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基于近紅外高光譜技術(shù)快速檢測豌豆蛋白摻假牛肉
目前常用的肉制品摻假檢測技術(shù)有傳統(tǒng)的鑒別摻假方法如感官判別,基于蛋白質(zhì)組學(xué)的免疫和質(zhì)譜技術(shù),基于DNA的聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)(PCR)鑒別手段,以及環(huán)介導(dǎo)等溫?cái)U(kuò)增等。然而這些方法通常需要進(jìn)行樣品制備,并且這些技術(shù)均在不同方面有一定的局限性。目前光譜技術(shù)的逐步發(fā)展經(jīng)驗(yàn)證可克服這些限制,近紅外光譜技術(shù)也廣泛應(yīng)用于肉類的無損檢測。其中高光譜成像技術(shù)作為一種快速的,非接觸的分析方法廣泛發(fā)展,近年來已應(yīng)用于食品業(yè)、農(nóng)業(yè)等方向。
在肉類摻假的無損檢測中,高光譜檢測技術(shù)已有較多應(yīng)用,本試驗(yàn)主要研究近紅外高光譜成像技術(shù)對牛肉中摻入豌豆蛋白的快速無損檢測。
01 牛肉樣品光譜曲線特征
通過使用高光譜系統(tǒng)所得到的93個(gè)樣品的原始平均光譜特征與經(jīng)過5種不同方法預(yù)處理的平均光譜特征如圖1所示。在所需波段中,不論經(jīng)過哪種預(yù)處理,樣品的光譜曲線總體走勢相似,在980、1200和1450nm處有吸收峰。980和1450nm處出現(xiàn)的吸收峰是由于水分中O-H鍵吸收,1200nm處所呈現(xiàn)的吸收峰是C-H鍵(脂肪)的第二泛音振動(dòng)吸收所導(dǎo)致。
圖1 豌豆蛋白摻牛肉樣品的光譜特征注:a:原始光譜;b:MAS光譜;c:GFS光譜;d:BC光譜;e:SGCS光譜;f:SNV光譜
02基于最優(yōu)波長建立 PLS 模型預(yù)測結(jié)果
經(jīng)篩選特征波長后所建立的PLSR模型如下表1和圖2所示。三種方法篩選特征波長所建立的模型中,校正集和交叉驗(yàn)證集的決定系數(shù)在0.93~0.98之間,說明所建立的模型測量值和預(yù)測值相關(guān)性很好。由表2可以看出采用回歸系數(shù)法篩選特征波長后建立的預(yù)測模型效果最佳,R2P最大為0.90,RMSEP最小為2.85%,ΔE最小為1.13,RPD最大為6.19,該模型的準(zhǔn)確度與魯棒性最優(yōu)。經(jīng)F檢驗(yàn)可知1.15<2.05,即F值小于F單尾臨界值,說明經(jīng)F檢驗(yàn)得出基于高光譜技術(shù)獲得的摻假數(shù)據(jù)與總體數(shù)據(jù)方差之間沒有顯著性差異。經(jīng)t檢驗(yàn)可知0.44<2.02,即t值小于t雙尾臨界值,說明預(yù)測值與真實(shí)值的均值差異不顯著。F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了模型可實(shí)現(xiàn)摻假檢驗(yàn)。
表1 基于特征波長建立的豌豆蛋白摻牛肉簡化模型預(yù)測結(jié)果
圖2 摻假樣品最優(yōu)模型預(yù)測結(jié)果
注:a:校正集與交叉驗(yàn)證集預(yù)測結(jié)果;b:驗(yàn)證集預(yù)測結(jié)果
03結(jié)論
運(yùn)用近紅外高光譜成像技術(shù)對牛肉中摻入豌豆蛋白進(jìn)行快速無損檢測。采用5種不同預(yù)處理方法(MAS、GFS、BC、SGCS、SNV)建立的全波段PLSR模型中,基于GFS預(yù)處理光譜所建立的PLSR模型效果更好。采用RC、Stepwise、SPA等3種不同的方法從GFS光譜中篩選最優(yōu)波長,其中通過RC法篩選的24個(gè)特征波長所建立的優(yōu)化PLSR模型預(yù)測效果最好,R2P為0.90,RMSEP為2.85%,RPD為6.19??傮w而言,采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合PLSR模型可實(shí)現(xiàn)豌豆蛋白摻入牛肉的快速無損檢測。
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