基于高光譜散射技術(shù)的牛肉嫩度和顏色的預(yù)測(cè)研究-吳建虎

基于高光譜散射技術(shù)的牛肉嫩度和顏色的預(yù)測(cè)研究吳建虎博士中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)2024年12月8日2Contents引言1

材料與方法2

結(jié)果與討論34

結(jié)論42024年12月8日31.引言

背景中國(guó)是第三大牛肉生產(chǎn)國(guó),而當(dāng)前的生產(chǎn)不能滿足消費(fèi)和出口的需求.2024年12月8日4嫩度是最重要的指標(biāo),是影響消費(fèi)者滿意度的最重要,國(guó)外研究表明大多數(shù)消費(fèi)者能區(qū)分不同嫩度級(jí)別的牛肉,并且愿意為嫩度好的牛肉付較高的價(jià)錢

顏色

嫩度1.引言對(duì)消費(fèi)者的第一印象,直接影響消費(fèi)者對(duì)肉品質(zhì)優(yōu)劣,新鮮與否的判斷。牛肉品質(zhì)

通常是指牛肉所具有的外觀、風(fēng)味、營(yíng)養(yǎng)、衛(wèi)生等各種與加工和食用有關(guān)的物理、化學(xué)性狀2024年12月8日5Oneofthegreatestchallengesinthemeatindustryistoobtainreliableinformationaboutmeatqualityduringpost-mortemalongtheproductionprocess,ultimatelyprovidingguaranteedqualityofbeefproductsfortheconsumers.1.引言2024年12月8日6品質(zhì)測(cè)量1.主觀/感官測(cè)量（Subjective&sensory）2.儀器

WBSF;Colorimeter3.NIR/VideoFeasibleInconsistency4.高光譜測(cè)量

Hyperspectralscatterimaging(HSI)risingmethods

NIR+video1.引言2024年12月8日7Freshbeef2-dayhyperspectralscatteringimages7-day嫩度值嫩度分級(jí)7-day

顏色參數(shù)CIE1976L*a*b*PHvalue本研究目的:1.引言2024年12月8日8樣本尺寸采樣位置重量年齡3-4cm厚度12thriband14thrib

280to450kg25and36months樣本

2.材料與方法北京御香苑集團(tuán)宰后兩天魯西黃牛2024年12月8日9高光譜成像系統(tǒng)Scanningline5mm3mm2.材料與方法2024年12月8日10參照值的測(cè)量顏色測(cè)量嫩度測(cè)量2.材料與方法2024年12月8日11散射曲線的數(shù)學(xué)模型三參數(shù)的洛倫茲函數(shù)LorentzianDistributionfunction(LD)I–光的強(qiáng)度CCDcount;x–與光入射中心點(diǎn)的垂直距離,mm；

a–散射曲線的漸近線;b–散射曲線的峰值x=0

C–

散射曲線的半波帶寬2.材料與方法abc2024年12月8日12品質(zhì)參數(shù)的預(yù)測(cè)模型C0,Cm回歸系數(shù)m=1,2,3...i,i是每個(gè)模型的優(yōu)選波長(zhǎng)數(shù)X代表優(yōu)選波長(zhǎng)處的參數(shù)a,b或者c。performanceRcvSEcvSEC選擇單一參數(shù)(a,borc)的組合逐步回歸方法MLR多元線性回歸2.材料與方法2024年12月8日133.結(jié)果與討論牛肉參數(shù)的測(cè)量結(jié)果表1樣本參數(shù)的范圍、均值、標(biāo)準(zhǔn)差Table1Range,Meanandthestandarddeviation(SD)ofqualityattributesofbeefsamples質(zhì)量參數(shù)均值范圍標(biāo)準(zhǔn)差嫩度(N)50.9120.82-86.0520.57顏色參數(shù)L*39.0834.25-43.492.29a*21.8515.26-26.883.05b*0.83-1.77-2.20.802024年12月8日14高光譜散射圖像3.結(jié)果與討論Figure1.高光譜散射圖像(a)散射圖像(b)550,635和760nm波長(zhǎng)處的散射曲線2024年12月8日15Figure1.高光譜散射圖像2024年12月8日16散射曲線的擬合結(jié)果3.結(jié)果與討論Figure2.760nm處的曲線洛倫茲擬合Figure3.整個(gè)波段的洛倫茲擬合相關(guān)系數(shù)有效波段525—1000nm2024年12月8日17模型的建立及預(yù)測(cè)結(jié)果3.結(jié)果與討論表2LD參數(shù)對(duì)應(yīng)的優(yōu)化波長(zhǎng)組合Table2CombinationsofLDparametersforestablishingMLRmodel

嫩度L*a*b*a820,850,915nm620,631,773nm533,580,650,731,752nm718,820,850927nmb548,562,947,960,965，998nm768,784,836,994nm525,856,872nm543,565,815,965nmc737,750,768nm720,750nm528,975,995nm528,963,985nmLD參數(shù)優(yōu)化波長(zhǎng)使用逐步回歸選擇LD參數(shù)的優(yōu)化組合建立多元線性回歸模型。2024年12月8日183.結(jié)果與討論圖3各個(gè)參數(shù)組合對(duì)品質(zhì)參數(shù)的MLR預(yù)測(cè)結(jié)果Table3PredictionresultsofqualityattributesbasedoptimalLDparametercombinationsLD參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果嫩度L*a*b*RcvSEcvRcvSEcvRcvSEcvRcvSEcva0.7115.2N0.861.180.901.340.860.43b0.8611.7N0.920.900.891.510.880.41c0.7515.7N0.741.580.682.320.730.57模型的建立及預(yù)測(cè)結(jié)果2024年12月8日193.結(jié)果與討論按照國(guó)內(nèi)趙杰文的分類方式,嫩度值>58.8N粗糙牛肉,嫩度值<=58.8N嫩牛肉,參數(shù)b所建模型對(duì)樣本的分級(jí)準(zhǔn)確率為91%,這表明,利用牛肉的散射特性可以較好的對(duì)牛肉嫩度預(yù)測(cè)和分級(jí)嫩度分級(jí)LD的三個(gè)參數(shù)都可以用來(lái)預(yù)測(cè)牛肉的嫩度,其中,參數(shù)b*的預(yù)測(cè)結(jié)果最好(Rcv=0.86,SEcv=11.7N),參數(shù)c(半波帶寬)的預(yù)測(cè)結(jié)果最差。Cluffetal[31]使用光譜散射預(yù)測(cè)牛肉的嫩度,認(rèn)為半波帶寬對(duì)牛肉的嫩度有影響,我們的研究中發(fā)現(xiàn),散射曲線的峰值與牛肉嫩度的相關(guān)性較大。2024年12月8日203.結(jié)果與討論討論

近年來(lái),高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測(cè)方面得到了較多的應(yīng)用,高光譜成像技術(shù)作為新興的研究手段具有系統(tǒng)成本高、包含的信息量大、高光譜圖像的獲取、處理和分類需要較長(zhǎng)時(shí)間等缺點(diǎn),限制了其在線檢測(cè)的應(yīng)用。高光譜成像系統(tǒng)在確定產(chǎn)品品質(zhì)參數(shù)的特征波長(zhǎng)具有優(yōu)勢(shì),通過(guò)研究確定與檢測(cè)參數(shù)相關(guān)性強(qiáng)的特征波長(zhǎng),可為進(jìn)一步在線檢測(cè)速度和設(shè)備成本方面具有優(yōu)勢(shì)的多光譜系統(tǒng)的開發(fā)提供一定的支持。本次研究使用的樣本數(shù)量均來(lái)自魯西黃牛,采集樣本集中于腰肉部位,因此今后研究要增加樣本的廣泛性,以建立廣泛適應(yīng)性強(qiáng)的模型。2024年12月8日214.結(jié)論本研究使用高光譜散射成像系統(tǒng)獲取宰后2天新鮮牛肉表面400-1100nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)高光譜散射圖像，從散射圖像中提取散射曲線，使用洛倫茲分布函數(shù)擬合散射曲線，使用逐步回歸選取擬合函數(shù)參數(shù)的優(yōu)化組合，用于預(yù)測(cè)成熟7天的牛肉顏色和嫩度，從本試驗(yàn)研究中得出如下結(jié)論:1.在525-1000nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)，洛倫茲分布函數(shù)可以較好的擬合牛肉的散射曲線2使用多個(gè)波長(zhǎng)處散射曲線的LD擬合漸進(jìn)值和峰值建立的多元線性回歸