CN107991300A - 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法 - Google Patents

一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107991300A
CN107991300A CN201711148401.1A CN201711148401A CN107991300A CN 107991300 A CN107991300 A CN 107991300A CN 201711148401 A CN201711148401 A CN 201711148401A CN 107991300 A CN107991300 A CN 107991300A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sweet potato
carotene
mobile phone
sample
photographing function
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711148401.1A
Other languages
English (en)
Inventor
赵国华
陈嘉
叶发银
高丽
雷琳
周韵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest University
Original Assignee
Southwest University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest University filed Critical Southwest University
Priority to CN201711148401.1A priority Critical patent/CN107991300A/zh
Publication of CN107991300A publication Critical patent/CN107991300A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明属于食品品质检测领域，具体涉及一种基于手机拍照功能的甘薯β‑胡萝卜素含量快速检测方法。本发明利用智能手机的拍照功能，通过对样品进行手机照片采集及信息提取，建立预测模型，并对未知样品进行检测，为快速检测甘薯的β‑胡萝卜素含量提供了一种新思路。

Description

一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法
技术领域
本发明涉及食品品质检测领域，具体涉及一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法。
背景技术
β-胡萝卜素作为维生素A原，在刺激组织分化、预防夜盲症和癌症等方面有重要意义，是甘薯营养品质重要的物质基础和评定依据，也是甘薯育种、研究和开发利用的重要对象。甘薯β-胡萝卜素含量的测定通常采用比色法或高效液相色谱法。传统的分析检测方法需对样品进行化学试剂处理，操作较为繁琐、成本高、费时费力，不能满足对大批量样品材料的品质分析和种质筛选需求，因此，寻求一种快速、简便、可靠且不需要太多化学处理的新型检测方法迫在眉睫。
手机是人们日常生活必备的基本工具。随着智能手机的广泛普及以及功能的不断完善，智能手机的照相能力不断得到提升，数码照相技术的发展使得溶液色度量化表示成为可能。数字图像比色分析是一种便捷的新型检测技术。根据朗伯-比耳定律，有色溶液的颜色深度（即有色溶液的色度）正比于溶液的浓度。目前，数码照片的色彩模式以红绿蓝（RGB）模式为主，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）3个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各种颜色。基于智能手机的数字图片比色分析（Digital image colorimetric，DIC）使用数字方式（RGB值）量化颜色，进而通过量化的颜色与被拍物浓度建立数学关系，实现以化学显色为基础的定量或半定量分析，是一种新型、快速的分析检测方法，被广泛应用于食品、生物医学、化学、农业及环境等多个领域中，但目前尚未有采用手机数字图像比色法对甘薯β-胡萝卜素含量进行快速检测的报道。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法，利用智能手机作为分析工具，旨在建立甘薯品质快速检测新方法。
本发明提供的快速检测方法，包括以下步骤：
（1）样本的收集与手机图像信息采集：收集一定量的有代表性的甘薯样本，清洗后切片，并放入拍照装置中使用手机拍照，提取照片的RGB信息，同时测定样品甘薯的β-胡萝卜素含量作为参考值；
（2）建立预测模型：将提取的RGB信息与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型；
（3）未知样品预测：对未知甘薯样本进行切片，并采集切片照片，提取RGB信息，输入上一步建立的模型，对甘薯β-胡萝卜素含量进行预测。
进一步的，步骤（1）中，甘薯样品的数量至少为50个，样品清洗切片后需要立即进行照片采集，以免发生褐变。
进一步的，步骤（1）中，所述拍照装置采用25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm，保持相同的拍摄距离与环境照明亮度，使用手机拍照功能进行拍照。
进一步的，步骤（1）中，所述提取照片的RGB信息的方法为使用Adobe Photoshop软件直方图功能，提取上步手机拍摄的照片的RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值。
进一步的，步骤（2）中，图片信息采用RGB颜色系统描述，RGB信息与参考值关联建立预测模型时，可以使用RGB值中的R值，G值，B值或其中任意几个值，模型可采用线性回归模型或多项式回归模型。
进一步的，将提取的G值与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型：y = aG 2+bG+c，求模型参数a，b，c；
进一步的，步骤（3）中，对未知甘薯样品进行预测时，样品的处理及照片信息提取采用步骤（1）中相同的条件及方法。
本发明的有益效果在于，通过智能手机采集甘薯切片图像，将图像的RGB信息与甘薯β-胡萝卜素含量对应并建立预测模型，与传统的检测方法相比，可更快速、便捷地预测甘薯β-胡萝卜素含量。
附图说明
图1基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测模型的建立及未知样品检测流程；
图2 手机数字图像采集装置；
图3 甘薯β-胡萝卜素含量实测值与预测值的对比（a）及回归残差图（b）。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
1、甘薯样品收集
选取大小一致、表面光滑、无病虫害且不同品系的甘薯样品90个（重庆市甘薯工程技术研究中心提供）。将甘薯表面的泥土清洗干净，室温下晾干其表面水分并编号，储存于15±2℃备用。
2、手机图像采集
将甘薯样品沿中心横向一切两半，一半用于甘薯β-胡萝卜素含量测定，另一半用于手机拍照。将甘薯样品横放，在左、中、右三处进行3次切片，切片厚度约2 mm。依次将切好的甘薯切片放入拍照装置中，使用手机拍照。拍照装置为25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色毛毡，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm（如图2所示）。将所拍摄的照片导入Abode Photoshop软件中，使用软件直方图功能，提取照片的RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值，3次切片分别进行拍照并提取RGB值，以其均值作为最终获得的R，G和B进行方程拟合。
甘薯β-胡萝卜素含量测定方法如下：避光条件下准确称取β-胡萝卜素标准品10.000 mg，用预冷的丙酮（4 ℃）溶解，并将其转移至10 mL棕色容量瓶中定容，配置成1mg/mL的储备液。用预冷的丙酮将适量β-胡萝卜素标准储备液稀释配置成浓度为8、4、2、1、0.5、0.25、0.125、0.062、0.031、0.015 µg/mL的标准溶液，用可见分光光度计在波长449 nm下测定吸光度，并绘制标准曲线。将甘薯样品切成碎丁，混匀后按四分法称取甘薯样品1.000 g，加适量预冷的丙酮于研钵中研磨，取上清液移至25 mL棕色容量瓶中，少量多次，待样品变为无色后弃去，定容，涡旋30 s，混匀后转入10 mL 离心管，2500 r/min离心15min，在449 nm下测定吸光度，根据上步绘制的标准曲线计算β-胡萝卜素含量。
3、模型建立
从90个样品中，随机选取67个样品作为校正集，剩余样品作为验证集。本实施例中，选择样品的G值与其β-胡萝卜素含量关联，建立预测模型，模型的表达式为：y = aG 2+bG+c，其中y为甘薯β-胡萝卜素的含量实测值，G为RGB信息中的绿值，经拟合得到模型参数a=0.0029，b= -1.3597，c= 159.1。故建立的模型为：y = 0.0029G 2﹣1.3597G﹢159.1。
4、未知样品预测及模型评价
将验证集样品进行切片，并在拍照装置中拍照，提取照片的RGB值，将G值输入上步得到的预测模型，即可获得未知样品中β-胡萝卜素含量的预测值。
模型预测效果可以通过预测均方根误差（Root mean square error ofprediction，RMSEP）和预测相关系数（Correlation coefficient，r p ）来评价。通常，模型精度越高，模型RMSEP值越小，相应的r p 值越大。计算公式如下：
其中，验证集第i个样品的预测值，y pi 代表其对应的参考值，表示验证集所有样品参考值的平均值，n代表验证集样品数量。
经过计算，模型的预测相关系数r p = 0.958，预测均方根误差RMSEP = 1.489。r p 越接近于1，说明模型回归效果显著，RMSEP较小表明模型的预测精度较高。
从图3 甘薯β-胡萝卜素含量实测值与预测值的对比（a）及回归残差图（b），可以看出，预测值与实测值的残差均匀地分布在0轴上下，不带任何系统趋势，分布均匀、随机，无明显便宜或聚集现象，说明采用的回归方程的拟合效果良好。该结果表明，本方法可快速、便捷地预测甘薯β-胡萝卜素含量。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）样本的收集与手机图像信息采集：收集一定量的有代表性的甘薯样本，清洗后切片，并放入拍照装置中使用手机拍照，提取照片的RGB信息，同时测定样品甘薯的β-胡萝卜素含量作为参考值；
（2）建立预测模型：将提取的RGB信息与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型；
（3）未知样品预测：对未知甘薯样本进行切片，并采集切片照片，提取RGB信息，输入上一步建立的模型，对甘薯β-胡萝卜素含量进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于步骤（1）中，甘薯样品的数量至少为50个，样品清洗切片后需要立即进行照片采集，以免发生褐变。
3.根据权利要求1所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于步骤（1）中，所述拍照装置采用25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm，保持相同的拍摄距离与环境照明亮度，使用手机拍照功能进行拍照。
4.根据权利要求1所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于步骤（1）中，所述提取照片的RGB信息的方法为使用Adobe Photoshop软件直方图功能，提取上步手机拍摄的照片的RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值。
5.根据权利要求1所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于步骤（2）中，图片信息采用RGB颜色系统描述，RGB信息与参考值关联建立预测模型时，可以使用RGB值中的R值，G值，B值或其中任意几个值，模型可采用线性回归模型或多项式回归模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于，将提取的G值与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型：y = aG 2+bG+c，求模型参数a，b，c。
7.根据权利要求1所述的一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量的快速检测方法，其特征在于步骤（3）中，对未知甘薯样品进行预测时，样品的处理及照片信息提取采用步骤（1）中相同的条件及方法。
CN201711148401.1A 2017-11-17 2017-11-17 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法 Pending CN107991300A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711148401.1A CN107991300A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711148401.1A CN107991300A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107991300A true CN107991300A (zh) 2018-05-04

Family

ID=62030420

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711148401.1A Pending CN107991300A (zh) 2017-11-17 2017-11-17 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107991300A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117074321A (zh) * 2023-08-15 2023-11-17 浙江大学 一种基于红外光信息智能手机的提取液化学成分检测方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106053468A (zh) * 2016-07-18 2016-10-26 南昌大学 一种基于智能手机对肉类新鲜度的检测方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106053468A (zh) * 2016-07-18 2016-10-26 南昌大学 一种基于智能手机对肉类新鲜度的检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
J.P.G. RIGON ET AL: "《A novel method for the estimation of soybean chlorophyll content using a smartphone and image anaylsis》", 《PHOTOSYNTHETICA》 *
沈升法 等: "《"基于图像RGB特征值的甘薯色素与肉色关系初步探讨》", 《植物遗传资源学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117074321A (zh) * 2023-08-15 2023-11-17 浙江大学 一种基于红外光信息智能手机的提取液化学成分检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fan et al. Detection of blueberry internal bruising over time using NIR hyperspectral reflectance imaging with optimum wavelengths
CN111968080B (zh) 一种基于高光谱和深度学习的肥城桃内外品质检测方法
Thanakiatkrai et al. Age estimation of bloodstains using smartphones and digital image analysis
US20120262704A1 (en) Measuring Volume and Constituents of Cells
CN105181912B (zh) 一种大米储藏过程中的新鲜度检测方法
Tello et al. Application of 2D and 3D image technologies to characterise morphological attributes of grapevine clusters
Yue et al. A smart data-driven rapid method to recognize the strawberry maturity
KR20150080646A (ko) 동적 제조 라인에서 식품 제품의 품질을 채점 및 제어하는 방법
Cubero et al. Application for the estimation of the standard citrus colour index (CCI) using image processing in mobile devices
Sun et al. Growth simulation and discrimination of Botrytis Cinerea, Rhizopus Stolonifer and Colletotrichum Acutatum using hyperspectral reflectance imaging
US20060039603A1 (en) Automated color classification for biological samples
Lu et al. Hyperspectral imaging with machine learning to differentiate cultivars, growth stages, flowers, and leaves of industrial hemp (Cannabis sativa L.)
Raut et al. Assessment of fruit maturity using digital image processing
Li et al. Rapid detection and visualization of mechanical bruises on “Nanfeng” mandarin using the hyperspectral imaging combined with ICA_LSQ method
Courand et al. Evaluation of a robust regression method (RoBoost-PLSR) to predict biochemical variables for agronomic applications: Case study of grape berry maturity monitoring
Yu et al. Hyperspectral technique combined with deep learning algorithm for prediction of phenotyping traits in lettuce
Wang et al. Grading detection of “Red Fuji” apple in Luochuan based on machine vision and near-infrared spectroscopy
Pham et al. Hyperspectral imaging system with rotation platform for investigation of jujube skin defects
CN107991300A (zh) 一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法
Motonaga et al. A method of making digital fruit color charts for cultivation management and quality control
Qiao et al. Vigour testing for the rice seed with computer vision-based techniques
Ram et al. Olive oil content prediction models based on image processing
Ünal et al. Detection of bruises on red apples using deep learning models
CN105954205B (zh) 基于光谱成像的青梅糖度与酸度快速无损检测装置
CN104122242A (zh) 一种沉香结香率的检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180504

RJ01 Rejection of invention patent application after publication