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基于高光譜成像技術結合數(shù)據(jù)融合策略的雞肉多品質快速定性評價

引言：

雞肉因其富含較高的蛋白質含量、易于人體消化、雞肉口感好，它已經(jīng)成為非常受消費者歡迎的肉制品之一。在生產(chǎn)、運輸、銷售和儲藏過程中雞肉容易變質，吃變質的雞肉可能會引起不良的健康反應和疾病。因此，雞肉品質和安全受到了越來越多的關注。雞肉的變質是由于酶和細菌的作用，在腐敗過程中使蛋白質分解而產(chǎn)生氨以及胺類等堿性含氮等物質，這些物質可以統(tǒng)稱為揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）。因此，可用TVB-N含量判斷肉類的新鮮程度，其被認為是監(jiān)測肉類質量的最重要和常用的指標之一。另外，肉類的高水分含量有助于腐敗微生物的生長；檢測肉類中的微生物含量并及時進行測量可以有效控制微生物引起的腐敗。因此，代表微生物生長的菌落總數(shù)含量（TVC）也是控制和評估肉類質量的重要指標。本研究利用高光譜成像技術結合數(shù)據(jù)融合策略開發(fā)了雞肉TVB和TVC含量的快速、無損準確檢測方法。

樣本制備及其光譜數(shù)據(jù)提?。?/span>

該研究從廣州當?shù)厥袌鲭S機購買了100只新鮮的雞胸脯肉，用無菌刀具從雞胸脯肉中心切下約30mm×30mm×20mm的立方體，共得到240個新鮮雞肉樣品。然后，將所有樣品均單獨放置在無菌一次性塑料盒中并貼上標簽。最后，將樣品儲藏在4℃的環(huán)境下，在儲藏的第0、2、4、6、8、10、12和14天隨機抽取了30個樣品用于高光譜圖像采集和其對應的理化值（TVB和TVC）測定。其中，利用了GaiaField-Pro-V10E型和GaiaField-Pro-N17E型高光譜相機采集了不同儲藏期雞肉樣品的高光譜圖像，使用圖像處理技術提取了雞肉樣品區(qū)域的平均光譜數(shù)據(jù)，光譜數(shù)據(jù)提取流程如圖1所示。

圖1 光譜數(shù)據(jù)提取流程

數(shù)據(jù)處理與結果分析：

1）雞肉TVB和TVC含量統(tǒng)計及光譜分析。在儲藏期14天內，雞肉樣品的TVB-N和TVC含量變化如圖2所示，TVB-N含量和TVC含量變化都呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢。以TVB-N含量的四個不同范圍為例，分別繪制了Vis-NIR和NIR范圍的平均光譜曲線，如圖3所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)隨著雞肉樣品中TVB-N含量的增加，光譜曲線整體趨勢向下移動，表明腐敗程度較高的雞肉反射率較低。

圖2 雞肉樣本TVB-N和TVC含量的變化（儲藏期14天）

圖3 TVB-N含量不同范圍的平均光譜曲線（a：Vis-NIR，b：NIR）

2）數(shù)據(jù)融合策略。該研究采用了低級融合方法（LLF）和中級融合方法（ILF）分別對雞肉的Vis-NIR和NIR光譜范圍的數(shù)據(jù)進行了融合，數(shù)據(jù)融合過程如圖4所示。其中，低級融合方法是指對Vis-NIR和NIR范圍的光譜數(shù)據(jù)進行串行拼接；中級融合方法是指分別提取Vis-NIR和NIR范圍的特征并進行串行拼接。然后，將單數(shù)據(jù)（Vis-NIR、NIR）、LLF融合數(shù)據(jù)和ILF數(shù)據(jù)融合分別用于建立雞肉的TVB-N含量和TVC含量預測模型。

圖4 數(shù)據(jù)融合過程

3）光譜數(shù)據(jù)預處理及結果分析。由于光譜數(shù)據(jù)包含儀器和檢測條件引起的噪聲和雜散光等干擾信息，該研究利用了高斯濾波平滑（GFS）、Savitzky–Golay平滑（SGS）方法、最小二乘擬合導數(shù)系數(shù)、一階導數(shù)（FD）、二階導數(shù)（SD）和標準正態(tài)變換等七種不同預處理方法分別對Vis-NIR、NIR和LLF的全光譜數(shù)據(jù)進行了預處理并建立了PLSR模型。根據(jù)校正集、交叉驗證集和測試集的決定系數(shù)（R_C²、R_CV²和R_P²）、以及均方根誤差（RMSEC、RMSECV和RMSEP）分別確定了Vis-NIR、NIR和LLF光譜數(shù)據(jù)對TVB-N含量的最佳預處理方法為SNV、SD和SD，TVC含量的最佳預處理方法為Nor、GFS和NOR；并使用最佳預處理方法進行后續(xù)的研究。

4）單數(shù)塊（Vis-NIR、NIR）建立的PLSR模型分析。該研究使用了連續(xù)投影算法（SPA）、競爭性自適應加權算法（CARS）、隨機森林（RF）、遺傳算法（GA）和變量組合集群分析法聯(lián)合遺傳算法（VCPA-GA）五種特征提取方法分別提取了Vis-NIR、NIR光譜范圍的特征波長，并建立PLSR模型預測雞肉的TVB-N含量和TVC含量，建模結果如表1所示。對于雞肉的TVB-N含量預測而言，使用GA方法提取NIR光譜范圍內的87個特征波長建立的模型預測TVB-N含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.8346，2.8910，這與全光譜建模的結果相似，而與256個全光譜波長相比，波長數(shù)量減少了近66.02%。對于雞肉的TVC含量預測而言，使用CARS方法提取NIR光譜范圍內的86個特征波長建立的模型預測TVB-N含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.9143，0.1976，這與全光譜建模的結果相似，而與256個全光譜波長相比，波長數(shù)量減少了近66.40%?？偟膩碚f，盡管特征波長提取方法沒有顯著改善模型的預測性能，但它顯著減少了波長的數(shù)量，這是非常有意義的。

表1 單數(shù)據(jù)（Vis-NIR、NIR）的PLSR模型比較

5）融合數(shù)據(jù)（LLF、ILF）建立的PLSR模型分析。融合數(shù)據(jù)（LLF、ILF）建模結果如表2所示，在LLF低級融合策略中對于雞肉的TVB-N含量預測而言，使用VCPA-GA方法提取的34個特征波長建立的模型預測TVB-N含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.8514，2.7397。對于雞肉的TVC含量預測而言，使用CARS方法提取的116個特征波長建立的模型預測TVC含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.9275，0.1889。在ILF中級融合策略中對于雞肉的TVB-N含量預測而言，使用VCPA-GA方法提取的88個特征波長建立的模型預測TVB-N含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.8653，2.6094。對于雞肉的TVC含量預測而言，使用GA方法提取的100個特征波長建立的模型預測TVC含量精度最高，其R_P²和RMESP分別為0.9176，0.1998。總之可以得出結論，使用融合數(shù)據(jù)（LLF、ILF）建立的PLSR模型都優(yōu)于單數(shù)塊（Vis-NIR、NIR）的預測精度。其中，使用中級融合數(shù)據(jù)（VCPA-GA方法）建立的PLSR模型預測TVB-N含量精度最佳；使用低級融合數(shù)據(jù)（CARS方法）建立的PLSR模型預測TVC含量精度最佳。

表2 融合數(shù)據(jù)（LLF、ILF）的PLSR模型比較

6）雞肉TVB-N含量和TVC含量可視化。該研究利用最佳模型構建TVB-N含量和TVC含量的可視化分布圖。四種不同TVB-N含量的雞肉樣品的可視化分布圖如圖5上半部分所示。同時，圖5的下半部分顯示了四種不同TVC含量的雞肉樣品的可視化分布圖。從圖中可以直觀地看到雞肉的TVB-N含量和TVC含量變化。TVB-N含量從圖5a~5d逐漸增加，可視化分布圖的紅色區(qū)域也逐漸增加；TVC含量的變化也具有類似趨勢，如圖5e~5h所示?？偟膩碚f，以可視化分布圖的形式表示雞肉的質量指標有助于企業(yè)更準確地分割雞肉，并讓消費者更快速的地了解雞肉質量，這是高光譜成像技術相對于其他無損檢測技技術的優(yōu)勢。

圖5 TVB-N和TVC含量從低到高的可視化和分布圖

論文摘自SCI一區(qū)文章：Xiaoxin Li, Mingrui Cai, Mengshuang Li, et al. Combining Vis-NIR and NIR hyperspectral imaging techniques with a data fusion strategy for the rapid qualitative evaluation of multiple qualities in chicken [J], Food Control, Volume 145(2023):109416.https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2022.109416.