紅肉質量高光譜無損檢測研究
發布時間:2024-06-20
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紅肉質量是反映其新鮮程度的固有屬性,可分類為由感官評價獲取的外在屬性和需要化學測量的內在屬性。
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紅肉質量表征形式
紅肉質量是反映其新鮮程度的固有屬性,可分類為由感官評價獲取的外在屬性和需要化學測量的內在屬性。羊肉的品質變化究其根本是由微生物引起的,羊肉的肌肉組織一般是無菌的,由于外部污染導致微生物接種到羊肉組織并開始繁殖,由此構成了羊肉的微生物特性。在微生物和酶的共同作用下,使蛋白質和脂肪等營養物質逐漸分解,進而引起酸堿度屬性變化并產生對人體健康有害的化學成分,由此構成了羊肉的化學特性。營養物質流失和有害物質積累等內在特性的變化會以定的外在形式表現出來,例如肌紅蛋白的氧化會引起肉色的變化、蛋白質的分解會導致羊肉質地癱軟,由此構成了羊肉的物理特性,如圖1所示。
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高光譜成像技術特點
高光譜成像技術是種基于多窄波段的圖像數據技術,獲取目標的二維圖像和以維光譜,形成連續、窄波段的圖像數據。
1.?高光譜成像技術優點
高光譜成像不僅具備圖像和光譜技術的無損、高通量、快速等檢測特點,還具有如下特點:
(1)圖譜合一。高光譜成像技術同時獲取目標的圖像和光譜,可更加全面、有效、準確的描述目標外在特征(形狀、色澤等)和內在特征(物理結構、化學成分)。融合紅肉的光譜和圖像特征構建多源信息的紅肉質量無損檢測模型,可以克服單一特征受噪聲影響而導致的模型性能差等問題。
(2)分辨率高。高光譜相機覆蓋波段范圍廣,可從可見光波段延伸到中紅外波段,形成條近似連續的曲線,分辨率小于10nm。較高的分辨率可以提高高光譜技術獲取紅肉質量信息的能力[。
(3)模型多樣。基于高光譜圖譜合特性進行多樣化建模,可應用于目標的外在特征感知、成分定量預測、質量安全評估等研究,使得數據的分析和處理更加靈活、方便。
2. 高光譜成像技術局限性
高光譜成像技術作為種新興的數據獲取技術,目前也存在諸多問題有待進一步優化,具體如下:
(1)冗余度高。高光譜數據是由二維圖像和維光譜組成的三維數據,體量較大;相鄰波段相關性強,同時包含背景等無用信息,導致高光譜數據的冗余程度較高。對于特定的目標,高光譜大體量的數據會掩蓋目標特征信息,不利于快速分析和識別目標參數。
(2)信噪比低。由于技術的不成熟,目前高光譜相機采集信息的信噪比較低,對光譜預處理算法的要求相對較高。
(3)非線性強。高光譜數據的非線性主要來源于光源照射樣品后的反射過程和反射光在空氣中的傳播過程,這要求采用更復雜的非線性模型進行處理。
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紅肉質量高光譜無損檢測機理
光譜檢測目標主要為含氫基團的化合物及其衍生性質,例如TVB-N主要結構為N一H基團,而色澤等屬性特征則是肌紅蛋白氧化基團的衍生表現。可見/近紅外光譜可有效記錄C一H,O一H和N-H等含氫基團的基頻、倍頻及合頻吸收的相關信息,當采用連續的可見/近紅外光照射紅肉樣品時,樣品會選擇性的吸收與基團發生共振波段的光,通過采集樣品漫反射的可見/近紅外光譜就可以實現樣品化學成分和物理結構的定性定量分析。
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