【摘 要】
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食品的营养成分检测及食品安全检测一直以来是热门话题,对满足消费者的食品品质需求和安全质量要求具有重要意义。传统的食品检测方法耗时长、预测过程复杂且对样品造成一定
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食品的营养成分检测及食品安全检测一直以来是热门话题,对满足消费者的食品品质需求和安全质量要求具有重要意义。传统的食品检测方法耗时长、预测过程复杂且对样品造成一定的损伤。为了实现食品成分和质量安全的快速检测,本文分别以牛奶中脂肪含量和牛奶中掺杂的蜡样芽孢杆菌的检测为研究对象,应用高光谱成像技术,结合图像处理技术、光谱分析技术和化学计量技术,探索了构建牛奶中脂肪含量和牛奶中掺杂的蜡样芽孢杆菌含量预测模型的可行性。主要研究和结论如下:(1)应用图像处理技术分析高光谱图像数据,选取样品分析区域,提取分析区域的平均光谱,建立了偏最小二乘(PLS)、多维偏最小二乘(N-PLS)预测模型对牛奶中脂肪含量进行分析。结果表明,PLS预测模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.98和0.99,RMSEC(校正均方根误差)和RESEP(预测均方根误差)分别为0.31和0.24。N-PLS预测模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.99和0.99,RMSEC和RESEP分别为0.03和0.12。两个模型对比发现,N-PLS模型精度高于PLS模型,尤其是牛奶中脂肪含量较少的情况。(2)应用图像处理技术选取样品分析区域,采用能量值(Energy)纹理特征函数降维处理高光谱数据并得到其特征值,建立了蜡样芽孢杆菌的PLS预测模型,模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.92和0.91,RMSEC和RESEP分别为0.73和0.81。分析表明,PLS预测模型仅能对牛奶中蜡样芽孢杆菌进行高低浓度的鉴定。因此提出了二维相关技术结合N-PLS构建预测模型的方法,N-PLS预测模型中校正集与预测集的相关系数分别为0.99和0.99,RMSEC和RESEP分别为0.03和0.09。结果表明,N-PLS预测模型精度较高,能够对牛奶中蜡样芽孢杆菌实现定量分析。
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