农畜产品品质安全高光谱无损检测技术进展和趋势

高光谱成像技术作为光学无损检测的一种新技术在农畜产品品质安全检测中被广泛关注和应用.综述了高光谱无损检测技术的研发现状.在果蔬品质安全检测上,高光谱成像技术可用于组成分分析、食用指标测定、质量分级评定等内部品质检测和外部形态特征识别、表面缺陷及污染物检测、冻伤检验等外部品质判定,以及农药残留、致病菌污染等安全评定.在生鲜肉检测应用方面,包括营养品质的组成成分分析、食用品质如嫩度、大理石花纹、新鲜度等指标评价以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.分析了高光谱无损检测技术的现状及问题,并针对目前农畜产品无损检测的发展趋势进行前景展望.     

便携式水产品多品质参数拉曼检测装置设计与试验

水产品在捕捞后极易发生腐败变质，传统的品质检测系统体积大、移动不便、操作复杂，不利于实际应用推广。为了满足水产品品质快速、实时、无损的检测需求，基于拉曼光谱技术，研发了便携式水产品多品质参数检测装置。该装置的硬件系统主要包括光源模块、光谱采集模块、系统控制处理模块、电源模块、通信模块。采用标准正态变量变换、Whittaker平滑算法、自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法对该硬件系统采集的拉曼光谱数据进行平滑和背景扣除处理，结合国标方法采集到的鲳鱼颜色b*、硫代巴比妥酸标准理化值（TBA值）、挥发性盐基氮（Total volatile basic nitrogen, TVB N）含量，建立了鱼肉品质多指标偏最小二乘定量预测模型。鲳鱼颜色b*、TBA值、TVB N含量的验证集相关系数分别为0.907、0.897、0.915，验证集均方根误差分别为1315、0104mg/(100g)、2875mg/(100g)。基于MFC基础类库完成实时分析控制软件设计，将预测模型植入软件内，交叉编译下载到检测装置中，实现水产品多品质参数指标一键检测。最后对装置的稳定性进行了测试，18条鲳鱼样品的颜色b*、TBA值、TVB N含量的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.927、0.883、0.904，均方根误差分别为1139、0271mg/(100g)、1896mg/(100g)。结果表明，便携式水产品多品质参数拉曼检测装置可以实现鲳鱼颜色b*、TBA值、TVB N含量的多指标实时无损检测。     

基于高光谱成像技术的苹果内外品质同时检测

结合高光谱图像处理和光谱分析方法,通过一次图像扫描同时对苹果的表面摔伤和糖分含量进行检测。苹果第一主成分图像与794nm的图像相减后进行去噪和阈值分割处理,摔伤检测的准确率为92.6%。对感兴趣区域的反射光谱曲线进行多元散射校正、一阶导数和SG平滑处理后利用偏最小二乘回归方法建立糖分含量的预测模型,校正集相关系数Rc为0.93,SEC为0.47°Brix,验证集相关系数Rv为0.92,SEV 为0.67°Brix。结果表明：利用高光谱成像技术可以实现苹果内部品质和外部品质的同时检测。     

基于高光谱成像技术的猪肉新鲜度评价

该文研究利用高光谱成像技术预测猪肉新鲜度参数,挥发性盐基氮(TVB-N)和pH值。在470～1000nm波长范围内,从高光谱图像中提取的反射光谱,分别经过2次Savitzky-Golay(S-G)平滑、多元散射校正(MSC)处理后,建立PLSR(偏最小二乘法)的预测模型。对TVB-N的预测,使用2次S-G平滑处理、MSC光谱建立的PLSR预测模型相关系数分别为0.90和0.89,预测模型标准差分别为7.80和8.05。对pH值的预测,经过MSC处理比2次S-G平滑处理的结果好,相关系数为0.79,预测模型标准差为0.37。同时综合2个参数利用MSC处理后的预测模型对猪肉新鲜度进行评定,准确率达91%。研究结果表明,高光谱成像技术可以用于猪肉新鲜度快速无损检测。     

基于偏最小二乘投影的可见/近红外光谱猪肉综合品质分类

针对全波段光谱技术的生鲜猪肉综合品质快速无损分类存在光谱数据量大、样本数量较少时分类准确率较低等缺点。该文提出了一种基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)投影分析算法和支持向量机的生鲜猪肉综合品质分类器。利用基于偏最小二乘投影分析算法对全波段光谱数据进行数据降维,选取了13个特征波长。利用粒子群优化算法优化支持向量机惩罚参数和径向基核函数参数,优化后二者最优为4.939和0.01。利用选取的特征波长和优化后的参数建立了生鲜猪肉综合品质支持向量分类器。研究结果表明,分类器对训练集中白肌肉(pale,soft and exudative,PSE)、正常肉(reddish-pink,firm and non-exudative,RFN)和黑干肉(dark,firm and dry,DFD)的回判识别率分别为为88.46%、94.11%和92.31%;测试集中PSE、RFN和DFD预测正确率分别为84.62%、94.11%和84.62%。该分类器满足模型简单、预测准确率高等优点,为生鲜猪肉综合品质在线分级提供参考。     

农产品品质检测系统的高光谱成像控制软件设计

利用VS2010与Matlab混合编程方法设计了用于农产品品质指标检测的高光谱成像在线检测系统的控制分析软件,包括仪器参数设置模块、信号检测与控制模块和数据采集与分析模块,完成了图像采集、图像合成、运动控制、数据提取分析及存储、显示功能。该控制分析软件设计提高了高光谱成像技术应用的实用化,实现了对农产品品质指标的无损、实时、快速检测分析。