一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法。所述预测方法包括：以接种热杀索丝菌且采用聚乙烯(Polyethylene,PE)保鲜膜包装的冷鲜猪大排肉为研究对象，利用高光谱成像系统采集PE包装冷鲜猪大排肉的高光谱图像，并且进行热杀索丝菌含量的测定；提取图像的全波段光谱信息并筛选出特征波长，采用多种建模方法分别建立基于全波段和特征波长的热杀索丝菌含量预测模型，根据建立的模型即可预测出PE包装冷鲜猪大排肉的热杀索丝菌含量。本发明专利技术可以实现PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的无损检测，检测精度高、速度快，从而为包装肉品微生物指标的无损检测提供技术参考。物指标的无损检测提供技术参考。物指标的无损检测提供技术参考。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法


[0001]本专利技术涉及的是高光谱无损检测领域，具体涉及一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法。

技术介绍

[0002]我国是肉类食品的消费大国，全球近三分之一的肉类食品皆出自我国，其中猪肉类食品占据了我国肉品领域的半壁江山。冷鲜肉也被称为冷却肉，即指将屠宰后的胴体快速冷却到0
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4℃，并在以后的储运中一直在0
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4℃下保存的鲜肉，具有易于消化、风味优良、营养丰富等优势，结合我国消费者的饮食习惯，无疑是最具有发展潜力的肉类食品。然而，较短的货架期一直是制约冷鲜猪肉的进一步发展的难题，并且外界微生物的污染是导致其货架期缩短的主要原因。热杀索丝菌是一种能够在0
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4℃的低温缺氧条件下快速的生长的革兰氏阳性菌，是导致冷鲜猪肉腐败变质的优势腐败菌，因而通过检测冷鲜猪肉的热杀索丝菌来评价其新鲜程度具有十分重要的意义。
[0003]对于冷鲜猪肉微生物指标的检测，最常见的方法为国标规定的平板菌落计数法，能够观测菌落形态且准确有效。近年来，微生物数量的新型检测方法有菌落测试片法、定量PCR法等，即便这些方法能够有效检测细菌总数，但是需要大量的准备工作和专业的操作要求、效率较低，甚至会破坏检测的肉品，并不适合大规模在线检测，无法满足工厂自动化生产以及进出口贸易的检测需要。因而，肉类行业需要一种快速、无损的方法来检测冷鲜猪肉的微生物指标。
[0004]高光谱成像技术作为一种新兴的平台技术，具有较高的光谱分辨率和较好的成像能力以及高效迅速的无损检测能力。该技术同时具备了光谱技术和图像技术的优势，不仅能够检测样品理化指标，还能获取其空间分布信息，从而得到两者相结合的检测结果。已有研究表明高光谱成像技术能够很好的应用于非包装冷鲜猪肉微生物指标的无损检测，但该技术尚未应用于包装冷鲜猪肉的微生物检测。
[0005]申请号2018102251286，公开了本专利技术公开了在线快速检测鸡肉热杀索丝菌含量的方法，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。本专利技术从486个全波段内提取23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，能实现鸡肉热杀索丝菌含量的大规模在线检测。
[0006]该方案即是一种非包装冷鲜肉微生物指标的无损检测案例，但是与实际应用场景存在差异。在实际销售过程中，许多冷鲜肉常常使用保鲜膜包装后才开始对外流通，故上述方案无法直接应用于实际生产生活中冷鲜肉中微生物含量的测定。托盘结合聚乙烯(PE)保
鲜膜是市售冷鲜猪肉广泛采用的一种包装形式。因此，监测PE包装冷鲜猪肉中热杀索丝菌的含量，对于保证冷鲜猪肉食用和商品价值具有重要意义。

技术实现思路

[0007]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，可以快速、准确、无损检测PE包装冷鲜猪大排肉的热杀索丝菌含量，以满足包装肉品微生物指标的无损检测需求。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了以下方案：
[0009]本专利技术提出一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，包括以下步骤：
[0010]步骤一，选取大小相近、厚度均匀的冷鲜猪大排肉；
[0011]步骤二，将预灭菌的冷鲜猪大排肉浸泡于热杀索丝菌悬液；使用PE保鲜膜对其表面进行一层接触包装；
[0012]步骤三，采集0
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9d PE包装冷鲜猪大排肉的高光谱反射图像；对采集到的高光谱图像进行校正，得到标准图像；
[0013]步骤四，在步骤三完成后，对包装冷鲜猪大排肉进行热杀索丝菌含量的测定；
[0014]步骤五，提取高光谱图像的全波段光谱信息，采用多种建模方法和预处理方法建立基于全波段光谱信息的热杀索丝菌含量预测模型；
[0015]步骤六，在步骤五的基础上，进一步筛选特征波长，优化模型，建立基于特征波长的热杀索丝菌含量预测模型；
[0016]步骤七，利用建立的预测模型对PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量进行检测。
[0017]冷鲜猪大排肉的直径约为10cm、高度约为1cm。
[0018]冷鲜猪大排肉的预灭菌条件为75％的酒精擦拭，紫外灯照射15min；热杀索丝菌菌悬液浓度为103‑
104CFU/mL；保鲜膜的厚度为0.01mm，氧气透过率为14000cm3/m2·
24h
·
atm，二氧化碳透过率为60000cm3/m2·
24h
·
atm，水蒸气透过率为20
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100g/m2·
24h。
[0019]使用可见
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近红外高光谱成像系统和短波红外高光谱成像系统。可见
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近红外高光谱成像系统的单波长图像像素为804
×
534，光谱分辨率为2.8nm，相机镜头与样品的距离为28cm，曝光时间为3ms，采集速度为7.23mm/s，光源强度为45W，投射角度与水平呈45
°
夹角，与样品距离为30cm；短波红外高光谱成像系统单波长图像像素为320
×
472，光谱分辨率为6.2nm，相机镜头与样品的距离为26cm，曝光时间为3.5ms，采集速度为13.78mm/s，光源强度为255W，投射角度与水平呈45
°
夹角，与样品距离为31cm。
[0020]使用的培养基为STAA琼脂培养基。
[0021]使用ENVI 5.1对冷鲜猪大排肉进行光谱反射率的提取和图像分割，最终以目标区域光谱反射率的平均值作为冷鲜猪大排肉的光谱信息。使用的建模方法有偏最小二乘(Partial least squares,PLS)和支持向量机(Support vector machine,SVM)；使用的预处理方法有标准正态变量法(Standard normal variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正法(Orthogonal signal correction,OSC)、平滑法(Smoothing)、一阶导数法(First derivative,1st)。
[0022]特征波长筛选方法有连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法(Competitive adaptiv本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，选取大小相近、厚度均匀的冷鲜猪大排肉；步骤二，将预灭菌的冷鲜猪大排肉浸泡于热杀索丝菌悬液；使用PE保鲜膜对其表面进行一层接触包装；步骤三，采集0
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9d PE包装冷鲜猪大排肉的高光谱反射图像，以获取所模拟的市场出售的0
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9d内PE包装冷鲜猪大排肉的光谱信息；对采集到的高光谱图像进行校正，得到标准图像；步骤四，在步骤三完成后，对包装冷鲜猪大排肉进行热杀索丝菌含量的测定；步骤五，提取高光谱图像的400
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1000nm可见
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近红外波段的全波段光谱信息，经过预处理后建立基于全波段光谱信息的热杀索丝菌含量预测模型；步骤六，利用建立的预测模型对PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量进行检测。2.根据权利要求1所要求的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，其特征在于：所述步骤一中冷鲜猪大排肉的直径约为10cm、高度约为1cm。3.根据权利要求1所要求的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，其特征在于：所述步骤二中冷鲜猪大排肉的预灭菌条件为75％的酒精擦拭，紫外灯照射15min；热杀索丝菌菌悬液浓度为103‑
104CFU/mL；保鲜膜的厚度为0.01mm，氧气透过率为14000cm3/m2·
24h
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atm，二氧化碳透过率为60000cm3/m2·
24h
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atm，水蒸气透过率为20
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100g/m2·
24h。4.根据权利要求1所要求的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法，其特征在于：所述步骤三中使用可见
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近红外高光谱成像系统和短波红外高光谱成像系统；可见
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近红外高光谱成像系统的单波长图像像素为804
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534，光谱分辨率为2.8nm，相机镜头与样品的距离为28cm，曝光时间为3ms，采集速度为7.23mm/s，光源强度为45W，投射角度与水平呈45
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夹角，与样品距离为30cm；短波红外高光谱成像系统单波长图像像素为320
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472，光谱分辨率为6....

【专利技术属性】
技术研发人员：潘磊庆，章泽华，刘小花，兰维杰，屠康，周彬静，彭菁，丁方晨，
申请(专利权)人：南京农业大学，
类型：发明
国别省市：