基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。     

基于高光谱图像的香醋醋醅均匀性快速判别

以镇江香醋固态发酵过程中总酸质量分数和p H值为表征指标,利用高光谱图像技术和化学计量学实现翻醅均匀性快速判别。以翻醅前后醋醅为研究对象,首先采集其高光谱信息,同时检测对应的总酸质量分数和p H值;然后以联合区间偏最小二乘(si PLS)和遗传算法(GA)优选特征变量;采用偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立表征醋醅均匀性指标的快速预测模型;最后使用最优模型计算高光谱图像每个像素点的总酸质量分数和p H值,伪彩色处理,获得醋醅总酸质量分数和p H值分布图。结果表明,总酸质量分数和p H值最佳模型的相关系数(R)分别为0.775 1和0.797 4、预测均方根误差(RMSECP)为0.389%和0.041 7;分布图中翻醅前总酸质量分数和p H值范围为3.0%~7.8%和3.5~4.2,醋醅局部有明显结块,分布不均匀,翻醅后总酸质量分数和p H值范围较集中,为4.8%~7.0%和3.6~3.9,醋醅分布较均匀。结果表明利用高光谱技术快速预测醋醅均匀性是可行的。     

油炸藕片含油量快速预测及微观结构的三维重建

以油炸藕片为研究对象,首先利用高光谱图像技术(hyperspectral imaging technology,HSIT)结合联合区间偏最小二乘(synergy interval partial least squares,si PLS)和净分析物法(net analyze signal,NAS)提取油炸藕片的光谱信息,建立快速预测模型,并计算每个像素点的油含量值,将其表面油分布可视化;然后利用激光共聚焦显微镜(confocal laser scanning microscopy,CLSM)观察油在细胞中的分布,并扫描藕片Z轴方向序列图片进行微观结构的三维重建。结果显示,优选4个子区间,依据NAS法挖掘同油相关的NAS信号NAsk,建模后其预测集相关系数和均方根误差分别为0.819和0.682 mg/g,表明HSIT可快速预测油炸藕片含油量并可视化表面油分布。经CLSM扫描并图像三维重建后观察,油主要分布在细胞表面、边缘、细胞间隙以及破碎细胞内,且细胞的形状、大小均发生了很大的变化,可观察其内部油分布。结果表明,该研究可为油分布提供有效手段,并依据微观结构的变化为减少含油量提供科学的理论依据。     

基于高光谱技术的菌落图像分割与计数

在平板菌落计数过程中，菌落与背景区域类似的颜色会干扰菌落的准确计数。为了准确测定细菌数，该研究利用高光谱图像技术捕捉成分差异引起的菌落与背景区域光谱特征，并结合化学计量学方法对平板的菌落进行分割并实现计数。采集枯草芽孢杆菌菌落平板的高光谱图像，提取菌落、背景区域的高光谱信息；利用遗传算法结合最小二乘支持向量机建立菌落区域/背景区域判别模型；随后，将菌落平板高光谱图像中每一个像素点对应的光谱信息代入判别模型以判断属于菌落的区域，模型的识别率为97.22%；最后，利用特征波段下的高光谱图像实现菌落的分割及计数，计数平均相对误差值为4.2 %，用时约为10 min。相比较于计算机视觉计数法，菌落计数法的平均相对误差降低了49.4%，结果表明建立的方法有望成为一类新的准确平板菌落计数方法。     

基于叶绿素叶面分布特征的黄瓜氮镁元素亏缺快速诊断

为了快速、无损诊断作物氮(N)、镁(Mg)营养亏缺,该研究提出一种以叶绿素叶面分布特征诊断黄瓜N、Mg元素亏缺的方法。在设施栽培模式下精确控制N、Mg营养元素的供给,培养黄瓜缺N、缺Mg及对照植株(营养元素正常植株),然后采集对应的高光谱图像并结合化学计量学方法快速、无损检测叶绿素分布。与对照组叶片叶绿素分布相比,缺N叶片的叶绿素含量在整个叶面区域偏低,缺Mg叶片叶绿素在叶脉之间区域含量偏低。鉴于此,提取叶绿素叶面分布特征(叶片所有像素点对应的叶绿素含量均值及标准差)对N、Mg营养元素亏缺进行诊断,对预测集N、Mg元素亏缺正确诊断率达90%。研究结果表明叶绿素叶面分布特征可作为一种黄瓜N、Mg元素亏缺诊断依据。     

基于近红外光谱技术的醋醅中常见杆菌快速识别

醋醅中微生物群落及其代谢产物是镇江香醋独特口感和风味形成的关键因素。研究醋醅微生物的快速识别方法,有利于监控醋醅微生物的群落组成及其动态变化情况,保障发酵产品品质。利用近红外光谱技术对醋醅中5种形态相似的常见杆菌进行快速检测。首先采集5种杆菌菌落的近红外光谱信息,并利用PCR方法对5种杆菌进行生物学鉴别(分别为地衣芽孢杆菌、短小芽孢杆菌、嗜酸乳杆菌、枯草芽孢杆菌和醋酸杆菌),然后利用K-最近邻法和最小二乘支持向量机法建立5种杆菌的近红外光谱识别模型,结果表明当主成分为4时,LS-SVM模型对应的校正集识别率为100%,预测集识别率为97.50%。     

基于超声成像技术的火腿肠质构分析与等级判别

为了研究超声成像技术在火腿肠质构分析与等级判别方面应用的可行性。通过对火腿肠蛋白质、淀粉等理化指标的测定将其分为特级、优级、普通级,并采集2个品牌3个等级的火腿肠共240份超声图像信息,在Matlab 7.0环境下提取图像角二阶矩、平均值等纹理特征值,最后利用线性判别式分析(linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(support vector machine,SVM)建立火腿肠的等级判别模型。结果表明:同品牌不同等级火腿肠超声图像、纹理特征值均具有较大差异,而同等级不同品牌火腿肠差异较小。建立的识别模型中:SVM优于LDA模型,当主成分为3时,SVM模型对应的校正集、预测集识别率均为100%,模型效果最佳。因此,超声成像技术可实现火腿肠内部质构的分析和等级的快速准确识别,研究结果可为超声成像技术在火腿肠内部质构分析和等级判别方面的应用提供参考。