基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)

王巧華，李小明，段宇飛

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家蛋品加工技術(shù)研發(fā)分中心，湖北 武漢 430070）

基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)

王巧華1,2，李小明1，段宇飛1

（1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家蛋品加工技術(shù)研發(fā)分中心，湖北 武漢 430070）

針對(duì)目前雞蛋新鮮度檢測(cè)技術(shù)方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)精度低、分級(jí)效率不足等缺陷，本研究在4 800 枚/h的禽蛋傳輸機(jī)上搭建了可見(jiàn)-近紅外透射光譜（501～1 000 nm）在線(xiàn)檢測(cè)裝置，動(dòng)態(tài)采集雞蛋透射光譜數(shù)據(jù)，并建立光譜信息與雞蛋哈夫值等級(jí)的偏最小二乘判別模型。采用3∶1原則對(duì)雞蛋樣本進(jìn)行隨機(jī)劃分，其中校正集169 個(gè)，驗(yàn)證集57 個(gè)，通過(guò)比較多種光譜預(yù)處理方法以及兩種特征波長(zhǎng)選擇方法，得出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換預(yù)處理方法和多模式共識(shí)方法能夠有效地提高模型的正確率、運(yùn)算效率和預(yù)測(cè)能力，優(yōu)化模型后的校正集和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率分別為92.31%、91.23%。結(jié)果表明本實(shí)驗(yàn)建立的可見(jiàn)-近紅外光譜透射光譜檢測(cè)方法能夠?qū)﹄u蛋的新鮮度進(jìn)行無(wú)損、智能、在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)。

雞蛋；新鮮度；在線(xiàn)檢測(cè)；偏最小二乘判別法；多模式共識(shí)法

雞蛋因其易消化、口感佳，并含有大量的蛋白質(zhì)、脂肪、維生素等豐富營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)而深受廣大消費(fèi)者的喜愛(ài)。雞蛋新鮮度會(huì)隨著時(shí)間的推移逐步下降，營(yíng)養(yǎng)成分逐漸丟失[1]。根據(jù)農(nóng)業(yè)部標(biāo)準(zhǔn)雞蛋品質(zhì)新鮮度在B級(jí)以下

不建議消費(fèi)者食用，而目前我國(guó)蛋品市場(chǎng)和蛋品加工企業(yè)在線(xiàn)智能無(wú)損檢測(cè)技術(shù)尚未成熟，因此對(duì)雞蛋新鮮度的快速無(wú)損檢測(cè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

光譜分析技術(shù)是近幾年發(fā)展起來(lái)的一種高效、無(wú)損、智能檢測(cè)技術(shù)，并已經(jīng)在石油、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用[2-7]。國(guó)內(nèi)外眾多研究者對(duì)雞蛋的新鮮度、氣室高度、蛋白高度等方面開(kāi)展了相關(guān)的研究和探索。侯卓成等[8]基于傅里葉近紅外漫反射光譜分析技術(shù)，運(yùn)用無(wú)偏最小二乘法建立了光譜信息與雞蛋的氣室高度、氣室直徑和蛋白高度3 個(gè)指標(biāo)的定量分析模型，所得出的回歸模型具有較好的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。林顥等[9]提出了一種基于近紅外光譜漫反射結(jié)合一類(lèi)支持向量機(jī)技術(shù)，建立了一種鑒別新鮮蛋和非新鮮蛋的判別模型，其模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為80%。Soltani等[10]基于介電光譜技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)3 種方法建立了光譜信息與雞蛋新鮮度的回歸模型，得出驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)分別為0.817、0.906、0.920。Giunchi等[11]基于傅里葉近紅外光譜漫反射分析技術(shù)，運(yùn)用偏最小二乘法建立了光譜信息與雞蛋氣室高度、蛋白高度、哈室單位的定量回歸模型，得出了驗(yàn)證集的相關(guān)系數(shù)分別為0.722、0.789、0.676。

上述研究表明了雞蛋的新鮮度能夠通過(guò)近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行定量和定性的分析，但是大部分研究者都是基于靜態(tài)分析，而動(dòng)態(tài)研究雞蛋品質(zhì)的大多為機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、生物傳感器技術(shù)等，少有應(yīng)用光譜技術(shù)的，針對(duì)目前我國(guó)市場(chǎng)、企業(yè)檢測(cè)雞蛋新鮮度勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、準(zhǔn)確率不高等缺點(diǎn)，本研究提出了一種基于多模式共識(shí)結(jié)合偏最小二乘判別分別（consensus uninformative variable elimination-partial least squares-discriminant analysis，CUVE-PLS-DA）的可見(jiàn)-近紅外透射光譜在線(xiàn)檢測(cè)雞蛋新鮮度等級(jí)的方法，為蛋品品質(zhì)的光譜檢測(cè)實(shí)際應(yīng)用提供了技術(shù)支撐[12-14]。

1 材料與方法

1.1 材料

當(dāng)日產(chǎn)的新鮮雞蛋，購(gòu)于湖北省武漢市九峰山養(yǎng)雞場(chǎng)。供試樣本226 枚，雞蛋的質(zhì)量50～76 g；雞蛋的短軸直徑42～48 mm；雞蛋的長(zhǎng)軸直徑53～65 mm。將所有雞蛋樣本均貯藏在溫度24 ℃、相對(duì)濕度65%的恒溫恒濕生化培養(yǎng)箱內(nèi)。

1.2 儀器與設(shè)備

本實(shí)驗(yàn)光譜采集裝置如圖1所示，主要由計(jì)算機(jī)、USB2000+便攜式光譜儀（美國(guó)Ocean Optics公司）、光電開(kāi)關(guān)、準(zhǔn)直鏡、暗箱、雞蛋運(yùn)輸傳送裝置、光亮度調(diào)節(jié)箱、可編程控制器等部件構(gòu)成。雞蛋通過(guò)4 800 枚/h的傳送裝置運(yùn)輸?shù)焦怆妭鞲衅鞅挥|發(fā)的位置，控制器收到傳感器的觸發(fā)信號(hào)后將其轉(zhuǎn)換并反饋到電腦光譜采集軟件，從而通過(guò)軟件驅(qū)動(dòng)光譜儀采集雞蛋的透射光譜。

電子天平 上海精密科學(xué)儀器有限公司。

圖1 雞蛋透射光譜在線(xiàn)采集裝置Fig.1 On-line transmission spectral acquisition device for eggs

1.3 方法

1.3.1 雞蛋原始透射光譜

實(shí)驗(yàn)每3 d從恒溫恒濕箱里隨機(jī)挑選雞蛋樣品30 枚，將雞蛋進(jìn)行編號(hào)并依次放入ZYJD330蛋品運(yùn)輸機(jī)上；光源選用LS-3000型的鹵素?zé)粼矗卉浖O(shè)置積分時(shí)間100 ms、平滑次數(shù)10 次、平滑寬度為5 nm。采集的雞蛋原始透射光譜圖（光譜采集范圍500～1 000 nm），如圖2所示。

圖2 雞蛋的原始透射光譜Fig.2 Original transmission spectra of eggs

1.3.2 新鮮度常規(guī)檢測(cè)方法

通過(guò)上述采集裝置采集完雞蛋的光譜信息后，將雞蛋放入精度0.01 g的電子天平稱(chēng)量，然后破殼，利用精度0.01 mm的數(shù)顯游標(biāo)卡尺測(cè)量環(huán)繞蛋黃邊境不同點(diǎn)的蛋白高度3 次，取平均值作為最終的蛋白高度，最后利用標(biāo)準(zhǔn)的哈夫（Ha）值公式計(jì)算雞蛋的新鮮度，并按照美國(guó)農(nóng)業(yè)部的劃分標(biāo)準(zhǔn)將其分為3 類(lèi)：AA級(jí)（Ha≥72）、A級(jí)（60＜Ha＜72）、B級(jí)及以下（Ha≤60）。

式中：h為蛋白平均高度/mm；w為雞蛋質(zhì)量/g。

1.3.3 樣本集劃分方法

實(shí)驗(yàn)中不同新鮮度的雞蛋樣本226 個(gè)，按照3∶1原則將其隨機(jī)劃分校正集和驗(yàn)證集，其中校正集的樣本個(gè)數(shù)為169 個(gè)，用來(lái)建立新鮮度判別模型，而剩余的57 個(gè)雞蛋作為驗(yàn)證集用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m用性及預(yù)測(cè)精度。

1.3.4 預(yù)處理和建模方法

雞蛋在線(xiàn)無(wú)損檢測(cè)的過(guò)程中需要一個(gè)運(yùn)行穩(wěn)定、運(yùn)算效率快、準(zhǔn)確率高的預(yù)測(cè)模型，本研究嘗試了PLS-DA法和K最鄰近（K-nearest neighbor，KNN）算法對(duì)雞蛋新鮮度進(jìn)行分級(jí)。

KNN算法的思路是未知類(lèi)別樣本點(diǎn)去尋找與附近已知K個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行比較，K個(gè)樣本點(diǎn)與未知樣本點(diǎn)某一類(lèi)相似的個(gè)數(shù)最多，則歸結(jié)為該類(lèi)，其中的相似是以歐式距離作為評(píng)判的依據(jù)，越小越相似，樣本點(diǎn)K的選擇是根據(jù)模型的交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為依據(jù)。

PLS-DA是一個(gè)線(xiàn)性分類(lèi)方法，是結(jié)合偏最小二乘回歸的性質(zhì)和判別分類(lèi)技術(shù)的一種方法[15]。該方法的基本實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

首先在原始變量X中提取與Y變量（M×1維矩陣，M代表校正集樣本數(shù)目，1列則代表著每一個(gè)樣本類(lèi)別標(biāo)簽，本研究將類(lèi)別標(biāo)簽分為3 類(lèi)，1代表AA級(jí)，2代表A級(jí)，3代表B級(jí)及以下）協(xié)方差關(guān)聯(lián)比較大的主成分X1。

將原始Y變量轉(zhuǎn)換成虛設(shè)矩陣Y1（Y1為M×3維矩陣），即將原始標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制的0和1標(biāo)簽，將樣本的歸屬類(lèi)標(biāo)簽置為1，在剩余兩類(lèi)的標(biāo)簽都置為0。

建立X1與Y1的偏最小二乘回歸模型，根據(jù)模型的運(yùn)算將得到每一個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值Yc（M×3），樣本將歸屬于Yc最接近于1的那一類(lèi)。

校證集的正確率能夠有效說(shuō)明該判別模型的準(zhǔn)確性，驗(yàn)證集的正確率能夠表明該模型的預(yù)測(cè)能力及推廣性。校證集和預(yù)測(cè)集的正確率越高，說(shuō)明本模型的精確度和預(yù)測(cè)能力越高。

在線(xiàn)采集雞蛋透射光譜的過(guò)程中，會(huì)受到機(jī)器的振動(dòng)、高頻隨機(jī)噪聲、基線(xiàn)漂移、樣品不均勻、光散射等各種外界噪聲影響，因此有必要對(duì)原始透射光譜進(jìn)行濾波和校正，從而有利于提高模型的精度[16-18]。比較無(wú)預(yù)處理（NONE）、SG濾波（Savitzky-Golay，SG）、一階導(dǎo)數(shù)（first derivative，F(xiàn)D）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（standard normal variate，SNV）、多元散射校正（multiple scatter correction，MSC）不同種預(yù)處理的方法結(jié)合PLS-DA法建立了定性分級(jí)模型，并使用驗(yàn)證集來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證模型。

1.3.5 特征波段提取方法

在采集雞蛋透射光譜的過(guò)程中，會(huì)受到各種各樣隨機(jī)的外界條件所干擾，所獲得的光譜信息中會(huì)存在一些基線(xiàn)漂移、冗雜、噪聲等無(wú)用信息。選擇合適的方法去剔除這些無(wú)用的信息，不僅能夠有效的改善模型的準(zhǔn)確率，而且也能夠極大地提高模型的運(yùn)算效率。

1.3.5.1 無(wú)信息變量消除法

無(wú)信息變量消除（uninformative variable elimination，UVE）法是Center最早提出的篩選特征波長(zhǎng)的有效算法，該算法核心目的是淘汰一些與因變量關(guān)聯(lián)非常小的波長(zhǎng)[19]。該算法的具體實(shí)現(xiàn)是首先向原始光譜數(shù)據(jù)添加等同行列大小一定數(shù)量級(jí)的（本實(shí)驗(yàn)采用大小0～10-8）隨機(jī)噪聲，并將其稱(chēng)之為無(wú)信息的變量，然后每次剔除一個(gè)樣本，將剩余的樣本訓(xùn)練集建立偏最小二乘回歸模型，從而能夠得到每一個(gè)回歸模型的回歸系數(shù)β，通過(guò)可信度Cj判斷是否保留該波長(zhǎng)點(diǎn)。

綜上所述，超細(xì)鼻胃鏡不僅能夠有效減低對(duì)患者的刺激程度，還可以在消化道狹窄性病變中對(duì)胃腸道進(jìn)行更全面、細(xì)致的檢查，配合相關(guān)器械還可進(jìn)行內(nèi)鏡下活檢與治療，在內(nèi)鏡下診療領(lǐng)域發(fā)揮獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，應(yīng)當(dāng)廣泛推廣應(yīng)用于各內(nèi)鏡治療中心。

式中：βj為第j點(diǎn)波長(zhǎng)的所有模型回歸系數(shù)，j=1，2，3，...1 000；mean（βj）表示平均回歸系數(shù)；std（βj）表示方差。滿(mǎn)足如下的條件，能夠有效地剔除光譜數(shù)據(jù)中的一些無(wú)信息的變量，也為最后的波長(zhǎng)篩選結(jié)果。|Ck|＞max|Cm|，k取1～500，m取501～1 000。

1.3.5.2 多模式共識(shí)法

單一方法挑選的特征波段往往受到多種因素、參數(shù)的影響，而且或許會(huì)在不同的條件下選取的特征波段結(jié)果有所差別，因此本研究針對(duì)于此缺陷嘗試將多模式共識(shí)的理論應(yīng)用到特征波段的選取。CUVE的實(shí)現(xiàn)算法流程圖如圖3所示。

圖3 多模式共識(shí)法篩選波長(zhǎng)的流程圖Fig.3 Flow chart of CUVE for wavelength selection

首先從總校正集樣本X（m×n）隨機(jī)選取約50%樣本X1（m×n），建立無(wú)信息變量消除-PLS（uninformative variables elimination，UVE-PLS）篩選波長(zhǎng)；然后重復(fù)運(yùn)行上述步驟200 次，每一次都會(huì)有波長(zhǎng)的篩選結(jié)果；記錄每一個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)被選擇的頻率f，最后通過(guò)十折交互驗(yàn)證后的模型正確率來(lái)判斷最佳的頻率閾值，根據(jù)據(jù)頻率閾值，篩選出最后保留的波長(zhǎng)點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本集的劃分結(jié)果

對(duì)樣本集隨機(jī)分選后的結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 樣本的分類(lèi)情況Table1 Sample classification

2.2 光譜數(shù)據(jù)建模及預(yù)處理結(jié)果分析

圖4 KNN算法K的選擇Fig.4 K Selection for KNN algorithm

KNN算法K的合適選擇對(duì)于模型的預(yù)測(cè)能力和推廣至關(guān)重要，本研究使用交叉驗(yàn)證的錯(cuò)誤率來(lái)進(jìn)行K值的選取，根據(jù)圖4能夠看出當(dāng)K值為9的時(shí)候，此時(shí)的交叉驗(yàn)證錯(cuò)誤率最低。通過(guò)K=9的KNN算法與PLS-DA去預(yù)測(cè)雞蛋新鮮度等級(jí)進(jìn)行比較，PLS-DA其校正集的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率均高于KNN模型對(duì)應(yīng)的值。

表2 KNN和PLS-DA兩種建模方法比較Table2 Comparison of two modeling methods KNN and PLS-DA

KNN算法是通過(guò)領(lǐng)域空間去尋找相似樣本的個(gè)數(shù)，而在一些樣本離散度較大、樣本等級(jí)個(gè)數(shù)不均勻的情況下，往往所獲得的結(jié)果不夠理想。而PLS-DA是多元回歸、典型相關(guān)性、主成分分析集于一體的現(xiàn)代分析統(tǒng)計(jì)方法，比較適合復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，根據(jù)表2兩種建模方法結(jié)果的比較，最終選取了PLS-DA作為最終的建模方法。

表3 不同預(yù)處理方法所建立的PLS-DA模型結(jié)果Table3 Results of PLS-DA models based on different spectral preprocessing methods

由表3可以看出，不同預(yù)處理的方法所獲得的判別準(zhǔn)確率有所差別，而且經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均比無(wú)預(yù)處理的結(jié)果要高。經(jīng)比較，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換預(yù)處理更有效地去除了光譜噪聲、減弱顆粒大小、光程長(zhǎng)短變化、表面散射等隨機(jī)因素對(duì)光譜的影響，經(jīng)其處理后所獲得的模型預(yù)測(cè)效果最優(yōu)。

2.3 特征波段提取與分析

2.3.1 無(wú)信息變量消除法挑選特征波段的結(jié)果

由表3可知，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的模型預(yù)測(cè)集正確率和預(yù)測(cè)能力仍然不足，模型的推廣性有待優(yōu)化。對(duì)光譜進(jìn)行特征波段提取能夠有效地濾除與雞蛋新鮮度沒(méi)有關(guān)聯(lián)或者是關(guān)聯(lián)微乎其微的波段，同時(shí)也能夠優(yōu)化判別模型，提高在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)的效率[20-24]。

圖5 基于無(wú)信息變量法選出的特征波長(zhǎng)Fig.5 Selection of characteristic wavelengths by UVE

基于無(wú)信息變量法選出的特征波長(zhǎng)見(jiàn)圖5。采取無(wú)信息變量后篩選出22 個(gè)波長(zhǎng)，通過(guò)這些波長(zhǎng)點(diǎn)建立PLS-DA模型，最后得到校正集的正確率為89%，預(yù)測(cè)集的正確率為88%，可見(jiàn)通過(guò)無(wú)信息變量法篩選后波長(zhǎng)進(jìn)行建模能有效提高模型的預(yù)測(cè)能力。

2.3.2 多模式共識(shí)法挑選特征波段的結(jié)果

由于無(wú)信息變量法添加的為隨機(jī)噪聲，每一次使用該方法隨機(jī)噪聲大小數(shù)值都會(huì)有所變化，因此經(jīng)常會(huì)得到不同的波長(zhǎng)篩選結(jié)果，這樣選取的波長(zhǎng)變量往往有些不牢靠。針對(duì)此缺陷，本實(shí)驗(yàn)嘗試將多模式共識(shí)的方法應(yīng)用于波長(zhǎng)篩選[25]。

圖6 最優(yōu)頻率閾值Fig.6 Optimization of frequency threshold

從圖6可以看出，f≥2的時(shí)候交叉驗(yàn)證后的模型準(zhǔn)確率最高，最后將按照f(shuō)≥2的判定準(zhǔn)則選出如圖7中的39 個(gè)特征波長(zhǎng)用來(lái)建立PLS-DA模型，建立模型的校正集準(zhǔn)確率為92.31%，預(yù)測(cè)集的準(zhǔn)確率為91.23%。

圖7 通過(guò)多模式共識(shí)法所選的特征波長(zhǎng)Fig.7 Wavelength variables selected by CUVE

通過(guò)與無(wú)信息變量消除法相比，多模式共識(shí)采用隨機(jī)和組合的方式建立多個(gè)子模型，選出來(lái)的波長(zhǎng)點(diǎn)更具有可靠性，有效地提取了特征波段，該方法篩選波段用來(lái)建模得到更好的檢測(cè)結(jié)果。

3 結(jié) 論

在比較多種光譜預(yù)處理方法對(duì)模型結(jié)果影響的基礎(chǔ)上，確定了SNV為最佳預(yù)處理，模型校正集的準(zhǔn)確率為86.39%，驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率為84.21%，能夠有效地提高模型的準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)能力。將多模式共識(shí)理論應(yīng)用于雞蛋透射光譜的波長(zhǎng)選擇，基于多模式共識(shí)法挑選特征波段后的建模效果優(yōu)于無(wú)信息消除變量法。

通過(guò)多模式共識(shí)法將500 個(gè)波長(zhǎng)縮減到39 個(gè)特征波長(zhǎng)，用39 個(gè)特征波長(zhǎng)建模，最終得到的模型校正集的準(zhǔn)確率為92.31%，預(yù)測(cè)集的準(zhǔn)確率為91.23%，滿(mǎn)足了在線(xiàn)高效檢測(cè)要求，為可見(jiàn)-近紅外光譜用于雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)提供了技術(shù)支持。

[1] 王巧華, 周平, 熊利榮, 等. 雞蛋反射特性及其與新鮮度的關(guān)系[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 27(1): 140-143.

[2] 顧小紅, 馮宇, 湯堅(jiān). 偏最小二乘法在紅外光譜識(shí)別茶葉中的應(yīng)用[J].分析科學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 24(2): 131-135.

[3] 黃濤, 李小昱, 彭毅, 等. 基于近紅外光譜的淡水魚(yú)新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)方法研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(10): 2732-2736.

[4] 寧井銘, 宛曉春, 張正竹, 等. 近紅外光譜技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別普洱茶發(fā)酵程度[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(11): 255-259.

[5] 張仲源, 劉靜, 管驍, 等. 近紅外光譜技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2011, 37(11): 159-165. DOI:10.13995/ J.cnki.11-1802/ts.2011.11.012.

[6] 張彬, 陳劍虹, 焦明星. 氯鹽溶液近紅外光譜分析研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2015, 35(7): 1840-1843.

[7] 介鄧飛, 謝麗娟, 饒秀勤, 等. 近紅外光譜變量篩選提高西瓜糖度預(yù)測(cè)模型精度[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(12): 264-270.

[8] 侯卓成, 楊寧, 李俊英, 等. 傅里葉變換近紅外反射用于雞蛋品質(zhì)的研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2009, 29(8): 2063-2068.

[9] 林顥, 趙杰文, 陳全勝, 等. 近紅外光譜結(jié)合一類(lèi)支持向量機(jī)算法檢測(cè)雞蛋的新鮮度[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2010, 30(4): 929-92; 312.

[10] SOLTANI M, OMID M. Detection of poultry egg freshness by dielectric spectroscopy and machine learning techniques[J]. LWTFood Science and Technology, 2015, 62: 1034-1042. DOI:10.1016/ j.lwt.2015.02019.

[11] GIUNCHI A, BERARDINELLI A, RAGNI L, et al. Non-destructive freshness assessment of shell eggs using FT-NIR spectroscopy[J]. Journal of Food Engineering, 2008, 89: 142-148. DOI:10.1016/ j.talanta.2014.10.042.

[12] 岑易科. 基于機(jī)器視覺(jué)的雞蛋品質(zhì)檢測(cè)方法研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2006.

[13] 潘磊慶. 基于機(jī)器視覺(jué)和聲學(xué)技術(shù)融合檢測(cè)雞蛋品質(zhì)的研究[D].南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2007.

[14] 劉艷, 李慶武, 黃小微, 等. 雞蛋透光圖像特征提取與新鮮度檢測(cè)模型研究[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2015, 15(25): 72-77.

[15] BALLABIO D, CONSONNI V. Classification tools in chemistry part 1: linear models PLS-DA[J]. The Royal Society of Chemistry, 2013, 5: 3790-3798. DOI:10.1039/C3ay40582f.

[16] 高榮強(qiáng), 范世福, 嚴(yán)衍祿, 等. 近紅外光譜的數(shù)據(jù)預(yù)處理研究[J].光譜學(xué)與光譜分析, 2004, 24(12): 1563-1565.

[17] 尼珍, 胡昌勤, 馮芳. 近紅外光譜分析中光譜預(yù)處理方法的作用及其發(fā)展[J]. 藥物分析雜志, 2008, 28(5): 824-829.

[18] 江澤慧, 費(fèi)本華, 楊忠. 光譜預(yù)處理對(duì)近紅外光譜預(yù)測(cè)木材纖維素結(jié)晶度的影響[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2007, 27(3): 435-438.

[19] CENTNER V, MASSART D, NOORD O E D. Elimination of uninformative variables for multivariate calibration analytical chemistry[J]. 1996, 69(21): 3851-3858.

[20] 孫俊, 金夏明, 毛罕平, 等. 基于高光譜圖像光譜與紋理信息的生菜氮素含量檢測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(5): 167-173.

[21] 余曉雅, 張玉鈞, 殷高方, 等. 基于偏最小二乘回歸的藻類(lèi)熒光光譜特征波長(zhǎng)選取[J]. 光學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 34(9): 1-6.

[22] 徐秋, 李娜, 趙慧潔, 等. 基于光譜特征的自適應(yīng)子空間波段選擇方法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 39(5): 635-639.

[23] 黃維, 田豐玲, 劉振堯, 等. 基于不同PLS算法的方竹筍中蛋白質(zhì)分析的近紅外光譜特征波段選擇[J]. 2013, 34(22): 133-137.

[24] GOUVINHAS I, MACHADO N, CARVALHO T, et al. Short wavelength Raman spectroscopy applied to the discrimination and characterization of three cultivars of extra virgin olive iils in different maturation stages[J]. Talanta, 2015, 132: 829-835. DOI:10.1016/ j.talanta.2014.10.042.

[25] 韓清娟, 張夢(mèng)軍, 曹文軒, 等. 基于多模式共識(shí)的近紅外光譜波長(zhǎng)的選擇方法[J]. 分析科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 29(6): 758-762.

On-Line Detection and Classification of Egg Freshness Based on Consensus Uninformative Variable Elimination-Partial Least Squares-Discriminant Analysis (CUVE-PLS-DA)

WANG Qiaohua1,2, LI Xiaoming1, DUAN Yufei1
(1. College of Engineering, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. National Egg Processing Technology Research and Development Sub-centers, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China)

Although there are many methods available to detect egg freshness at present, they have shortcomings including laboriousness, low precision and low classification efficiency. An on-line monitoring device based on visible/near infrared spectroscopy (501–1 000 nm) was fitted to the 4 800 eggs per hour egg transport machine for the purpose of dynamically collecting transmittance spectral data for eggs. The collected data were used to establish a partial least squares discriminant (PLS-DA) model for the Haugh unit value of eggs. A total of 226 egg samples were randomly divided into two set: calibration set (n = 169) and validation set (n = 57). By compared different spectral pretreatments and two wavelength selection methods, it was found that standard normal variate (SNV) transformation and multi-pattern consensus method could effectively improve the accuracy, efficiency and predictive ability of the PLS-DA model. The final calibration and validation accuracy were 92.31% and 91.23%, respectively. This study showed that visible-near infared spectroscopy could be used as a real-time and non-destructive detection method to classify egg freshness.

egg; freshness; online; partial least squares; multi-pattern

10.7506/spkx1002-6630-201622028

TS253.7

A

1002-6630（2016）22-0187-05

王巧華, 李小明, 段宇飛. 基于CUVE-PLS-DA的雞蛋新鮮度在線(xiàn)檢測(cè)分級(jí)[J]. 食品科學(xué), 2016, 37(22): 187-191. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201622028. http://www.spkx.net.cn

WANG Qiaohua, LI Xiaoming, DUAN Yufei. On-line detection and classification of egg freshness based on consensus uninformative variable elimination-partial least squares-discriminant analysis (CUVE-PLS-DA)[J]. Food Science, 2016, 37(22): 187-191. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201622028. http://www.spkx.net.cn

2016-04-17

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（31371771）；湖北省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015BBA172）；

“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015BAD19B05）；公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專(zhuān)項(xiàng)（201303084）

王巧華（1970—），女，教授，博士，研究方向?yàn)闄C(jī)電一體化、智能化檢測(cè)與控制、機(jī)器視覺(jué)。E-mail：wqh@mail.hzau.edu.cn