江苏大学食品与生物工程学院, 江苏 镇江 212013
采用颜色、 剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质, 利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测, 并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。 准备不同冻融次数三文鱼样本, 进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。 采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰, 采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 区间变量迭代空间收缩法(iVISSA), iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量, 通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果, 优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。 结果表明1st Der-CARS-PLS模型对颜色中的a*预测效果最好, 筛选出的51个变量建立模型的Rc和Rp分别为0.931 6和0.929 7, RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735; 2nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好, 筛选出的61个特征变量建立模型的Rc和Rp分别为0.892 1和0.887 3, RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N; 模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果, 筛选出的51个特征变量所建模型的Rc, Rp, RMSECV和RMSEP分别为0.951 4, 0.950 0, 1.33, 1.53。 说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量, 提高模型的预测性能。 除此之外, 特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果, 对三个指标测试集的Rp分别为CARS-PLS预测模型的97.48%, 97.02%, 98.98%, 而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%, 62.29%, 60.78%, 说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。 三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS, 说明对于三文鱼三个品质指标的预测, CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。 将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图, 清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。 因此, 高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标, 为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。
高光谱成像技术 三文鱼 颜色 剪切力 K值 变量筛选方法 Hyperspectral imaging technology Salmon Color Shear force K value Variable screening method 光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2591
江苏大学食品与生物工程学院, 江苏 镇江 212013
三文鱼是一种营养丰富且味道鲜美的海水鱼种, 近年来, 我国三文鱼消费市场需求旺盛, 进口量不断增加, 而进口方式主要包括冰鲜和冷冻两种。 相比于冷冻三文鱼, 冰鲜三文鱼能更好的保留其优良品质, 但同时成本更高, 售价更贵。 因此存在部分不法商贩将冷冻三文鱼解冻后作为冰鲜三文鱼售卖, 以此谋取更多利润。 这种欺诈行为不仅严重损害了消费者的利益, 也不利于我国三文鱼消费市场的健康发展。 为建立一种快速、 无损的三文鱼品质检测方法, 以冰鲜和冻融三文鱼为研究对象, 对冰鲜和冻融三文鱼的高光谱光谱差异和图像差异进行了分析, 并结合化学计量学方法对冰鲜和冻融三文鱼进行快速鉴别。 三文鱼在冷冻运输过程中, 受冷链条件等因素的影响, 可能存在多次冻融的情况。 因此为提高检测方法的通用性, 制备不同冻融次数的三文鱼作为冻融组。 首先通过高光谱成像系统采集样本的高光谱图像数据。 然后利用ENVI 4.5软件提取样本高光谱图像中感兴趣区域(ROI)的平均光谱, 同时利用灰度共生矩阵法(GLCM)对前三个主成分图像的纹理信息进行提取。 原始光谱信息经过多元散射校正(MSC)等方法预处理后, 利用主成分分析法(PCA)、 竞争性自适应重加权算法(CARS)、 连续投影算法 (SPA)和CARS-SPA对光谱进行降维和变量筛选。 最后基于光谱信息、 图像信息以及融合光谱-图像信息分别结合反向传播神经网络(BPANN)、 线性判别分析(LDA)、 极限学习机(ELM)和随机森林(RF)建立冰鲜与冻融三文鱼鉴别模型。 结果显示基于MSC预处理光谱的CARS-ELM模型对冰鲜与冻融三文鱼识别效果最佳, 其校正集和预测集的识别率分别为100.00%和95.00%。 此外, 在对三文鱼的冻融次数鉴别研究中, 基于MSC预处理光谱建立的CARS-ELM模型对三文鱼冻融次数识别效果最佳, 其校正集和预测集的识别率分别为97.50%和91.67%。 研究结果表明, 基于高光谱成像技术能够对冰鲜与冻融三文鱼进行快速鉴别。
高光谱成像技术 冰鲜与冻融三文鱼 冻融次数 波长筛选 模式识别 Hyperspectral imaging technology Chilled and frozen-thawed salmon Frozen-thawed times Wavelength screening Pattern recognition 光谱学与光谱分析
2020, 40(11): 3530
江苏大学食品与生物工程学院, 江苏 镇江 212013
生鲜调理牛排超过货架期时, 其散发的腐败气味易被调料气味掩蔽, 使消费者难以分辨。 挥发性盐基氮(TVB-N)是表征肉品新鲜度的有效指标。 由于测定TVB-N含量的化学方法繁琐耗时, 利用高光谱对生鲜调理牛排中TVB-N含量进行预测, 并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。 分别在第0, 2, 4, 6, 8天取出制备好的生鲜调理牛排, 进行高光谱数据采集和TVB-N含量测定。 采用1st Der, 2nd Der, MC, MSC, SG和SNVT六种光谱预处理方法对光谱数据进行预处理, 并建立偏最小二乘模型(PLS)优选出最佳预处理方法。 采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 变量组合集群分析法 (VCPA)、 间隔随机蛙跳(iRF)、 iRF-CARS、 iRF-VCPA等方法对预处理后的光谱数据进行波长选择, 建立特征波长下的预测模型。 将CARS和VCPA重复运行50次考察其稳定性, 并选择频次较高波长建模与单次运行比较。 结果表明: 在六种光谱预处理方法中, 1st Der为最佳预处理方法。 CARS和VCPA单次运行时分别选择了21和11个波长, 其中VCPA选择波长建模预测效果更好, 模型的RC和RP分别为0.944和0.931, RMSECV和RMSEP分别为1.12和1.28 mg·(100 g)-1。 统计CARS和VCPA重复运行50次时各波长被选择频次, 结果表明VCPA因其二进制矩阵采样法(BMS)为每个变量提供相同的采样机会而有更好的稳定性。 同时发现两种方法有共同的高频次波长: 694.9, 696.6, 761.8, 763.5, 811.5和813.3 nm等。 将波长被选频次降序排列, 选择与单次运行数量相同的较高频次的波长建模, 所得模型性能较差。 将iRF分别与CARS和VCPA联用, 其中iRF-CARS表现出较强的预测能力, 选择了24个波长建模, 模型的RC和RP分别为0.966和0.938, RMSECV和RMSEP分别为0.91和1.22 mg·(100 g)-1。 这说明将波长区间选择和波长点选择联用可以实现它们的优势互补。 高光谱技术结合波长选择方法可以很好地预测调理牛排中TVB-N含量, 研究可为波长选择算法联用策略和调理牛排新鲜度快速检测提供理论参考。
高光谱成像 生鲜调理牛排 挥发性盐基氮 竞争性自适应重加权采样 变量组合集群分析 Hyperspectral imaging Freshprepared steaks Total volatile basic nitrogen Competitive adaptive reweighted sampling Variables combination population analysis 光谱学与光谱分析
2020, 40(10): 3224
江苏大学食品与生物工程学院, 江苏 镇江 212013
牛肉丸是一种口感独特的肉类深加工食品。 不法商贩为了谋取利益, 在牛肉中掺入猪肉、 鸡肉等廉价肉制作肉丸冒充纯牛肉丸售卖。 传统的肉品掺假检测方法费时费力, 成本高昂。 高光谱成像技术具有快速无损、 低成本等优点, 因此对牛肉丸中掺假猪肉和鸡肉进行高光谱成像检测。 首先分别制作纯牛肉丸和混有掺假肉猪肉和鸡肉的牛肉丸, 掺假肉占原料肉质量比例分别为5%, 10%, 15%, 20%, 25%。 采集所有肉丸样本的高光谱信息并提取光谱数据。 分别采用1st Der, 2nd Der, MC, MSC, SG和SNVT六种预处理方法对所提取光谱进行预处理, 建立全波段下偏最小二乘(PLS)掺假含量预测模型, 并比较模型预测效果得出最佳预处理方法。 对最佳预处理方法处理后的光谱数据进行特征波长的筛选, 筛选方法有: 连续投影法(SPA)、 竞争性自适应重加权算法(CARS)、 联合区间偏最小二乘法(siPLS), 并创新性地联用siPLS与CARS的联合区间偏最小二乘-竞争性自适应重加权算法(siPLS-CARS)。 最后比较不同波长筛选方法下的模型预测效果。 研究表明, 牛肉丸掺猪肉和鸡肉PLS预测模型最佳预处理方法分别为MSC和1st Der。 SPA, CARS和siPLS-CARS分别筛选了掺猪肉样品光谱中的13, 51和32个特征波长, siPLS将全光谱分为14个子区间, 联合第1, 3, 7, 13子区间进行建模, 其中CARS筛选波长后的PLS预测模型效果最好, RC和RP分别为0.981 4和0.972 1, RMSECV和RMSEP分别为0.016 3和0.020 3。 SPA, CARS和siPLS-CARS分别筛选了掺鸡肉光谱中的15, 61和28个特征波长, siPLS将全光谱分为15个子区间, 联合第7, 8, 11, 12子区间进行建模, 最佳波长筛选方法也是CARS, 此时PLS预测模型RC和RP分别为0.990 2和0.987 8, RMSECV和RMSEP分别为0.012 3和0.012 6。 siPLS-CARS相比于siPLS不仅缩减了特征波长数量, 且提高了模型预测的精度； 相比于CARS筛选出的波长更少, 但精度略低。 掺鸡肉样品预测模型效果整体优于掺猪肉样品。 研究结果表明高光谱成像技术可以实现牛肉丸中掺假的含量预测, 为牛肉丸掺假快速检测提供理论基础。
高光谱成像 牛肉丸掺假 特征波长 偏最小二乘 Hyperspectral imaging Beef meatball adulteration Characteristic wavelength Partial least squares 光谱学与光谱分析
2020, 40(7): 2208
1 解放军总医院烧伤整形医院,北京市,100037
2 北京工业大学激光工程研究院
目的 探讨三倍频Nd:YAG激光器不同扫描速度对猪脱细胞真皮基质微孔孔径的影响.方法 在输出功率、频率等参数固定的前提下,调整激光束扫描速度(10～600 mm/s),以轮廓迂回法对猪脱细胞真皮基质进行打孔.分别测量打孔后真皮基质Triton X-100溶液浸泡洗涤前、后微孔入口及出口的孔径,计算真皮基质热损伤率.结果 激光束扫描速度小于或等于80 mm/s,热损伤率较低,微孔孔径变化不明显;随着激光束扫描速度的加快,热损伤率增大,孔径随之增大;当扫描速度加快至500 mm/s,孔径开始缩小;当扫描速度为600 mm/s,激光束不能穿透真皮基质形成微孔.结论 不同激光束扫描速度下,真皮基质微孔形成情况不同,综合考虑热损伤率与打孔效率,80 mm/s为最适宜的激光束扫描速度.
激光 微孔 脱细胞真皮基质
1 解放军总医院304临床部全军烧伤研究所,北京市,100037
2 华北光电技术研究所
目的 探讨激光打孔制备微孔猪脱细胞真皮基质(PADM)的可行性.方法 采用胰蛋白酶/Triton X-100的方法制备PADM,使用CO2激光加工机进行打孔.对比激光微孔PADM与传统网状PADM的外观.将48只SD大鼠背部制作全层皮肤缺损创面,随机分为3组,每组16只.微孔组:移植激光微孔PADM+自体刃厚皮;网状组:移植网状PADM+自体刃厚皮;对照组:仅移植自体刃厚皮.术后定期观察各组大鼠创面愈合情况,计算移植物成活率和创面收缩率.结果 激光微孔PADM微孔呈矩阵样整齐排列,与网状PADM比较真皮基质分布更均匀.术后6周,微孔组移植物成活率与对照组比较差异无统计学意义,但明显高于网状组(P＜0.05);微孔组创面收缩率明显低于网状组和对照组(P＜0.05).结论 激光打孔可制备激光微孔PADM,其真皮基质与自体刃厚皮复合移植可提高创面修复质量.
脱细胞真皮基质 激光 微孔 皮肤移植
