基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测研究

提出了基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测方法。利用高光谱成像系统获取78个猪肉样本在400～1100nm范围的高光谱图像数据;通过主成分分析高光谱数据进行降维,从中优选出3幅特征图像,并从每幅特征图像中分别提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,这样每个样本共有12个特征变量,再通过主成分分析提取6个主成分变量,并参照剪切力方法测得的样本嫩度等级结果,利用神经网络方法构建猪肉嫩度等级判别模型。模型对校正集样本的回判率为96.15%,预测集样本的判别率为80.77%。研究表明高光谱图像技术可以用于猪肉嫩度等级水平的检测。     

空间分辨散射光谱多参数信息融合方法的生鲜肉嫩度无损检测

嫩度是猪肉食用品质最重要的指标之一。猪肉嫩度取决于猪肉组织复杂的物理、化学特性,目前难以实现快速无损伤检测。探索空间分辨光谱技术用于生鲜肉嫩度无损检测的可行性。首先利用点光源高光谱扫描系统采集54块猪肉背最长肌的空间可分辨散射光谱,经过感兴趣区域选择,提取出猪肉样本表面光斑的空间扩散轮廓,结合4-参数洛伦兹分布函数对扩散轮廓进行非线性拟合,拟合优度R2>0.992,并通过残差分析,表明4-参数洛伦兹分布函数符合肉样表面光强的空间散射规律,进而提取出480～950 nm波长下空间分辨光谱的四个形态学参数：渐进值a、峰值b、半带宽c以及半带宽处的斜率d。然后将单参数谱分别与猪肉样本Warner-Bratzler剪切力（WBSF）测量值进行偏最小二乘回归（PLSR）分析。结果表明不同参数谱都含有猪肉嫩度信息,其中峰值参数谱b建模效果最佳,其回归模型的校正集决定系数R2_c为0.674,均方根误差SEC为8.396N,预测集决定系数R2_p为0.610,均方根误差SEP为8.643N。为提高模型的预测精度和稳定性,实现多参数谱信息的融合,先通过PLSR分析,分别提取出每个参数谱中对猪肉嫩度方差贡献大的公共因子,然后将其因子得分组合在一起作为参数谱的特征变量,与猪肉样本WBSF测量值作多元统计回归分析。为避免数据冗余,对不同参数谱特征变量进行多重共线性判别,进一步采用PLSR算法对参数谱特征变量进行降维和变换,采用交叉验证方法,选择前两维因子得分进行校正模型的建立。其中所提取第一维公共因子对猪肉WBSF值方差解释率达92.28%。与单参数谱所建PLSR模型相比,多参数谱信息融合模型预测效果有了较大提高,其R2_c和R2_p分别为0.923和0.800,SEC和SEP分别为4.083N和5.655N。通过对回归系数进行统计量t检验,结果表明所有回归系数极显著（p<0.01）。本研究通过采取多参数信息融合方法为空间分辨光谱在生鲜肉嫩度无损检测应用提供一种思路,该方法有效将空间分辨光谱解析为4个形态学参数,并实现不同参数谱信息的提取和融合,为开发基于空间分辨光谱的生鲜肉嫩度无损快速检测装备提供技术支撑。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

三维漫射光谱法检测猪肉嫩度的初步研究

猪肉是光的强散射物质,嫩度是评价猪肉品质优劣的重要标准之一,提出一种基于三维漫射光谱法的猪肉嫩度检测方式。将猪肉样本更多的散射信息引入光谱分析中。利用实验室搭建的数据采集系统,通过采集距光源入射点不同距离处的样本漫反射光信号构建了64个猪肉样本的三维漫射光谱。经过小波消噪处理后,利用多维偏最小二乘法(NPLS)建立了三维漫射光谱与猪肉嫩度之间的分析模型,模型的校正决定系数R2_Cal是0.883 1,校正标准差RMSEC是3.685 0N,预测决定系数R2_Pred是0.874 7,预测标准差RMSEP是3.9756N。实验结果表明, 与常规的漫反射光谱法相比,三维漫射光谱法所建立的猪肉嫩度NPLS模型具有更高的校正精度和预测稳健性,有望为猪肉嫩度及其他品质的快速检测提供一种新的途径。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

基于空间可分辨光谱的番茄成熟度判别方法研究

对基于空间可分辨光谱的番茄成熟度分类判别方法进行了试验研究。首先根据番茄的内部颜色,将600个番茄分为6个不同成熟度 (green, breaker, turning, pink, light red and red) ,然后用自行开发的多通道高光谱成像探头采集番茄的空间可分辨(SR)光谱,建立基于空间可分辨光谱的番茄成熟度偏最小二乘判别(PLSDA) 模型和支持向量机判别(SVMDA)模型。结果显示,对于PLSDA模型,SR光谱15为最佳分类光谱,分类正确率达到81.3%;对于SVMDA模型,SR光谱10为最佳预测分类光谱,分类正确率为86.3%。对六个成熟度等级番茄的判别分类,SVMDA模型要明显优于PLSDA模型。此外,相对于较小的光源-检测器距离SR光谱,较大的光源-检测器距离SR光谱可以获得更好的判别效果,显示出空间可分辨光谱在果蔬品质检测方面的应用潜力。     

电子密度起伏对3ω0／2谐波空间分辨光谱的影响

本文用宽频带、窄频带激光打靶产生(3ωο/2)谐波空间分辨光谱,并提出3ωο/2谐波在电子密度起伏波上的散射来解释巳观察到的实验结果.     

IVISSA算法冷鲜滩羊肉嫩度的高光谱模型优化

高光谱成像可同时获取被检测对象的图像信息和光谱信息,并对其内部成分进行定性和定量分析。国内外学者采用高光谱对肉品品质的研究多集中在水分、菌落总数、色泽、pH、挥发性盐基氮等方面,在肉品嫩度检测中应用区间变量迭代空间收缩法优选特征波长的研究鲜有报道。利用可见-近红外（400~1 000 nm）和近红外（900~1 700 nm）高光谱结合化学计量学方法对冷鲜滩羊肉嫩度进行无损预测,优选最佳建模波段。首先,采集羊肉的高光谱图像,提取样本感兴趣区域的光谱反射值,采用TA-XTplus质构仪测量滩羊肉嫩度;其次,将两个波段下的原始光谱数据进行多元散射校正（multiple scattering correction,MSC）、去趋势（de-trending）、基线校准（baseline）、标准正态变量（standard normal variable,SNV）、归一化（normalize）和卷积平滑（Savitzky-Golay）等预处理;分别采用连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）、竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、变量组合集群分析法（variables combination population analysis,VCPA）和区间变量迭代空间收缩法（interval variable iterative space shrinkage approach,IVISSA）对最佳预处理的光谱数据优选特征波长;最后,建立冷鲜滩羊肉嫩度的偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）预测模型,优选最佳建模波段。结果表明：（1）滩羊肉嫩度的近红外高光谱模型的预测效果优于可见-近红外高光谱;（2）经过多种预处理方法所建立的滩羊肉嫩度的模型中,近红外区域的原始光谱（original spectra,OS）模型效果最优,其R_c=0.83,R_p=0.79,RMSEC=874.94,RMSEP=1 465.97;（3）近红外高光谱的原始光谱经SPA,CARS,VCPA,IVISSA四种方法共挑选出15,16,13和123个特征波长,占总波长的7%,6%,5%和54% ;（4）近红外高光谱结合OS-IVISSA-PLSR建立的冷鲜滩羊肉嫩度预测模型最好,其R_c=0.85, RMSEC=850.86,R_p=0.79,RMSEP=1 497.11。IVISSA算法不仅可大幅度减少模型运算次数,还可以保证模型的精准和稳定性。研究表明,OS-IVISSA-PLSR模型对冷鲜滩羊肉嫩度进行高光谱的快速无损检测是可行的。     

一种时间分辨激光诱导击穿光谱的测量方法

激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种动态光谱。时间分辨LIBS光谱测量是研究激光诱导等离子体演化和谱线自吸收的重要技术。结合激光诱导击穿光谱测量的时序特性,提出一种利用常规性能光谱探测设备获得微秒级时间分辨LIBS光谱的测量方法。通过控制毫秒级光谱探测设备的积分延迟时间,获得不同延时下的LIBS光谱信号,对所得光谱进行处理得到相应特征谱线拟合强度,将所测的特征谱线强度按照一定的时间间隔进行差分,得到差值即为差分间隔时间内特征谱线的积分强度。采用差分时间间隔应大于系统最差时序精度,同时优选无重叠干扰和背底连续的谱线信号进行分析。以等离子体产生后持续时间为横坐标,计算所得谱线差值强度为纵坐标,即可获得特征谱线的强度演化曲线。通过实验验证,使用积分时间为毫秒量级光谱仪和时序精度为0.021微秒控制系统,该方法可以实现微秒量级时间分辨LIBS光谱测量,可用于表征LIBS光谱特征谱线演化过程,降低了LIBS光谱时间分辨测量系统成本。     

Measurement of the pH value in pork meat early postmortem by Raman spectroscopy

The pH of a muscle is an accepted parameter to identify normal and deviating meat qualities. In this work, Raman spectroscopy is shown to be suitable for the non-invasive measurement of the early postmortem pH of meat. Raman spectra of ten pork semimembranosus muscles were recorded with a portable handheld device 0.5–24 h postmortem. The spectra were correlated with pH and lactate kinetics measured in parallel. Seven of the muscles were normal, two exhibited accelerated glycolysis and one showed absence of acidification. The pH decline with time could be calculated from the Raman spectra with the Henderson–Hasselbalch equation using only two signals of phosphate vibrations at 980 and 1,080 cm^?1 with a close correlation for each muscle, but larger variations between animals. More robust and better correlations for all muscles were obtained with a linear model based on 11 signals from lactate, lactic acid, phosphate, a carbonyl band and nucleotides resulting in R ² = 0.78 and RMSECV = 0.2 or a partial least-square model using the complete spectrum (R ² = 0.94 and RMSECV = 0.2). These results show the potential of Raman spectroscopy for an online detection of the pH and thus meat qualities during meat processing.     

基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究

以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究.光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型.其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rva...     

应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

Measurement of time dependent optical gain using frequency modulation spectroscopy

Frequency modulation (FM) spectroscopy is demonstrated to be an attractive tool for gain analysis. It offers the three major features: a) potential high sensitivity in absolute gain measurement, b) high spectral resolution allowing the determination of the spectral gain profile, c) high temporal resolution capable of monitoring gain in short-pulsed systems. As an example, results of a gain analysis of the 6328 å line in a He-Ne discharge are presented.     

Measurement of landau coefficients in ferroelectrics using nonlinear dielectric spectroscopy

A method of measuring the phenomenological Landau-Ginzburg coefficients in an expansion of the free energy of ferroelectrics near the phase transition is proposed. This method is based on simultaneously recording five Fourier components of the current response to a sinusoidal voltage as a function of temperature. An analysis is made of a specific application of the method to Langmuir-Blodgett ultrathin ferroelectric films.     

Measurement of diabetic sugar concentration in human blood using Raman spectroscopy

This study demonstrates the use of Raman spectroscopy for the direct measurement of diabetic sugar in human blood using 532 nm laser system. Raman spectra were collected from whole blood drawn from 21 individuals. We have elicited a reliable glucose signature in diabetic patients, and measured glucose levels in blood serum of normal, healthy diabetic and diabetic patients with other malignancies like cancer and hepatitis. Quantitative predictions of glucose spectra illustrate the predictions based on molecular information carried by the Raman light in highly light-scattering and absorbing media. Raman spectrum peaks for diabetic blood serum are observed at 1168, 1531, 1463, 1021 cm^?1 with intensity level 17000 to 18500 pixels attributed to carbohydrates, proteins, lipids, collagen, and skeletal C-C stretch of lipids acyl chains. Raman spectra for normal, diabetic patients having cancer and hepatitis were also recorded. This in vitro glucose monitoring methodology will lead in vivo noninvasive on-line monitoring having painless and at the same time the data will be displayed on-line and in real time. The measured Raman peaks provides detailed bio-chemical fingerprint of the sample and could confer diagnostic benefit in a clinical setting.     

土壤中铜元素的激光诱导击穿光谱测量分析

利用Nd:YAG脉冲激光器(1064nm)作为光源,以高分辨率、宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和ICCD为谱线分离与探测器件,测量并分析了土壤中铜元素激光诱导击穿光谱特性。以铜的327.396nm特征谱线作为分析线,在同一浓度下,固定探测器门宽,通过调节延迟时间,得到铜元素的衰变特性,确定了铜元素的最佳延迟时间为1.1μs。测定不同铜浓度下的特征谱线强度,表明在低浓度下,谱线强度随浓度的增加而增大。文章给出了铜元素的定标曲线,并计算得到铜元素的检测限为13.36μg·g-1。