基于高光谱成像技术的冷却羊肉表面微生物活细胞数量无损检测方法研究

冷却羊肉表面微生物数量能够反映其卫生安全质量。传统检测方法效率低、周期长、肉品破损严重,高光谱技术将图像与光谱信息融为一体,利用不同物的光谱差异揭示其品质参数的优势,已受到广泛的关注,对农畜产品的快速无损检测有重要现实意义。 本课题以冷却羊肉为研究对象,利用高光谱成像技术,同时在不同波长范围下,开展冷却羊肉表面微生物活细胞数量进行快速无损检测。分别建立冷却羊肉表面微生物数量的定量预测模型和品质分级模型,并结合高光谱图像技术完成表面污染区域的检测提取。通过比较分析不同波长范围、不同预处理方法和不同建模方法,确定了冷却羊肉表面微生物活细胞检测的最佳方法,为构建冷却羊肉在线快速无损检测系统奠定了基础。研究成果如下： (1)对冷却羊肉样本表面细菌总数和嗜冷菌数进行检测,得到细菌总数和嗜冷菌数所建模型的最佳预处理方法分别是MSC+SD和MSC。 (2)利用PLS、BP-ANN和RBF-ANN对冷却羊肉表面微生物建立预测模型,预测效果最好的RBF-ANN模型,预测细菌总数时,在400～1100nm和900～1700nm波长范围内相关系数R分别为0.9872、0.9988,均方根误差RMSEP分别为0.8210、0.2507；预测嗜冷菌数时,在400-1100nm和900～1700nm波长范围内相关系数R分别为0.9780、0.9802,均方根误差RMSEP分别为0.7370、0.6639。 (3)支持向量机法建立冷却羊肉品质分级模型得到的分级效果较好,在400～1100nm波长范围内其识别率达到78.94%,在900～1700nm波长范围内达到84.21%。 (4)900～1700nm波长范围内模型的预测效果、分级效果均优于400～1100nm波长范围,为无损检测的最佳光谱范围。 (5)通过主成分分析降维,采用特征波段的主成分分析以及波段比算法,对表面污染区域进行提取,波段比算法检测正确率更高,达到92.5%。