【摘 要】
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我国民众对于肉类食品的消费可谓独一份爱,肉类消费总量几乎占到世界消费量的三分之一,随着人们对生活质量的关注度愈来愈高,肉品品质的问题开始备受关注。目前,主要有传统的化学分析方法及新时代快速检测技术应用在滩羊肉品质的检测上。高光谱成像技术因其快速方便、样本前处理无需化学试剂、成本低、效果佳等优势,在检测方面有着良好的应用空间,已成为现代食品检测领域研究的重要趋势。本研究以滩羊肉在线检测为主要研究方向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31660484）； 宁夏大学研究生创新项目（GIP2020056）；
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我国民众对于肉类食品的消费可谓独一份爱,肉类消费总量几乎占到世界消费量的三分之一,随着人们对生活质量的关注度愈来愈高,肉品品质的问题开始备受关注。目前,主要有传统的化学分析方法及新时代快速检测技术应用在滩羊肉品质的检测上。高光谱成像技术因其快速方便、样本前处理无需化学试剂、成本低、效果佳等优势,在检测方面有着良好的应用空间,已成为现代食品检测领域研究的重要趋势。本研究以滩羊肉在线检测为主要研究方向,基于NIR高光谱成像技术,结合机器视觉算法,开发快速在线检测软件并搭建相应硬件平台。为高光谱在线快速无损检测肉品指标研究及应用提供一定的考量依据。主要研究结果包括:（1）高光谱数据是三维式立体结构型的,存在图像的分析处理所涉及的运算量较大、图像信息的维数高、图像信息容易受到噪声干扰、光谱的散射情况严重等特征,难以实现信息实时处理。故需要以各种方式对高光谱数据进行前期的预处理、降维操作和建立最佳模型。光谱预处理主要包括高斯滤波平滑（GF）、中值滤波、归一化处理（Normalize）、一阶导数、基线校准（Base Line）、多元散射校正（MSC）、去趋势化（Detrending）、正交信号校准（OSC）、标准正态变化（SNV）等。实现降维效果需进行多变量分析,常规的特征波长提取方法有主成分分析（PCA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）、无信息变量信息消除法（UVE）、最小噪音分离法（MNF）、连续投影算法（SPA）等。建模分析及定量预测方面,多数采用多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）及主成分回归分析（PCA）等。（2）本研究以宁夏滩羊肉关键品质为研究对象,结合高光谱检测及其等级评定自动化控制,以肉品最佳品质指标为标准,计算样品中指标含量,实现自动分选。开发高光谱在线检测滩羊肉关键品质系统。研究利用Visual Studio 2017程序开发环境,结合面向对象C语言编程开发图像在线检测及自动控制界面,使用Unscramble X算法软件,获取光谱信息中特征波长的提取及最优样本预测模型的建立。通过串口通信实现在线检测系统的设计,实现光谱数据采集、模型分析、可视化、自动控制等功能。主要模块包含3部分:一是针对采集图像过程的显示,样品检测过程中获取图像,并逐步合成的过程,结果以可视化图像方式呈现;二是采集结果显示,可呈现出样品某项指标所检测结果及分级等级;三是单片机操控数字电控位移平台,即硬件设施具体操作控制。将图像采集、图像读取、图像储存、数据提取分析、运动控制功能通过模块化设计完成集成控制,对每一模块所需功能通过控制代码调用动态链接库,优化处理。（3）基于高光谱检测技术无损、快速、方便的优势,通过软件、硬件设计（开发）,实现滩羊肉肌红蛋白品质的在线检测、分级的系统。利用Visual Studio 2017、C++、单片机和Open CV图像处理的混合编程方法,设计了一种高光谱在线检测滩羊肉关键品质的系统。竞争性自适应重加权抽样CARS算法结合PLSR建立的模型预测准确率高,且与软件契合度最佳,以滩羊肉MetMb含量预测为例,其中校正相关系数为0.86,RMSEC为3.61,预测决定系数为0.90,RMSEP为4.19。通过采集滩羊肉MetMb的实时可视化信息图像,对比分析,可以直观清晰的发现滩羊肉色泽和新鲜度变化,设置相关检测参数,即可获得高铁肌红蛋白数据,搭载滩羊肉关键品质的快速检测分选配套设备,最后与化学检测方法测算到的指标含量进行对比验证,在线检测分选系统可达到90%以上的分选准确率。利用VS2017和Open CV图像处理能力,实现了滩羊肉的无损检测、识别和自动控制,提高了处理速度,减少了化学检测对滩羊肉品质的破坏。自动控制系统之间分工明确,协调性佳,分级控制准确率高,一个样品的识别检测分级仅需4s,具有很好的实际应用价值。
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