基于可见/近红外光谱的牛肉品质无损检测系统改进

含水率、颜色和p H值是牛肉的重要品质指标,近年来可见/近红外光谱因其成本低、快速无损等特点被广泛应用于肉品检测中。针对现有探头采集样品面积过小、代表性差等问题,利用高效的环形光源对双通道可见/近红外光谱系统进行改进,建立了一种高效、稳定的双通道可见近红外光谱系统。首先,基于多次采集生鲜牛肉样品获得4002 450 nm波段的有效光谱数据,对改进前反射探头和环形探头的性能进行了对比分析,发现环形探头的稳定性更有优势,在整个波段的变异系数均小于10%。然后利用改进后探头组成的系统采集了61块生鲜牛肉样品的可见/近红外光谱数据。采用了无处理、SG平滑、哈尔变换、一阶导数、二阶导数、标准正态变换、多元散射校正、去趋势化以及各方法组合等方法对光谱数据进行预处理。利用第1波段数据建立颜色参数L*、a*、b*的偏最小二乘模型,分别利用第1波段数据、第2波段数据和双波段数据(双波段简单拼接)建立含水率和p H值的PLSR模型并进行了对比。结果发现:第1波段的数据无需经过预处理,即可对颜色参数L*、a*、b*取得较好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.960 3、0.961 6、0.936 7和1.333 2、1.184 4、0.655 3;对于含水率和p H值,无论光谱数据是否经过预处理,第1波段数据的建模效果要好于第2波段数据,但是经过预处理的双波段数据(4002 450 nm波段)能够取得更好的预测结果,其PLSR模型验证集相关系数和标准误差分别为0.954 1、0.871 6和0.547 5、0.127 2。结果证明,基于高效环形探头的双通道可见近红外光谱系统建立的牛肉多品质参数预测模型,可实现准确、无损、快速检测,获得比较稳定的检测结果。