文献类型：期刊文章

作　　者：宋亚芳[1] 卜祥涛[1] 李娜[2] 李亚红[1] 李德阳[2] 张云翠[1] 赵宇[3]

SONG Ya-fang;BU Xiang-tao;LI Na;LI Ya-hong*;LI De-yang;ZHANG Yun-cui;ZHAO Yu(Institute of Photonics,College of Information Science and Engineering,Dalian Polytechnic University,Dalian 116034,China;College of Food Science and Technology,Dalian Polytechnic University,Dalian 116034,China;Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China)

机构地区：[1]大连工业大学信息科学与工程学院光子学研究所,辽宁大连116034 [2]大连工业大学食品学院,辽宁大连116034 [3]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(11904044);辽宁省教育厅面上项目(JYTMS20230424);辽宁省科技厅科技计划联合计划项目(1731913170065)资助。

年　　份：2025

卷　　号：45

期　　号：7

起止页码：1820-1826

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：由于传统检测牛肉品质方法存在破坏样本的缺点,导致无法对同一样本进行多次检测,且操作复杂、检测结果滞后,难以满足现代食品安全检测无损快速响应的需求。为解决传统检测方法存在操作复杂、破坏性大、检测滞后性等问题,偏振高光谱成像技术因具有精度高、响应快、无损化等优点已被广泛应用于牛肉品质检测。这项技术可以捕捉光的偏振和光谱信息,不仅具有高光谱成像技术的优点,能够无损地深入分析牛肉的内在品质,同时,偏振成像技术可抑制周围光环境因素对牛肉的光谱影响,快速得出更精确的结果,有效避免了传统方法的不足。利用波长范围在900~1700 nm的近红外偏振高光谱成像技术,首次结合高光谱偏振数据和卷积神经网络构建了牛肉品质多参数预测模型。首先,采集无偏振和0°、45°、90°、135°偏振角下牛肉样品的高光谱数据,提取感兴趣区域;采集样品的色泽参数(L^(*)、a^(*)、b^(*))和质构参数(硬度、粘性、粘聚性);其次,利用连续影射法在无偏振和不同偏振模式下提取样品的特征波长;最后,分别采用多元线性回归法和卷积神经网络法构建牛肉品质多参数预测模型。结果表明,多个参数在偏振模式下的预测精度明显优于无偏振的情况,且90°偏振角下CNN模型的整体预测效果最优。参数L^(*)、a^(*)、b^(*)、硬度、粘性和粘聚性的决定系数为0.882、0.905、0.953、0.692、0.671、0.911,交叉验证均方根误差为0.820、0.562、0.644、3889.713、89.746、0.027,相比于无偏振时上述6个参数的预测精度至少提高了13.1%,验证了结合近红外偏振高光谱成像技术的卷积神经网络预测模型在肉类无损检测中的可行性,为进一步满足现代食品安全检测的需求提供了新的技术思路和方法。

关 键 词：高光谱  偏振 牛肉 预测模型  色泽 质构  

分 类 号：O433]