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本论文基于高光谱和显微高光谱成像技术,对羊肉肌肉组织中含有的超氧化物歧化酶活力、过氧化物酶活力、可溶性蛋白含量三个化学指标进行检测,运用化学指标融合高光谱图像、光谱信息,建立内在联系。模型建立过程中对肌肉组织样本进行了异常值剔除、最优预处理选择、不同建模方法效果比较、特征波长统计分析等,并进行可视化研究。主要研究内容和结论如下:(1)搭建显微高光谱系统,确定系统扫描参数:①显微可见/近红外高光谱:扫描前进速度0.1 cm/s,回退速度0.2 cm/s,扫描距离0.5 cm,曝光时间1.9 ms,增益1。②显微近红外高光谱:扫描前进速度0.0005 cm/s,回退速度0.2 cm/s,扫描距离0.03 cm,曝光时间15 ms,帧速40 Hz,物距300 mm,焦距30 mm。(2)对超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)活力值、可溶性蛋白含量进行高光谱数据建模分析。根据模型得出,两种酶的高光谱建模效果均为:Micro-NIR900>Micro-Vis400>NIR 900>Vis 400高光谱。SOD活力的最优模型为经SNV预处理后,用SPA提取特征波长的LSSVM模型,模型共12个波长,Rc=0.8900,Rp=0.8521;POD活力的最优模型为SG处理后,经CARS提取特征波长的LSSVM模型,模型共14个波长,Rc=0.8680,Rp=0.8410。对可溶性蛋白含量的四种高光谱数据进行建模分析,得出最优光谱依次为Vis 400>NIR 900>Micro-NIR 900>Micro-Vis400,最优模型为经过MSC预处理后,用CARS提取特征波长的PLSR模型,模型共 13 个波长,Rc=0.8702,Rp=0.8063。(3)利用SOD活力、POD活力和可溶性蛋白含量三个化学指标与高光谱数据结合进行可视化研究。根据化学值指标建立基于最优预处理的PLSR模型,利用β系数法提取光谱输入变量,得到可视化成像效果图,为光谱技术在肉制品检测深入研究提供参考。