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基于高光谱成像技术的冷鲜羊肉新鲜度检测农业工程研究

时间:2018-12-15 22:53来源:硕士论文作者:lgg 点击:
本文是一篇农业工程论文,农业工程是为农业生产、农民生活服务的基本建设与工程设施的总称。举凡农田水利建设,水土保持设施,农业动力和农业机械工程,农业环境保护工程,农副产品的
本文是一篇农业工程论文,农业工程是为农业生产、农民生活服务的基本建设与工程设施的总称。举凡农田水利建设,水土保持设施,农业动力和农业机械工程,农业环境保护工程,农副产品的加工、储藏、运输工程等,都属于其范围。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇农业工程论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 课题研究背景
食品安全是目前一个普遍存在的公共卫生问题,直接与人的健康生存相关,也是关系国计民生、社会和谐稳定的大事。随着我国食品业的不断发展,食品品质安全越来越受到人们的重视,每年两会中关于食品安全的提案持续增加,反映了各个部门高度关注食品安全问题。就我国食品安全的现状来看,消费者对食品卫生知识贫乏,生产者为了追逐利益,不惜违反食品安全法规,同时食品安全检测技术落后,食品安全监管水平低等是影响我国食品安全品质检测的主要原因。近年来,我国大力扶持农牧业规模化、标准化生产,农牧业产业化成为农牧业经济发展的基本趋向。近期颁布的国民经济和社会发展“十三五”规划中指出要在食品监管方面开展动态监控,强化技术支撑,实现用信息化提高食品安全监管能力的目标。因此,积极采用科学手段和方法实现食品安全品质检测,提高食品安全管理,成为产业界和学术界及国家相关食品卫生监管部门共同的责任。肉类食品中含有丰富的蛋白质、矿物质和脂肪,是人们饮食结构的重要组成部分,在日常生活中为人体提供丰富的营养物质。但是肉类的这种特殊构成成分,以及本身酶的作用及微生物的污染或屠宰前患病等,使得肉在存放过程中极易造成自溶、腐败分解等变化,导致肉的新鲜度下降,营养价值降低。而且在肉腐败分解过程中,无论是参与腐败的微生物及其毒素,还是形成的分解产物,都有可能引起人中毒和产生疾病。因此,实时检测肉类食品新鲜度变化情况,一方面有助于保护消费者的利益,另一方面能够提高食品安全监管效率和水平。生鲜肉的营养物质丰富、水分多,属于很容易腐败的产品,且在贮藏过程中容易受到自身酶和氧化作用、微生物的污染等发生腐败,新鲜度下降,这不仅影响其食用品质和再加工性,也极易发生食品安全事故。当前,我国现行食品安全国家标准针对生鲜肉腐败过程中分解产生的化学物质及微生物繁殖数量等分别制定了不安全因素限量标准,但是在检测技术和方法方面存在不足:1)检验方法需要的培养时间长、自动化程度低、效率低;2)现有检测方法多为单参数检测方法,检测结果单一,鲁棒性差,适用性差;3)能够完成检测的部门之间的检测资源与技术优势不同,相互独立,不能够有效共享,大多情况下一些综合分析技术和方法难以利用。生鲜肉腐败过程中微生物、化学物质往往以微量浓度水平存在,且同时含有多种物质成分,如何从肉品中分离出这些物质,并被现有的检测技术识别和测定是肉品安全检测研究的关键所在。因此还需要大力研究自动化程度高、鲁棒性好、适用性强的检测方法,来提高综合检测能力和水平。
..........
 
1.2 国内外研究现状及发展趋势
 
1.2.1 冷鲜肉新鲜度检测现状
市场上流通的肉品通常有三种存储形态,包括热鲜肉、冷鲜肉和冷冻肉。热鲜肉未经过任何降温和处理,贮藏期短,易受微生物侵染,发生腐败变质,存在安全隐患[3]。冷冻肉是将宰杀后的牲畜鲜肉存储到-18℃冷冻环境中,存储过程中形成较大冰晶,且发生一些物理化学变化。冷冻肉食用安全,但是需要提前解冻,口味不如鲜肉[4]。冷鲜肉是经过严格检疫过程屠宰后的牲畜肉体,在 24 小时之内经过冷却,后续过程中存储在 0~4℃贮藏环境。冷鲜肉存储能有效抑制微生物的生长繁殖,具有热鲜肉和冷冻肉的优点[5],符合人们日常对肉品提出的要求,是生鲜肉消费的主流。羊肉从屠宰到消费需要经历屠宰、加工、存储、运输和销售等环节,羊肉新鲜度的检测需求主要来自羊肉加工的原料肉及肉产品的检验环节和市场销售的商检监管环节。在原料肉的新鲜度检测方面,由于受实验室检测方法效率低、具有破坏性以及待检肉品数量大等限制,很多羊肉生产企业对冷藏原料肉的新鲜度检测往往以感官抽检为主,配合对怀疑质量的肉品进行抽样,送实验室进行理化与微生物指标检测,这种检验方法越来越无法满足实际生产需求。且大多数羊肉肉品加工企业在产品出厂前对肉品质量、卫生指标进行内部抽检或者送第三方机构抽检,在流通销售过程中往往以产品的标签日期为依据,通过控制产品时间,来保证产品的新鲜程度。普通消费者也主要通过羊肉商品的包装日期作为判断新鲜度的依据。
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2 冷鲜羊肉新鲜度变化机理及光谱检测机理
 
2.1 羊肉新鲜度变化机理
羊等畜体屠宰后,在体内组织酶和微生物的作用下,会发生一系列复杂的生理、生物化学变化,一般要经过热鲜肉、僵直阶段、后熟阶段、自溶阶段和腐败阶段的连续变化。自溶现象的出现标志着羊肉腐败新鲜度下降的开始。羊肉的自溶过程主要是微生物及组织蛋白酶的作用,导致蛋白质分解,产生 H2S 等物。腐败阶段是自溶过程的继续,当微生物逐渐从外界侵入到肌肉组织内部,使羊肉组织逐步发生分解变质,产生腐败现象,羊肉的新鲜度会随之下降。羊肉的腐败变质主要是受到微生物的污染,使得羊肉本身的感官性状、物理和化学组成发生变化。由于羊肉本身含有丰富的有机营养物质,在运输或存储环境达到一定的状态时,肉表面的微生物会大量繁殖,使羊肉发生一系列复杂的反应,最终使肉的新鲜度下降[43,44]。造成羊肉新鲜度下降的因素主要有三类:羊肉中蛋白质含量高,并且含有大量脂肪,因此会产生蛋白分解和油脂酸败。羊肉由僵直期到腐败期过程中,pH 值不断变化,pH 值的高低决定着羊肉的细菌菌相,影响羊肉腐败变质进程和程度。羊肉中含有大量水分,水分是羊肉分解和微生物赖以生存的基础,也是影响羊肉腐败变质的重要因素;而且羊肉酶分解过程中的多糖、蛋白质产生简单物质,简单物质继续分解产生代谢物,使羊肉发生变质变化,同时产生不良的气味和味道。另外由于羊肉本身含有丰富的水分和营养物质,适宜的存储环境会使羊肉不断发生变化,加快羊肉的分解和微生物繁殖,造成新鲜度快速下降。
.........
 
2.2 冷鲜羊肉新鲜度评定指标的选取
基于上述对冷鲜羊肉腐败变质、新鲜度下降变化机理的分析,选择羊肉新鲜度变化的检测指标对冷鲜羊肉新鲜度的分析和判定显得尤为重要。
 
2.2.1 挥发性盐基氮
挥发性盐基氮(TVB-N)是羊肉中蛋白质分解产生的氨和胺类等碱性含氮物的总称,具有挥发性,故称为挥发性盐基氮。挥发性盐基氮含量随羊肉腐败变质的程度变化,与羊肉的新鲜程度基本成正比,是判断羊肉新鲜程度的重要指标,也是国家食品安全品质检测标准中评价羊肉新鲜度等级的客观指标。因此本研究中选择 TVB-N 作为冷鲜羊肉新鲜程度评价的理化指标之一。
 
2.2.2 pH 值
pH 值反映贮藏期间羊肉自身的酸碱特性,其变化与新鲜程度存在相关性。一般认为在僵直阶段羊肉的 pH 为 5.2-6.2,后熟阶段其 pH 值为 5.8-5.9,自溶阶段 pH 在6.0 左右,腐败阶段 pH 大于 6.9。羊肉在初期由于肌肉中糖原酵解产生大量乳酸,使得 pH 值下降。随着时间推移,羊肉中蛋白质分解产生胺类物质,促进了羊肉快速自溶,使 pH 上升。在贮藏后期,由于脂肪酸败、糖原持续酵解等作用,微生物快速繁殖,引起羊肉组织的破坏,表面色泽发生变化,同时产生酸败气味。使得羊肉的 pH 值变化缓慢。胡耀华等[48]利用近红外光谱技术,借助感官评价和聚类分析对室温和冷藏条件下不同新鲜程度猪肉的 pH 值进行分类分析,认为新鲜猪肉的 pH为 5.51-5.65,次新鲜猪肉的 pH 为 5.66-5.87,不新鲜猪肉的 pH 为 5.91-6.22。羊肉 pH 变化反映了贮藏期间羊肉内部理化成分和微生物的变化状况。因此,本研究中选择 pH 指标作为评价羊肉新鲜程度的理化指标之一。
.........
 
3 试验与数据获取 ......... 19
3.1 试验方案 ........... 19
3.2 试验样本获取与新鲜度指标测定 ............. 19
3.3 冷鲜羊肉常规试验数据分析...... 24
3.4 高光谱成像数据采集与处理...... 33
3.5 本章小结........... 41
4 冷鲜羊肉高光谱成像数据特征提取.... 42
4.1 高维数据特征选择方法.......... 42
4.2 稀疏表示........... 43
4.3 图嵌入核化与稀疏化............ 46
4.4 核稀疏图嵌入典型相关分析...... 52
4.5 基于核稀疏图嵌入典型相关的冷鲜羊肉高光谱成像数据特征提取....... 58
4.6 本章小结........... 65
5 基于高光谱成像特征信息的冷鲜羊肉新鲜度分类识别与分析.... 66
5.1 冷鲜羊肉高光谱成像特征信息分类方法 ....... 66
5.2 基于随机采样谱聚类冷鲜羊肉新鲜度分类 ..... 71
5.3 基于自适应 BP 神经网络冷鲜羊肉新鲜度分类 ............. 80
5.4 本章小结 ............ 93
 
5 基于高光谱成像特征信息的冷鲜羊肉新鲜度分类识别与分析
 
5.1 冷鲜羊肉高光谱成像特征信息分类方法
基于高光谱成像特征信息的冷鲜羊肉新鲜度等级评价可采用高光谱成像数据的计算机分类技术实现。光谱数据的计算机分类技术是用光谱数据集构造一个能够进行准确分类的过程,按照类别划分过程可分为非监督分类和监督分类。非监督分类是指对分类过程不采用任何类别标签信息,利用光谱的反射率信息进行聚类,其聚类结果只能实现不同类别的区分,未能确定信息的具体类别属性,类别属性需要经过再分析处理来获取。监督分类是利用对试验样本数据的标签信息定义地物类别,然后选择一定数量的训练样本将标签信息应用于分类过程,通过不同分类器的学习训练,再利用训练好的分类器对未知类别的数据进行分类预测,分类结果中不仅信息类别得到了区分,同时还给出信息的各自类别属性。利用高光谱成像仪采集的冷鲜羊肉新鲜度数据中同等级新鲜度的冷鲜羊肉在相同的表面特性、内部成分、微生物含量和光照条件下,通常具有相近或相同的光谱反射特征,其特征信息表现出某种相似性,能够归属于同一个光谱特征空间区域;不同新鲜度的冷鲜羊肉,表面特征、内部组成和微生物含量的光谱特征信息不同,则能够归属于不同的光谱特征空间区域,这是基于非监督式的冷鲜羊肉新鲜度分类理论依据。
..........
 
结论
 
本文以冷鲜羊肉为研究对象,以高光谱成像作为检测技术,以挥发性盐基氮(TVB-N)、pH、菌落总数(TBC)和大肠菌群数(MPN)为冷鲜羊肉新鲜度等级的评价指标,综合运用化学计量学、统计分析、机器学习理论和计算机技术对冷鲜羊肉新鲜度无损检测中的标准数据进行相关性分析、方差分析、趋势变化分析;研究冷鲜羊肉高光谱成像数据的预处理方法,特征信息提取方法与结果评价,新鲜度评价模型构建,并对试验结果进行了较为深入的分析。总结如下:1)按照国家食品安全检测标准与前人研究成果确定了冷鲜羊肉新鲜度评价关键的理化和微生物指标。以 TVB-N、pH 值为理化检测指标,以 TBC 和 MPN 为微生物检测指标,从理化和微生物两个角度对冷鲜羊肉新鲜度进行综合评价。通过常规试验及结果分析,得出 TVB-N 含量与 pH 相关性较高,与 TBC 含量和 MPN 含量相关性相对差一点,pH 值与 TBC 含量和 MPN 含量相关性较高,TBC 含量与 MPN 含量相关性较高。通过分析得出,每个指标就冷鲜羊肉的三个新鲜等级具有显著性差异,利用四个指标进行冷鲜羊肉新鲜度等级划分的可分性较好。2)研究了多种常用的高光谱数据预处理方法,得出对于冷鲜羊肉高光谱数据,采用 S-G 卷积平滑法和多元散射校正法两种混合方法对光谱的预处理效果较好。3)为了能使特征光谱数据最大程度体现四项新鲜度指标信息,本文提出基于核稀疏图嵌入典型相关分析高光谱数据特征提取方法。由于高光谱图像数据具有维数多、非线性、冗余高、波段之间相关性强等特点,文中提出在典型相关分析方法的基础上,首先对预处理后的高光谱数据采用高斯核进行非线性映射,提升冷鲜羊肉高光谱数据的非线性可分性。典型相关分析法属于全局特征提取方法,提取到的特征信息仍包含所有波段,高光谱数据波段之间仍然有冗余,因此本文在原始光谱数据经过非线性投影后,采用稀疏表示技术将特征空间中全波段的信息表示成少数稀疏字典及其系数的线性组合,目的是在降低波段之间冗余的同时对数据本身进行挖掘,并对其进行有效表征类别信息,经过稀疏表示后的特征信息分类的准确度的进一步得到提高。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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