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    二維相關(guān)可見-近紅外光譜結(jié)合支持向量機評價豬肉新鮮度

    2018-10-08 02:50:32王文秀彭彥昆孫宏偉魏文松鄭曉春
    食品科學 2018年18期
    關(guān)鍵詞:光譜信息新鮮度波段

    王文秀,彭彥昆*,孫宏偉,魏文松,鄭曉春

    (中國農(nóng)業(yè)大學工學院,國家農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)裝備研發(fā)分中心,北京 100083)

    生鮮肉作為蛋白質(zhì)的主要來源,在人們的日常飲食結(jié)構(gòu)中占據(jù)非常重要的地位。2016年我國肉品的總產(chǎn)量達8 625萬 t,整個肉品行業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?。然而,由于肉品本身富含營養(yǎng)物質(zhì)和水分,容易被其他微生物入侵而發(fā)生系列變化,導(dǎo)致肉的腐敗變質(zhì),給消費者的健康安全造成威脅。因此,對肉的新鮮度進行快速評價具有非常重要的現(xiàn)實意義。

    可見-近紅外光譜技術(shù)具有無損傷、操作簡單、無需樣品前處理的優(yōu)點,已被證實可以對生鮮肉的品質(zhì)安全參數(shù)進行快速分析[1-4]。目前,基于光譜技術(shù)對肉品新鮮度評價可以參照GB 2707—2016《鮮(凍)畜、禽產(chǎn)品》預(yù)測揮發(fā)性鹽基氮值(total volatile basic nitrogen,TVB-N)評價新鮮度。也可借助化學計量學方法,直接將光譜信息與新鮮度建立聯(lián)系作出評價。馬世榜等[5]利用近紅外光譜結(jié)合支持向量機(support vector machine,SVM)對牛肉的新鮮度進行定性判別,驗證集正確率為88.89%。蔡健榮等[6]利用近紅外光譜對豬肉中TVB-N進行定量分析,預(yù)測集相關(guān)系數(shù)為0.823 8。然而,由于近紅外光譜數(shù)據(jù)量大,光譜信息復(fù)雜且具有多重共線性,因此不少學者展開特征波長篩選的研究。如馬世榜[7]、劉飛[8]等利用無信息變量消除和連續(xù)投影算法提取有效變量,建立了更為簡化的TVB-N預(yù)測模型。這些方法大多通過多次采樣分析,構(gòu)建多個子模型,通過評價模型誤差確定最優(yōu)變量組合。然而,不同方法篩選的變量個數(shù)和分布常常有所不同,部分變量缺乏化學意義上的響應(yīng)機理解釋,因此變量優(yōu)選仍是目前近紅外光譜分析面臨的重要問題。

    二維相關(guān)光譜通過將光譜信號擴展到第二維上,可以使原來一維光譜上的弱峰和重疊峰更加清晰,從而提高光譜分辨率。同時,通過添加一定的外界擾動,對動態(tài)光譜進行二維相關(guān)計算,可以解析光譜細微特征的變化,尋找與微擾相關(guān)的敏感變量[9-11]。目前,已有學者將二維相關(guān)光譜應(yīng)用在牛奶摻雜鑒別[12]、食用油摻雜檢測[13]、中藥摻偽[14]、蛋白飼料原料判別[15]、紅棗營養(yǎng)成分變化解析[16]等的研究上,表明通過分析二維相關(guān)光譜特性,可以觀察到各吸收峰隨外部擾動的變化關(guān)系以及對外部擾動的敏感程度。結(jié)合本實驗的研究,將所有樣品(從新鮮到腐敗)整體作為待研究體系,以TVB-N為外部擾動,原始光譜可看作是外擾誘發(fā)的動態(tài)光譜。通過二維光譜計算,解析同步光譜,觀察外部擾動對不同波長下動態(tài)光譜的影響,可以從機理上確立與外部擾動相關(guān)的敏感波長。目前將二維相關(guān)近紅外光譜應(yīng)用在生鮮肉新鮮度評價的研究尚鮮見報道。

    為探究二維相關(guān)光譜優(yōu)選新鮮度特征變量的可行性,本研究以生鮮豬肉中TVB-N為外界干擾對光譜進行調(diào)制,通過研究在外部擾動存在下體系的變化,解析二維相關(guān)同步光譜和自相關(guān)譜,分析隨外部擾動變化的光譜特征信息,確定與TVB-N相關(guān)的特征變量,建立生鮮豬肉的快速判別模型。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    冷鮮豬肉背最長肌購買于北京美廉美超市。將其修整為長×寬×高約8 cm×5 cm×2.5 cm的肉塊,放置在自封袋中運輸至無損檢測實驗室。將所有樣品按順序編號后無積壓放置在4 ℃冰箱中保存,每12 h取出2 個樣品進行光譜采集和理化值測定,共進行15 d,獲得有效樣品58 個。

    1.2 儀器及光譜采集

    自行搭建的實驗用可見-近紅外光譜采集系統(tǒng)主要包括鹵鎢燈光源、AvaSpec-2048光譜儀(荷蘭Avantes公司)、光纖、環(huán)形光導(dǎo)、計算機等硬件。光譜范圍為350~1 100 nm,分辨率為0.59 nm。采集光譜前,將儀器預(yù)熱約30 min,然后依次采集參比光譜、暗背景光譜以實現(xiàn)校正,最后采集樣品的光譜信息。整個實驗過程中,保證光纖探頭與待測物距離一致,每個樣品采集5 個不同位置處光譜信息并求取平均值,從而減少實驗誤差。光譜數(shù)據(jù)的獲取和保存通過光譜儀配套軟件Avasoft完成。

    1.3 理化指標測定

    光譜信息采集完成后,參照GB 5009.228—2016《食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定》中的方法對豬肉樣品中的TVB-N進行測定,并參照文獻[17]將TVB-N小于15 mg/100 g的樣品定義為新鮮肉,將TVB-N介于15~25 mg/100 g之間的樣品定義為次新鮮肉,將TVB-N大于25 mg/100 g的樣品定義為腐敗肉,以此為標準對豬肉的新鮮度進行劃分。

    1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

    首先基于全波段光譜信息建立豬肉新鮮度的判別模型。由于近紅外光譜采集過程中常常伴隨基線漂移、雜散光等噪音信號,因此本研究采用標準正態(tài)變量變換(standard normal variate,SNV)、歸一化的預(yù)處理方法來減少干擾信息,并進行分析比較。建模采用了SVM判別分析方法,該方法以結(jié)構(gòu)風險最小化為準則構(gòu)造決策超平面,使不同種類樣品的間隔最大[18]。

    以TVB-N為外部微擾,進行二維相關(guān)同步光譜解析,尋找與新鮮度評價相關(guān)的特征變量。第1步:根據(jù)TVB-N實測值,從最小值和最大值之間以均勻濃度梯度共選取10 個代表性樣品用于二維相關(guān)光譜分析。第2步:提取光譜特征,本研究采用包絡(luò)線去除方法來擴大較弱的特性信息,同時壓抑背景光譜[19]。第3步:根據(jù)包絡(luò)線去除后的光譜,選擇不同TVB-N對應(yīng)光譜具有明顯差異的敏感波段。第4步:對上述敏感波段分別進行二維相關(guān)同步光譜分析,獲取其二維同步光譜及自相關(guān)譜。第5步:通過解析同步譜和自相關(guān)譜,明確與TVB-N變化密切相關(guān)的特征波長。

    基于所選的特征波長,分別從原始、經(jīng)SNV預(yù)處理、歸一化預(yù)處理后的光譜中提取相應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)組成新的光譜矩陣,建立優(yōu)化的判別模型。整個數(shù)據(jù)分析流程圖如圖1所示。上述預(yù)處理和建模過程在Matlab 2012a平臺下利用PLS-Toolbox完成,二維光譜解析在薩斯喀徹溫大學加拿大光源編寫的MIDAS軟件下完成。

    圖1 數(shù)據(jù)分析流程圖Fig. 1 Flow chart of data analysis

    2 結(jié)果與分析

    2.1 新鮮度統(tǒng)計結(jié)果

    根據(jù)測定的TVB-N對58 個豬肉樣品的新鮮度進行統(tǒng)計分析,共有14 個新鮮肉、34 個次新鮮肉以及10 個腐敗肉。將所有樣品按照3∶1的比例分為校正集和驗證集,校正集有43 個樣品,驗證集有15 個樣品。將3 類樣品分別賦值為1、2、3,各子集樣品的新鮮度情況如表1所示。

    表1 3 種新鮮度豬肉的類別賦值及其在校正集和驗證集中分布Table 1 Category assignment of three kinds of pork and their distribution in calibration and prediction set

    2.2 一維可見-近紅外光譜分析

    由于原始光譜信息兩端噪音較大,信噪比低,因此只截取400~1 000 nm波段范圍內(nèi)的光譜用于后續(xù)定性判別分析。從新鮮、次新鮮和腐敗豬肉中各取一個樣品進行光譜信息的對比分析,其原始一維近紅外光譜如圖2a所示,3 類樣品整體上趨勢一致,在545~585 nm之間具有明顯差異,該波段范圍與肉中色素的變化有關(guān)[20]。經(jīng)過SNV和歸一化預(yù)處理后的光譜曲線如圖2b和c所示,2 種預(yù)處理方法均能有效消除基線漂移、光散射等噪音信號,提高光譜分辨率和靈敏度。

    圖2 樣品光譜曲線Fig. 2 Spectral curves of samples

    2.3 二維相關(guān)同步光譜分析

    為尋找能對豬肉新鮮度快速評價的關(guān)鍵變量,以TVB-N為外部微擾條件,選擇10 條代表性光譜并進行包絡(luò)線去除,以增強對TVB-N變化敏感波段的光譜特征,同時也增強每條曲線上各個波段之間光譜信息的對比性。包絡(luò)線去除前后的光譜曲線對比如圖3所示,經(jīng)過包絡(luò)線去除后光譜集中在0~1之間,且在460、590 nm及960 nm波長處出現(xiàn)明顯的波谷,可見光波段范圍內(nèi)的波谷與肉中肌紅蛋白的濃度和狀態(tài)有關(guān),960 nm波長處與N—H鍵的二級倍頻有關(guān)。在進行二維相關(guān)光譜分析之前,為盡可能詳盡的挖掘有效變量,避免微弱的特征信息被隱藏,結(jié)合包絡(luò)線去除后的光譜曲線,將不同TVB-N光譜曲線之間具有差異的波段細分為7 個子區(qū)間,分別進行二維同步光譜解析。這7 個子區(qū)間分別為400.1~429.4、430.6~494.8、496.0~550.4、555.1~584.0、585.7~680.3、835.9~954.7、955.8~999.5 nm。

    圖3 代表性光譜包絡(luò)線去除前后對比圖Fig. 3 Comparison of representative spectra before and after continuum removal

    對7 個子區(qū)間分別進行二維光譜分析,其三維投影圖和自相關(guān)譜圖分別如圖4、5所示。三維立體圖形的X軸和Y軸為獨立的變量軸,一般為波長或波數(shù),本研究中的變量為波長;Z軸為因變量軸,本研究中以相關(guān)強度為Z軸構(gòu)成三維投影圖[21]。同步譜反映了動態(tài)光譜信號隨外部擾動發(fā)生變化的協(xié)同程度,它關(guān)于主對角線對稱分布,可以從三維同步圖中直觀地觀察到自相關(guān)峰的位置、強度。自相關(guān)峰位于主對角線上,它的強度反映了該變量處光譜信號隨外部擾動變化的程度[22-28]。結(jié)合自相關(guān)譜圖,在波峰位置處相關(guān)強度大,表明該變量處光譜信號對微擾較敏感,即為所要尋找的與新鮮度密切相關(guān)的特征信息。

    結(jié)合圖4a、5a,在400.1~429.4 nm波長范圍內(nèi),主對角線上411 nm和428 nm波長處出現(xiàn)微弱的自相關(guān)峰,表明這兩個波長下的光譜信號對外部微擾敏感,與TVB-N的變化有一定的關(guān)系。根據(jù)Benesch等[29]的研究,415 nm為氧合血紅蛋白的吸收峰,430 nm為脫氧血紅蛋白的吸收峰,本研究中的波長位置與之稍有偏移,這可能與所用光譜儀器的響應(yīng)有關(guān)。結(jié)合圖4b、5b,在430.6~494.8 nm波長范圍內(nèi),434、461 nm和490 nm波長處出現(xiàn)自相關(guān)峰,434 nm為脫氧肌紅蛋白的吸收峰,該處的相關(guān)強度高于461 nm和490 nm,從三維投影圖的顏色參考圖中也可以直觀地看出。結(jié)合圖4c、5c,在496.0~550.4 nm波段范圍內(nèi),508、521 nm和537 nm波長處出現(xiàn)自相關(guān)峰,且537 nm處的強度高于前二者,表明該位置處對應(yīng)的官能團隨TVB-N變化更加明顯。根據(jù)Liu Yang等[30]的研究,505 nm為高鐵肌紅蛋白的吸收峰,535 nm為氧合肌紅蛋白的吸收峰,本研究的特征變量雖稍有偏移,但仍可將其歸屬為二者的吸收峰。結(jié)合圖4d、5d,在555.1~584.0 nm波段范圍內(nèi),560、569 nm和580 nm處出現(xiàn)自相關(guān)峰,其中580 nm處的強度最高。參考Mancini等[20]研究可知,530~580 nm波段范圍為肌紅蛋白色素的特征波段。結(jié)合圖4e、5e,在585.7~680.3 nm波段范圍內(nèi),595 nm波長處出現(xiàn)較強的自相關(guān)峰,在620、630 nm和667 nm波長處出現(xiàn)3 個相對弱的自相關(guān)峰。其中,630 nm為硫化肌紅蛋白的吸收峰,這是由于肉在放置過程中細菌產(chǎn)生的H2S氣體與肌紅蛋白結(jié)合,形成了硫化肌紅蛋白。結(jié)合圖4f、5f,在835.9~954.7 nm波段范圍內(nèi),937 nm波長處出現(xiàn)一個較強的自相關(guān)峰,其與C—H鍵的三級倍頻有關(guān)。結(jié)合圖4g、5g,在955.8~999.5 nm波段范圍內(nèi),977 nm波長處出現(xiàn)較弱的自相關(guān)峰,與O—H鍵的一級倍頻有關(guān)。

    圖4 不同波段范圍內(nèi)豬肉樣品的二維相關(guān)同步光譜Fig. 4 2D-correlation spectra of pork samples in different spectral regions

    圖5 不同波段范圍內(nèi)的自相關(guān)譜Fig. 5 Autocorrelation spectra in different spectral regions

    綜合各個波段,可以發(fā)現(xiàn)通過解析二維相關(guān)同步光譜,得到的17 個特征變量多集中在可見波段。這與肉在貯藏放置過程中,由于微生物繁殖產(chǎn)生氫過氧化物,引起肉中色素發(fā)生變化有關(guān)。同時,由于厭氧菌分解蛋白質(zhì)和氨基酸等產(chǎn)生吲哚、甲胺和H2S等物質(zhì),脂肪氧化形成硫代巴比妥酸等物質(zhì),這些均會促進肌紅蛋白的轉(zhuǎn)化和血紅素的氧化[31]。

    2.4 定性判別分析模型建立

    表2 基于全波段光譜的SVM判別分析模型結(jié)果Table 2 Discrimination results of SVM models based on full-band spectra

    首先,基于全波段光譜數(shù)據(jù)建立豬肉新鮮度的SVM判別模型,并比較原始、經(jīng)SNV預(yù)處理和歸一化預(yù)處理光譜的建模效果,如表2所示??梢娀谶@3 類光譜信息,在校正集中分別有6、4、5 個樣品誤判,驗證集中均有1 個樣品誤判,且均為腐敗樣品被誤判,總體判別正確率為87.93%、91.38%和89.66%,同時也可看出預(yù)處理對模型的效果有所改善,預(yù)測總體正確率有所提高。

    然后,利用解析二維相關(guān)光譜得到的17 個特征變量,建立優(yōu)化的判別分析模型?;谒x特征波長,利用原始光譜信息建立的SVM模型,校正集中次新鮮樣品全部判斷正確,新鮮和腐敗樣品各有1和2 個誤判,驗證集樣品全部判斷正確,總體判別正確率為94.83%。利用SNV預(yù)處理后光譜建立的SVM模型,校正集中新鮮和次新鮮樣品全部判斷正確,腐敗樣品有1 個誤判,驗證集樣品全部判斷正確,總體判別正確率為98.28%。利用歸一化預(yù)處理后光譜信息建立的模型效果與SNV預(yù)處理后建模效果一致,總體判別正確率為98.28%,其校正集和驗證集樣品判別結(jié)果如圖6所示,可見除第40號腐敗樣品被誤判為次新鮮外,其余樣品均判斷正確。同時也進一步驗證了光譜的預(yù)處理有助于改善模型,提高模型預(yù)測效果。優(yōu)化后的判別模型,僅利用了總體變量1.61%(原始變量個數(shù)為1 059)的特征變量,取得了更佳的模型結(jié)果。這表明通過二維同步光譜分析選出的17 個變量,能夠反映與豬肉新鮮度密切相關(guān)的特征信息,表征不同TVB-N的光譜變化,簡化判別模型,縮短運算處理時間。

    圖6 基于歸一化預(yù)處理光譜特征變量的判別模型結(jié)果Fig. 6 Discrimination results using feature variables based on spectra after normalization

    3 結(jié) 論

    以TVB-N為外界干擾,通過解析二維相關(guān)同步光譜和自相關(guān)譜,共提取到17 個與新鮮度有關(guān)的特征變量?;谠?、SNV預(yù)處理及歸一化預(yù)處理后的光譜,利用特征波長對應(yīng)光譜建立的SVM模型效果優(yōu)于全波段光譜,總體判別正確率為94.83%、98.28%和98.28%。同時也說明,光譜的預(yù)處理有助于改進模型效果??梢?近紅外光譜結(jié)合二維相關(guān)分析,可以有效的解析肉在腐敗變質(zhì)過程中的光譜特征信息變化,確定與新鮮度相關(guān)的敏感變量。該方法簡單快速,為近紅外光譜特征變量篩選提供了一種新的方法。二維相關(guān)光譜包含信息豐富,選擇的外擾不同得到的譜圖不同,可進一步借助化學計量學方法,對各官能團的變化進行有效解析,提取特征光譜信息。

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