一種基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標k值的方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及水產(chǎn)品品質安全檢測領域，特別涉及一種基于多光譜成像在線測定魚 肉新鮮度指標K值的方法。
【背景技術】
[0002] 魚類是我國最為豐富的水產(chǎn)資源，是促進我國漁業(yè)發(fā)展的重要來源。隨著養(yǎng)殖技 術的不斷創(chuàng)新，魚類產(chǎn)量也持續(xù)增加，由于魚肉味道鮮美，富含動物蛋白及特殊不飽和脂肪 酸，深受廣大消費者青睞。然而，隨之而來的魚肉品質安全問題也不斷出現(xiàn)。隨著人們生活 水平的不斷提高，對魚肉安全的要求越來越嚴格。
[0003] 新鮮度是魚肉安全評價的重要衡量指標。影響魚肉新鮮度的因素很多，主要涉及 到儲藏溫度、微生物污染、加工方法以及自身的物理化學及生物化學變化。目前，測定和評 價魚肉新鮮度的方法大致分為：感官評價法、物理特性測量、化學分析法等。其中，K值的測 定是當前學者們廣泛用來反映魚肉新鮮度的一個重要指標。在魚類屠宰后，其體內(nèi)會發(fā)生 復雜的生物化學變化，會引起三磷酸腺苷（ATP)的降解。ATP降解過程產(chǎn)生一系列的降解產(chǎn) 物：二磷酸腺苷（ADP)、一磷酸腺苷（AMP)、肌苷酸（MP)、次黃嘌呤核苷（HxR)和次黃嘌呤 (Hx)。根據(jù)幾種代謝物的濃度，K值被定義：
【主權項】
1. 一種基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，其特征在于，包括以下 步驟： (1) 制備魚肉樣本并冷藏，獲取不同冷藏天數(shù)的魚肉樣本； (2) 利用高效液相色譜法測定魚肉樣本在冷藏過程中ATP降解產(chǎn)物濃度，按照公式計 算K值； (3) 利用可見近紅外多光譜成像系統(tǒng)對不同冷藏天數(shù)的魚肉樣本進行掃描，獲取魚肉 樣本的多光譜圖像； (4) 對魚肉樣本的多光譜圖像進行預處理，提取中心波長處對應的平均反射光譜值； 所述中心波長為 425nm、560nm、660nm、795nm 和 960nm ; (5) 結合步驟⑵得到K值和步驟⑷得到的中心波長處對應的平均反射光譜值，利用 最小二乘支持向量機建立魚肉新鮮度指標K值的預測模型； (6) 利用步驟（5)得到的預測模型測定待測魚肉樣品的K值。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，其特 征在于，步驟（4)所述預測模型，模型方程具體為： YkC Q_t_&X425nm^~t)X5g〇rml^~CXggQ rml't'dX^g5rml^~6XggQrml ； 其中，YK為新鮮度指標 K 值；X 425mi、X56(lmi、X66(lmi、X96(lnm分別為波長為 425nm、560nm、660nm、 960nm對應的平均反射光譜值；Q、a、b、c、d、e均為常數(shù)； 當 K 值彡 20%時，C0= -210. 11，a = 26. 35, b = 48. 19, c = 44. 28, d = 189. 05, e = 231. 44 ； 當 20%<K值彡 60%時，CQ= -105. 88，a = 36. 76，b = 42. 78，c = 24. 55，d = 178. 61， e = 227. 84 ； 當 K 值> 60%時，C0= -208. 47, a = 29. 83, b = 50. 134, c = 45. 27, d = 185. 03, e =233. 49。
3. 根據(jù)權利要求1所述的基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，其 特征在于，步驟（4)所述預測模型的預測均方根誤差RMSEP < 0.025,預測決定系數(shù)R2> 0. 925〇
4. 根據(jù)權利要求1所述的基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，其特 征在于，步驟（4)所述對魚肉樣本的多光譜圖像進行預處理，具體為： 對魚肉樣本的多光譜圖像進行大小校正、掩膜、去噪處理。
5. 根據(jù)權利要求1所述的基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，其特 征在于，步驟（3)所述可見近紅外多光譜成像系統(tǒng)的波長范圍為400~lOOOnm，掃描速度為 35~45mm/s，曝光時間為1~2ms。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多光譜成像在線測定魚肉新鮮度指標K值的方法，首先利用傳統(tǒng)的高效液相色譜法測定冷藏不同天數(shù)的魚肉樣本的新鮮度指標K值，然后利用可見近紅外多光譜成像系統(tǒng)掃描相應的魚肉樣本，得到相應的多光譜圖像，并對多光譜圖像進行預處理，提取中心波長為425nm、560nm、660nm、795nm和960nm處的平均反射光譜值，基于所獲取的K值和平均光譜值，利用最小二乘支持向量機建立預測模型，并對待測魚肉樣品進行預測。本發(fā)明采用多光譜成像技術評價魚肉新鮮度，提高了預測精度，降低了傳統(tǒng)方法所需時間，可以有效實現(xiàn)快速、無損、非接觸在線檢測的目的。
【IPC分類】G01N30-02, G01N21-31
【公開號】CN104655761
【申請?zhí)枴緾N201510091985
【發(fā)明人】孫大文, 成軍虎, 曾新安, 韓忠, 陳瑜楠
【申請人】華南理工大學
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年2月28日