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猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究

作　者: 赵政
导　师: 李小昱
学　校: 华中农业大学
专　业: 农业电气化及自动化
关键词: 猪肉挥发性盐基氮近红外光谱高光谱图像模型传递
分类号: TS251.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

消费者对猪肉品质的要求随生活水平的提高日益增加,猪肉新鲜度是猪肉品质与安全的重要指标之一,传统检测方法过程繁琐,耗时长,不可能实现快速、无损检测,因此研究一种猪肉新鲜度快速、无损检测方法对提高人民生活质量很有意义。光谱分析技术已被应用于猪肉新鲜度检测的研究,然而猪肉品种不同对光谱检测方法和效果具有显著影响。该文以湖北白猪、杜长大、恩施山猪3个品种的猪肉样品为研究对象,利用其近红外光谱和高光谱数据建立新鲜度指标检测模型。通过比较不同消噪方法、光谱预处理方法和模型传递方法,确定了猪肉新鲜度指标光谱检测的最佳消噪方法、预处理方法和模型传递方法。为实现猪肉新鲜度快速、无损检测提供进一步的理论和技术支撑。研究主要从以下几个方面展开：1)研究了不同模式下S-G平滑和不同分解尺度小波分解重构法对光谱信号的消噪作用,确定了最优的光谱信号消噪方法。研究发现,对近红外光谱和高光谱数据,经过不同模式的S-G平滑消噪处理后,建立模型性能指标变化很小,波动频繁,难以评价不同模式的消噪效果；比较不同尺度小波分解重构法消噪效果,分解尺度为7的db3小波分解重构法消噪后建立模型性能较优。以信噪比为评价指标,比较不同模式的S-G平滑方法和分解尺度为7的db3小波分解重构法,结果表明,对于近红外光谱和高光谱数据,分解尺度为7的db3小波分解重构法消噪效果最好。2)采用结合蒙特卡罗的偏最小二乘异样样品检测方法,分别对不同品种猪肉近红外光谱和高光谱数据异常样品进行了检验。对于近红外光谱数据,湖北白猪样品中存在第17、43和82号3个异常样品；杜长大样品中存在第50、84和94号3个异常样品；恩施山猪样品中存在第87和89号2个异常样品。对于高光谱数据,湖北白猪样品中存在第4、18和59号3个异常样品；杜长大样品中存在第73、80和81号3个为异常样品；恩施山猪中存在第29、63和94号3个异常样品。3)研究了不同光谱预处理方法对各品种猪肉样品建模效果的影响。比较了分别经变量中心化(Mean Center)、中心化和标准化(Autoscale)、多元散射校正(MSC)、归一化(Normalize)、矢量归一化(SNV)、一阶微分、正交信号校正(OSC)7种光谱预处理后的建模效果,对湖北白猪、杜长大、恩施山猪样品,确定利用近红外光谱进行猪肉新鲜度检测的最优预处理方法分别为None、 None、 Autoscale;确定利用高光谱进行猪肉新鲜度检测的最优预处理方法分别为Autoscale、 Mean Center、 Normalize。4)研究了将3个品种猪肉样品混合建立通用性模型的可行性。采用偏最小二乘回归,建立的近红外光谱通用性模型对湖北白猪、杜长大、恩施山猪样本的预测均方根误差分别为3.533,4.918和3.728,高光谱通用性模型对湖北白猪、杜长大、恩施山猪样品的预测均方根误差分别为1.732,2.584,2.944,预测结果较理想。结果表明可以建立通用性模型用于多品种猪肉样品的检测。5)在仪器之间的模型传递基础上改进了基于S/B算法的模型传递方法,研究了该方法对不同品种猪肉模型的传递效果。利用该方法对不同品种猪肉模型传递后,模型预测决定系数均有所降低,模型传递效果稳定。其中湖北白猪近红外光谱模型对杜长大样品进行传递后,预测均方根误差由23.465下降为3.167,模型传递效果较理想。6)在仪器之间的模型传递基础上改进了基于PDS算法的模型传递方法,研究了该方法对不同品种猪肉模型的传递效果。结果表明：基于PDS算法的模型传递效果不稳定。其中恩施山猪模型对杜长大样品传递后,模型预测均方根误差明显增大,表明该方法不适用于恩施山猪模型对杜长大样品的传递。7)提出了一种基于回归系数的波长筛选模型传递方法,研究了该方法对不同品种猪肉模型的传递效果,结果表明：该方法的模型传递效果稳定。其中杜长大近红外光谱模型对湖北白猪、恩施山猪样品及恩施山猪近红外光谱模型对湖北白猪、杜长大样品进行传递后,预测均方根误差分别由18.215,5.947,5.749和5.695下降为3.989,2.963,3.891和3.701,决定系数分别由0.666,0.312,0.394,0.075提高为0.701,0.827,0.720,0.516；湖北白猪高光谱模型对杜长大样品,杜长大高光谱模型对湖北白猪、恩施山猪样品及恩施山猪高光谱模型对湖北白猪、杜长大样品传递后,预测均方根误差分别由14.024,11.039,4.624,11.482,5.993下降至1.876,1.733,2.365,2.046,2.117,决定系数分别由0.007,0.461,0.528,0.132,0.003提高为0.776、0.943、0.876、0.927、0.708,与通用性模型预测结果相当,表明这种方法可用于不同品种猪肉的模型传递。

全文目录

摘要  7-9
Abstract  9-12
1 绪论  12-21
  1.1 研究目的及意义  12
  1.2 肉品新鲜度的评价方法及其研究现状  12-15
    1.2.1 传统肉品新鲜度检测方法  12-13
    1.2.2 新兴肉品新鲜度检测方法  13-15
  1.3 可见/近红外光谱分析技术及其研究现状  15-19
    1.3.1 光谱分析技术简介  15-16
    1.3.2 光谱校正模型传递方法研究现状  16-17
    1.3.3 光谱分析技术在肉品品质检测中的应用  17-19
  1.4 研究内容与技术路线  19-21
    1.4.1 研究内容  19-20
    1.4.2 技术路线  20-21
2 猪肉近红外和高光谱数据采集及预处理方法研究  21-36
  2.1 实验材料与仪器  21-23
    2.1.1 猪肉样品采集与制备  21
    2.1.2 近红外光谱采集仪  21-22
    2.1.3 高光谱图像采集系统  22-23
  2.2 样品数据采集  23-27
    2.2.1 猪肉近红外光谱数据采集  23-24
    2.2.2 猪肉高光谱数据采集  24-27
    2.2.3 猪肉TVB-N含量理化测定  27
  2.3 猪肉光谱信号消噪预处理  27-32
    2.3.1 Savitzky-Golay平滑消噪  27
    2.3.2 基于小波分解重构的光谱信号消噪方法  27-28
    2.3.3 不同消噪方法对光谱定量校正模型的影响  28-31
    2.3.4 猪肉光谱消噪方法优选  31-32
  2.4 异常样品检测与剔除  32-35
    2.4.1 MCPLS异常样品检测方法  32-33
    2.4.2 检测与剔除结果  33-35
  2.5 本章小结  35-36
3 猪肉新鲜度光谱定量校正模型的建立  36-54
  3.1 光谱定量校正方法与模型评价  36-38
    3.1.1 光谱定量校正方法  36-37
    3.1.2 定量校正模型评价指标  37-38
  3.2 样品集划分方法及结果  38
  3.3 光谱预处理方法  38-40
  3.4 不同品种猪肉新鲜度近红外光谱定量校正模型的建立与优化  40-44
    3.4.1 湖北白猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化  40-41
    3.4.2 杜长大新鲜度近红外光谱校正模型的优化  41-42
    3.4.3 恩施山猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化  42-44
  3.5 猪肉新鲜度高光谱定量校正模型的建立与优化  44-47
    3.5.1 湖北白猪高光谱定量校正模型的优化  44-45
    3.5.2 杜长大新鲜度高光谱定量校正模型优化  45-46
    3.5.3 恩施山猪新鲜度高光谱定量校正模型的优化  46-47
  3.6 猪肉新鲜度光谱通用性定量校正模型的可行性研究  47-52
    3.6.1 不同品种猪肉光谱信号的差异分析  48-49
    3.6.2 猪肉TVB-N含量全局模型的建立  49-52
    3.6.3 通用性定量校正模型对各品种猪肉的预测效果  52
  3.7 本章小结  52-54
4 不同品种猪肉样品之间的模型传递  54-69
  4.1 模型传递方法  54-55
    4.1.1 S/B算法  54-55
    4.1.2 分段直接标准化PDS算法  55
    4.1.3 基于回归系数的波长筛选法  55
  4.2 不同品种猪肉TVB-N模型之间传递过程  55-56
  4.3 近红外光谱模型的传递方法  56-62
    4.3.1 基于改进S/B算法的近红外光谱模型传递  56-58
    4.3.2 基于改进PDS算法的近红外光谱模型传递  58-60
    4.3.3 基于波长筛选法的近红外光谱模型传递  60-62
  4.4 高光谱模型的传递方法  62-67
    4.4.1 基于改进S/B算法的高光谱模型传递  62-64
    4.4.2 基于改进PDS算法的高光谱模型传递  64-65
    4.4.3 基于波长筛选法的高光谱模型传递  65-67
  4.5 本章小结  67-69
5 结论与展望  69-72
  5.1 主要结论  69-70
  5.2 展望  70-72
参考文献  72-79
致谢  79-80
硕士研究生期间科研工作及发表论文情况  80

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