基于RGB图像光谱重建的鱼糜掺假定量检测研究

实现基于RGB图像的光谱重建对降低光谱的硬件要求、扩大其实际应用具有重大意义。该研究以鱼糜掺假检测为例,比较多元多项式最小二乘回归算法（polynomial multivariate least-squares regression,PMLR）与深度学习HRNet网络对光谱重建的性能,建立基于重建光谱多种掺假鱼糜检测模型并验证其实际应用的有效性。结果表明,2种方法的重建光谱误差较小,HRNet网络、PMLR算法重建光谱的均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.010 4和0.012 6,大多数掺假检测模型有较高的预测准确性,其预测相关系数大于0.91,预测均方根误差小于9%。在基于重建光谱建立的掺假检测模型中,效果最佳的是基于PMLR算法重建光谱使用标准正态变量变换（standard normal variate,SNV）预处理的极限学习机回归模型,其预测均方根误差为3.954 4%、预测相关系数为0.983 0。因此,PMLR算法和HRNet网络均能较好的实现基于RGB图像的光谱重建,且重建光谱均能实现对鱼糜掺假样本的较好检测结果,为基于重建光谱的食品和农产品品质与安全检测提供了新思路。     

基于Imageware的鼢鼠爪趾曲面重构

以东北鼢鼠最为粗壮的前爪第三趾为研究对象,通过逆向造型技术,采用三维激光扫描仪获得的爪趾点云,并运用Imageware软件对点云进行降噪处理、剖面截取点云、点云拟合曲线、曲线放样等技术,对东北鼢鼠爪趾进行曲面重构。曲面误差分析结果表明,重构后的曲面与原始点云数据的误差在合理范围内。这表明研究采用2次或者多次扫描获得复杂曲面的方法是可行的。     

基于水分子结构变化的不同温度下细菌浓度的检测

为探究样本温度、细菌浓度对水分子结构的改变从而明确细菌浓度检测的机理,以金黄色葡萄球菌悬浊液样本为例在水的特征吸收波段(1 334～1 539nm)对不同温度下不同浓度细菌进行表征和检测。首先,通过对比不同预处理方法,得到最佳预处理方法,然后利用多级成分分析分别建立一级模型(温度与光谱的关系模型)和二级模型(细菌浓度与光谱的关系模型)。结果表明,Savitzky-Golay卷积平滑结合连续小波变换的预处理方法最优。一级模型可以精确表征样本温度,其校正相关系数(correlation coefficient,RC)和校正均方根误差(root mean square error,RMSEC)分别为0.997和0.37℃。对温度贡献较大的波长对应水溶剂化层OH-(H_2O)_(1,4)和超氧化物O_2-(H_2O)_4、游离水和游离OH-(S0)及具有1个氢键的水分子(S1),该模型预测相关系数R_P和预测均方根误差RMSEP分别为0.997和0.37℃。二级模型可以较好表征样本浓度,其校正相关系数R_C和校正均方根误差RMSEC分别为0.887和0.891log CFU/mL。对细菌浓度贡献最大的波长对应H_2O非对称伸缩振动V_3,具有1个氢键的水分子(S1)、具有3个氢键的水分子(S3)及具有4个氢键的水分子(S4),预测相关系数RP和预测均方根误差RMSEP分别为0.869和0.858log CFU/mL。本研究所建模型均具有较好的检测精度和适应性,表明水的结构特性对细菌悬浊液温度、细菌浓度检测起重要作用。     

聚苯乙烯微球介导的颗粒计数生物传感法检测鲜味

鲜味物质对提升食品风味和保证人类健康具有重要作用，探究鲜味检测新的研究方向和方法变得愈发重要。该研究基于聚苯乙烯（polystyrene，PS）微球介导的竞争性反应、磁分离技术及颗粒计数原理，开发了一种谷氨酸钠（monosodium glutamate，MSG）高灵敏度检测方法。在PS微球表面修饰谷氨酸钠-牛血清白蛋白形成功能化复合物（PS@MSG-BSA），其与被测样本中MSG竞争结合修饰在磁珠（magnetic beads，MB）上的MSG受体T1R1。经孵育和磁分离去除耦合的磁珠复合物，并对剩余PS微球进行颗粒计数以间接表征被测样本中MSG的浓度。试验通过优化PS微球和MB的浓度、竞争反应孵育时间等试验条件，建立了MSG检测的标准曲线。结果表明，该传感方法对MSG的响应决定系数R²为0.993，检测限为5.17 pg/mL，具有良好的准确性和灵敏度，并对鲜味物质的检测具有特异性与良好的稳定性，在食品加工保鲜及品质评价等领域具有很好的应用前景。