CN104655586A - 基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，首先按传统国标方法测定冷藏不同天数的鱼肉样本的硫代巴比妥酸值，然后利用可见近红外高光谱成像系统扫描鱼肉样本，得到相应的高光谱图像，并对高光谱图像进行预处理，利用竞争性自适应重加权算法提取特最优特征波长，利用纹理提取算法提取图像纹理信息，融合特征波长信息和图像纹理信息，结合所测得的硫代巴比妥酸值，建立监控鱼肉脂肪氧化的预测模型，并对未知样品进行预测。本发明融合了图像信息和特征光谱信息，明显提高了预测精度，降低了传统方法所需时间，增强了检测效率，可以有效实现快速、非接触在线检测的目的。

Description

基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法
技术领域
本发明涉及食品品质安全检测领域，特别涉及基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法。
背景技术
鱼类是我国重要的水产资源，是水产品的重要组成部分。鱼肉味道鲜美，富含动物蛋白及特殊脂肪酸，深受广大消费者青睐。新鲜度是鱼肉及鱼肉加工产品品质安全的一个重要衡量指标，直接关系到人类的饮食安全与健康。鱼死后，在内源酶与微生物作用下，鱼体会发生一系列的物理和化学变化，导致鱼肉腐败变质失去食用价值。其中，脂肪氧化是很重要的一个方面。脂肪氧化易引起鱼肉的酸价、羰基价和硫代巴比妥酸(TBARS)值升高而产生酸、醛、酮类以及各种氧化物导致鱼肉酸败，不但改变了肉品的感官性质，而且对机体产生不良影响，其高度氧化易产生致癌物质。因此，快速、准确监控鱼肉的脂肪氧化，关系着人们的饮食安全，也对鱼肉及其相关产品的加工与储藏过程有着重要的科学意义和应用价值。
传统测定脂肪氧化的方法大多基于过氧化物值(POV)、酸价(AV)、羰基值(CV)和生成的丙二醛的含量(TBARS)多少来评价脂肪氧化的程度。但是利用高光谱成像技术监控鱼肉脂肪氧化的研究未见报道。中国专利申请号为201110326420.5、名称为“一种动物组织脂肪氧化酶活性的定量检测方法”，中国专利申请号为201410107936.4、名称为“脂肪氧化酶酶活性的准确定量检测方法”和中国专利申请号为201410177638.2、名称为“一种腌腊肉制品氧化变质的检测方法”，这些专利所涉及的方法都是在传统测定方法的基础上进行了改良，如利用顶空固相微萃取-气质联用技术虽然可以实现快速准确测量，但操作费时耗力，步骤繁琐，属于破坏性检测，不能适用于大规模的样品，而且不能实现实时在线检测。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，在不破坏鱼肉样品的前提下，实现鱼肉品质安全的快速无损检测。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，包括以下步骤：
(1)制备鱼肉样本并冷藏，获取冷藏天数不同的N个鱼肉样本；将鱼肉样本随机分为校正鱼肉样本和预测鱼肉样本；N为正整数；
(2)利用GB/T5009.181-2003提供的方法测定N个鱼肉样本的脂肪氧化情况，用硫代巴比妥酸值表示；
(3)利用可见近红外高光谱成像系统对不同储藏天数的鱼肉样本进行扫描，共得到N个鱼肉样本的高光谱图像；
(4)对鱼肉样本的高光谱图像进行分析：
对获取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取最能反映鱼肉样本在储藏过程中脂肪氧化的最优特征波长，并提取最优波长下的图像纹理特征参数：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度；
(5)对步骤(4)得到的预测鱼肉样本的高光谱图像的最优波长及图像纹理特征参数进行数据融合，结合步骤(2)得到的硫代巴比妥酸值，利用加权最小二乘支持向量机，建立预测模型；
(6)利用校正样本对预测模型进行校正，得到校正模型；
(7)利用可见近红外高光谱成像系统对待测鱼肉样品进行扫描，对得到的高光谱图像提取最优特征波长及最优特征波长下的图像纹理特征参数，利用步骤(5)得到的预测模型进行预测，利用步骤(6)得到的校正模型进行校正，得到待测鱼肉样品的硫代巴比妥酸值。
步骤(4)所述对鱼肉样本的高光谱图像进行分析，具体包括以下步骤：
(4-1)对鱼肉样本的高光谱图像进行大小校正、掩膜、平滑滤波处理和二值化处理，得到鱼肉样本的灰度图像；
(4-2)利用边缘图像阈值化和局部区域分水岭分割技术对鱼肉样本的灰度图像进行处理，将背景与鱼肉图像分离，确定鱼片感兴趣区域，提取感兴趣区域的平均光谱反射值；
(4-3)对提取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选出5个特征波长，分别为420nm、550nm、660nm、780nm和970nm；
(4-4)对5个特征波长下的鱼肉样本的灰度图像，利用Tamura纹理特征提取算法提取出反映图像纹理特征变化的参数6个，分别为粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。
步骤(1)所述制备鱼肉样本并冷藏，获取冷藏天数不同的N个鱼肉样本，具体包括以下步骤：
将活鱼致死，去鳞、去内脏、去头、去尾和皮并冲洗干净，沥干表面的水，制备鱼肉样本并于4℃条件下冷藏，得到分别冷藏不同天数的鱼肉样本。
步骤(1)所述将鱼肉样本随机分为校正鱼肉样本和预测鱼肉样本，具体为：在鱼肉样本随机选取1/3鱼肉样本作为预测鱼肉样本，2/3鱼肉样本作为校正鱼肉样本。
步骤(6)所述利用校正样本对预测模型进行校正，具体为：要求所建立的模型精度均方根误差RMSEP＜0.15mg/kg，校正决定系数R2＞0.91。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
本发明在不破坏鱼肉样本的前提下，实现鱼肉品质安全的快速无损检测，融合了图像信息和特征光谱信息，明显提高了预测精度，与中国标准法相比，操作简便、快速、非破坏、非接触、不需要对样品进行前处理，可以实现鱼肉脂肪氧化程度的快速无损在线监控，而且检测结果准确，为提高鱼类水产业智能化检测水平和技术提供理论支撑和保障，为保障鱼肉品质安全，维护消费者健康有着直接的现实意义。
附图说明
图1为本发明的实施例的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1所示，本实施例的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，包括以下步骤：
(1)制备草鱼肉样本并冷藏，获得不同冷藏天数的鱼肉样本：将草鱼10条(质量大约2kg)致死，去鳞、去内脏、去头、去尾和皮，然后分割成大小尺寸(3cm×3cm×1cm)类似的鱼肉样本120个，用流动水冲洗干净，用吸水纸吸干鱼肉表面的残水，装入聚乙烯保鲜袋密封并于4℃条件下分别冷藏0、2、4、6天，尽可能保证鱼肉从新鲜到腐败，分成四组，每组随机挑选出30个鱼肉作为鱼片样本；
从每组里面随机挑选出10个鱼肉样本，共40个作为预测鱼肉样本，其余80个作为校正鱼肉样本；
(2)利用GB/T5009.181-2003提供的方法测定所得到的120个鱼肉样本的脂肪氧化情况，用硫代巴比妥酸值表示，区间范围为0.461～1.121mg/kg；
(3)利用可见近红外高光谱成像系统对不同储藏天数的鱼肉样本进行扫描，共得到120个鱼肉样本的高光谱图像；其中，可见近红外高光谱成像仪的高光谱相机分辨率为512×1024像素，光谱范围为400～1000nm，光谱分辨率为2.8nm；
(4)对鱼肉样本的高光谱图像进行分析：
(4-1)对鱼肉样本的高光谱图像进行大小校正、掩膜、平滑滤波处理和二值化处理，得到鱼肉样本的灰度图像；
(4-2)利用边缘图像阈值化和局部区域分水岭分割技术对鱼肉样本的灰度图像进行处理，将背景与鱼肉图像分离，确定鱼片感兴趣区域(ROI)，提取感兴趣区域的平均光谱反射值；
(4-3)对提取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选出5个特征波长，分别为420nm、550nm、660nm、780nm和970nm；
(4-4)对5个特征波长下的鱼肉样本的灰度图像，利用Tamura纹理特征提取算法提取出反映图像纹理特征变化的参数6个，分别为粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度；
(5)对步骤(4)得到的预测鱼肉样本的高光谱图像的最优波长及图像纹理特征参数进行数据融合，结合步骤(2)得到的硫代巴比妥酸值，利用加权最小二乘支持向量机，建立预测模型；
(6)利用校正样本对预测模型进行校正，得到校正模型；
(7)利用可见近红外高光谱成像系统对待测鱼肉样品进行扫描，对得到的高光谱图像提取最优特征波长及最优特征波长下的图像纹理特征参数，利用步骤(5)得到的预测模型进行预测，利用步骤(6)得到的校正模型进行校正，得到待测鱼肉样品的硫代巴比妥酸值。
本实施例中所建立的预测模型精度中，预测均方根误差RMSEP＝0.122mg/kg，预测决定系数R2＝0.939。预测得到的冷藏4天的草鱼肉样本的TBARS值为0.898mg/kg，利用传统国标方法测量出的冷藏4天的草鱼肉的TBARS值为0.903mg/kg，相对误差为0.55％，由此可见，两种方法得到的实验数据无差异。
实施例2
本实施例的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，包括以下步骤：
(1)制备大头鱼肉样本并冷藏，获得不同冷藏天数的鱼肉样本：将大头鱼8条(质量大约2.5kg)致死，去鳞、去内脏、去头、去尾和皮，然后分割成大小尺寸(3cm×3cm×1cm)类似的鱼肉样本100个，用流动水冲洗干净，用吸水纸吸干鱼肉表面的残水，装入聚乙烯保鲜袋密封并于4℃条件下分别冷藏0、1、3、5天，尽可能保证鱼肉从新鲜到腐败，分成四组，每组随机挑选出25个鱼肉作为鱼片样本；
在鱼肉样本随机选取1/3鱼肉样本作为预测鱼肉样本，2/3鱼肉样本作为校正鱼肉样本。
(2)利用GB/T5009.181-2003提供的方法测定所得到的100个鱼肉样本的硫代巴比妥酸值，区间范围为0.457～1.012mg/kg；
(3)利用可见近红外高光谱成像仪对不同储藏天数的鱼肉样本进行扫描，共得到100个鱼肉样本的高光谱图像；其中，可见近红外高光谱成像仪的高光谱相机分辨率为512×1024像素，光谱范围为400～1000nm，光谱分辨率为2.8nm；
(4)对鱼肉样本的高光谱图像进行分析：
(4-1)对鱼肉样本的高光谱图像进行大小校正、掩膜、平滑滤波处理和二值化处理，得到鱼肉样本的灰度图像；
(4-2)利用边缘图像阈值化和局部区域分水岭分割技术对鱼肉样本的灰度图像进行处理，将背景与鱼肉图像分离，确定鱼片感兴趣区域(ROI)，提取感兴趣区域的平均光谱反射值；
(4-3)对提取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选出5个特征波长，分别为420nm、550nm、660nm、780nm和970nm；
(4-4)对5个特征波长下的鱼肉样本的灰度图像，利用Tamura纹理特征提取算法提取出反映图像纹理特征变化的参数6个，分别为粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度；
(5)对步骤(4)得到的预测鱼肉样本的高光谱图像的最优波长及图像纹理特征参数进行数据融合，结合步骤(2)得到的硫代巴比妥酸值，利用加权最小二乘支持向量机，建立预测模型；
(6)利用校正样本对预测模型进行校正，得到校正模型；
(7)利用可见近红外高光谱成像系统对待测鱼肉样品进行扫描，对得到的高光谱图像提取最优特征波长及最优特征波长下的图像纹理特征参数，利用步骤(5)得到的预测模型进行预测，利用步骤(6)得到的校正模型进行校正，得到待测鱼肉样品的硫代巴比妥酸值。
本实施例中所建立的预测模型精度中，RMSEP＝0.108mg/kg，R2＝0.952。预测得到的冷藏3天的大头鱼肉样本的TBARS值为0.715mg/kg，利用传统国标方法测量出的冷藏3天的大头鱼肉的TBARS值为0.710mg/kg，相对误差为0.70％，由此可见，两种方法得到的实验数据无差异。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)制备鱼肉样本并冷藏，获取冷藏天数不同的N个鱼肉样本；将鱼肉样本随机分为校正鱼肉样本和预测鱼肉样本；N为正整数；
(2)利用GB/T5009.181-2003提供的方法测定N个鱼肉样本的脂肪氧化情况，用硫代巴比妥酸值表示；
(3)利用可见近红外高光谱成像系统对不同储藏天数的鱼肉样本进行扫描，共得到N个鱼肉样本的高光谱图像；
(4)对鱼肉样本的高光谱图像进行分析：
对获取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法提取最能反映鱼肉样本在储藏过程中脂肪氧化的最优特征波长，并提取最优波长下的图像纹理特征参数：粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度；
(5)对步骤(4)得到的预测鱼肉样本的高光谱图像的最优波长及图像纹理特征参数进行数据融合，结合步骤(2)得到的硫代巴比妥酸值，利用加权最小二乘支持向量机，建立预测模型；
(6)利用校正样本对预测模型进行校正，得到校正模型；
(7)利用可见近红外高光谱成像系统对待测鱼肉样品进行扫描，对得到的高光谱图像提取最优特征波长及最优特征波长下的图像纹理特征参数，利用步骤(5)得到的预测模型进行预测，利用步骤(6)得到的校正模型进行校正，得到待测鱼肉样品的硫代巴比妥酸值。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，其特征在于，步骤(4)所述对鱼肉样本的高光谱图像进行分析，具体为：
(4-1)对鱼肉样本的高光谱图像进行大小校正、掩膜、平滑滤波处理和二值化处理，得到鱼肉样本的灰度图像；
(4-2)利用边缘图像阈值化和局部区域分水岭分割技术对鱼肉样本的灰度图像进行处理，将背景与鱼肉图像分离，确定鱼片感兴趣区域，提取感兴趣区域的平均光谱反射值；
(4-3)对提取的全波段光谱信息，利用竞争性自适应重加权算法筛选出5个特征波长，分别为420nm、550nm、660nm、780nm和970nm；
(4-4)对5个特征波长下的鱼肉样本的灰度图像，利用Tamura纹理特征提取算法提取出反映图像纹理特征变化的参数6个，分别为粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和粗略度。
3.根据权利要求1所述的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，其特征在于，步骤(1)所述制备鱼肉样本并冷藏，获取冷藏天数不同的N个鱼肉样本，具体为：
将活鱼致死，去鳞、去内脏、去头、去尾和皮并冲洗干净，沥干表面的水，制备鱼肉样本并于4℃条件下冷藏，得到分别冷藏不同天数的鱼肉样本。
4.根据权利要求1所述的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，其特征在于，步骤(1)所述将鱼肉样本随机分为校正鱼肉样本和预测鱼肉样本，具体为：在鱼肉样本随机选取1/3鱼肉样本作为预测鱼肉样本，2/3鱼肉样本作为校正鱼肉样本。
5.根据权利要求1所述的基于高光谱数据融合快速非接触监控鱼肉脂肪氧化的方法，其特征在于，步骤(6)所述利用校正样本对预测模型进行校正，具体为：要求所建立的模型精度均方根误差RMSEP＜0.15mg/kg，校正决定系数R2＞0.91。
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C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150527

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