其高的光谱分辨率已成为农产品品质评估和安全检测的强有力工具，Park等开发 了利用高光谱图像系统检测禽肉表面的粪便和消化物污染从而间接检测其中所含的大肠 埃希氏菌E.coli 0157 :H7。TVC与肉类腐败程度存在很强的相关性，而肉类腐败程度对应 着相应的光吸收(反射)率，尤其高光谱图像方法因其高的光谱分辨率，以及具有同时表征 空间光扩散信息的能力，采用该技术可以获得因肉类腐败带来的细微光学特征变化，实现 非破坏、快速检测TVC的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种生鲜猪肉细菌总数的高光谱图谱合一的快速、非破坏检 测方法，对于高光谱图像技术反映样品光谱和空间特征的信息量大，如何处理这一复杂信 息，建模方法的合理与否对获取好的检测结果至关重要，因此本专利技术在所构建的生鲜猪肉 高光谱检测平台基础上，提供能够同时兼顾训练精度和泛化能力两方面的性能最优检测建 模方法。为达到上述目的，本专利技术的技术方案提供，其特 征在于，包括以下步骤S1 获取待测样品原始反射光谱图像Rs，并对其存储；S2 依据国标采用标准平板菌落计数法对样品进行TVC检测，TVC检测结果数据作 为标准参考数据；S3 按照公式R = (Rs-Rd)/(Rr-Rd)计算获得样品相对反射光谱图像R，其中，Rd为 图像获取系统工作在暗电流时的黑色图像，Rr为标准参考白板反射光谱图像；S4 采用SNV方法校正样品相对反射光谱图像R ；S5 对校正后的相对反射光谱图像取2-阶微分光谱，基于微分光谱图像采用逐步 回归方法选取表征待测样品TVC的最佳波长；S6 提取2-阶微分光谱相应于所选最佳波长的数据和TVC检测结果数据，按照 3 1比例随机分为两组，一组作为校正集数据，另一组作为验证集数据；S7 用校正集数据建立LS-SVM数据模型，将验证集数据代入所建模型，检测待测 样品TVC数值。其中，所述步骤S1中样品原始反射光谱图像Rs通过光谱图像在各单个波长沿扫 描线上取平均值获得。其中，所述步骤S1中图像的存储均以16位二进制格式文件存放。其中，所述步骤S7中所建立的LS-SVM数据模型为/y(x) = ^ a^ix, xt) + bi=\其中， 是拉格朗日乘子，i = 1，...，1，1为样本个数，13是偏差量，1((^)是满 足Mercer条件的对称核函数，核函数尤“，幻= eXp卜t^JL丨为径向基函数，o为核宽度。上述技术方案具有如下优点(1)研究目的以人为本，提高鲜猪肉产品安全质量， 有益于人体健康；(2)研究手法先进，借助于猪肉高光谱图像的光学特征参数(包括光扩散 和吸收参数)间接反映猪肉的细菌总数，可以达到快速、无污染检测目的；⑶研究结果的 实用性，非接触无损伤评估，具有实时在线检测应用的潜力；(4)研究内容的重要性，在食 品质量和安全领域，高光谱红外线成像技术在发达国家倍受瞩目，本专利技术可使我国在该领 域与其他发达国家同步接轨。附图说明图1是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中所使用的高光谱检测仪器结构示意 图；图2是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中待测样品生鲜猪肉的线扫描图像；图3是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中待测样品生鲜猪肉线扫描图像的平 均光谱反射率曲线；图4是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中待测样品生鲜猪肉某波长处线扫描 图像的空间反射率曲线；图5是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中待测样品生鲜猪肉TVC预测值与实测 值比较图；图6是本专利技术畜肉细菌总数无损检测方法中待测样品生鲜猪肉TVC预测值与标准值相关关系图。其中，1 =CCD相机；2 相机控制单元；3 图像光谱仪；4 聚光透镜；5 计算机；6 试样载物台；7 待测样品；8 光源系统；9 聚光镜；10 光纤。具体实施例方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。本专利技术的技术方案主要是通过下述内容得以实现的。(1)试样准备无须清洗、剔除脂肪或结缔组织、接种细菌等准备工作，将生鲜待测猪肉均勻分割 成长χ宽χ厚为4cmX6cmX4cm的待测样品。(2)仪器设计本技术方案所采用的用于猪肉细菌总数无损检测方法的高光谱成像系统如图1 所示，成像系统包括一台波长范围在400-1000nm的图像光谱仪3，其光谱分辨率为2. 8nm, 波长间隔为0. 74nm,图像光谱仪3上接有一聚光透镜4 ；一个高性能的背后照明式CXD相机 1及与其相连的控制单元2，控制单元2与计算机5相连接；由石英卤钨灯和稳压电源组成 的光源系统8，其与光纤10 —端连接，光纤10另一端与聚光镜9相连，共同发出点光源照射 待测样品；以及试样载物台6，用于放置待测样品7。(3)光谱图像获取在使用图像光谱仪3之前，对其进行空间和光谱维校正；试样载物台6可沿高度方 向进行调节；光源系统8发出直径为5mm的点光源，圆形光束发散角小于20°。待测样品 放置在载物台6上，当光源照射在其表面时，肉组织的漫反射光经聚光透镜4、图像光谱仪 3，通过C⑶相机1形成光谱图像，为减小位置的影响，采集图像时使每个待测样品7在载物 台6水平面上每间隔120°旋转一次，分别采集相应位置的光谱图像，并取其平均值作为最 终结果的光谱图像。在扫描试样漫反射图像的过程中，拉上实验室窗帘并关闭所有照明灯 以防止外部环境光的影响。设定CCD相机1的曝光时间为0. 025s，调整光密度使其最大值 为相机总动态范围的1/3。在采集所有试样图像之前，为校正相机暗电流和室内照明对图像 的影响，分别采用盖住镜头和采集标准白板图像的方法获取黑、白图像，然后按公式计算相 对反射光谱图像R= (Rs-Rd)/(Rr-Rd)其中，R为相对反射光谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种畜肉细菌总数无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１：获取待测样品原始反射光谱图像Ｒ↓［ｓ］，并对其存储；Ｓ２：依据国标采用标准平板菌落计数法对样品进行ＴＶＣ检测，ＴＶＣ检测结果数据作为标准参考数据；Ｓ３：按照公式Ｒ＝（Ｒ↓［ｓ］－Ｒ↓［ｄ］）／（Ｒ↓［ｒ］－Ｒ↓［ｄ］）计算获得样品相对反射光谱图像Ｒ，其中，Ｒ↓［ｄ］为图像获取系统工作在暗电流时的黑色图像，Ｒ↓［ｒ］为标准参考白板反射光谱图像；Ｓ４：采用ＳＮＶ方法校正样品相对反射光谱图像Ｒ；Ｓ５：对校正后的相对反射光谱图像取２－阶微分光谱，基于微分光谱图像采用逐步回归方法选取表征待测样品ＴＶＣ的最佳波长；Ｓ６：提取２－阶微分光谱相应于所选最佳波长的数据和ＴＶＣ检测结果数据，按照３∶１比例随机分为两组，一组作为校正集数据，另一组作为验证集数据；Ｓ７：用校正集数据建立ＬＳ－ＳＶＭ数据模型，将验证集数据代入所建模型，检测待测样品ＴＶＣ数值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，彭彦昆，吴建虎，张静，高晓东，黄慧，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]