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基于光谱-图像的腌制期咸蛋内部品质无损检测

基于光谱-图像的腌制期咸蛋内部品质无损检测

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作者：田文强华中农业大学

学位级别：硕士

咸蛋是中华传统蛋制品,富含蛋白质、氨基酸、铁、钙等营养物质,受到消费者的青睐。然而,咸蛋的品质易受时间、温度和腌制液浓度等因素的影响,腌制不当的咸蛋不仅口感差,而且品质下降,给食品安全带来隐患。目前,咸蛋品质的把控和腌制工... 详细信息

咸蛋是中华传统蛋制品,富含蛋白质、氨基酸、铁、钙等营养物质,受到消费者的青睐。然而,咸蛋的品质易受时间、温度和腌制液浓度等因素的影响,腌制不当的咸蛋不仅口感差,而且品质下降,给食品安全带来隐患。目前,咸蛋品质的把控和腌制工艺主要依赖于人工经验,在出厂前需破壳抽检,检测其品质是否达标,过程繁琐费时。因此,蛋品行业急需相关技术来实现腌制期咸蛋内部品质的实时无损检测。本文以新鲜鸭蛋为原料,使用分步式腌制方法腌制,以腌制全周期的咸蛋为研究对象,分别搭建了咸蛋的近红外漫反射光谱、可见/近红外透射光谱和图像采集的装置,通过采集咸蛋的两种光谱和图像信息,分析并提取表征咸蛋内部品质的有效特征参数。对咸蛋原始光谱数据比较不同预处理方法和特征波长变量筛选方法,建立了基于光谱的咸蛋内部品质检测模型;对咸蛋透射图像进行各种有效图像处理和特征提取,建立了基于图像特征的咸蛋黄指数品质预测模型。基于最优模型结果,设计了便携式咸蛋内部品质检测装置。主要研究工作及结果如下:(1)探究腌制期咸蛋品质指标变化规律、相关性分析和光谱特性变化规律。在咸蛋的整个腌制期内,研究其内部品质指标(蛋黄含水率、咸蛋黄指数、p H、蛋黄氯化钠浓度、蛋清氯化钠浓度、蛋黄含油量、蛋清含水率)随咸蛋成熟度的变化规律。结果显示,蛋黄含水率和p H变化趋势都呈现逐渐减小的趋势,直到成熟后趋于稳定。蛋黄氯化钠浓度、蛋清氯化钠浓度和咸蛋黄指数变化趋势相同,指标值逐渐增大直至成熟。蛋黄含油量和蛋清含水率变化不明显。咸蛋品质指标中除了蛋黄含油量指标,其他指标之间的相关性较高。此外,本文还探究了近红外漫反射光谱和可见/近红外透射光谱特性,结果显示,在咸蛋整个腌制期,近红外漫反射光谱和可见/近红外透射光谱的变化趋势接近一致。其中,近红外光谱在5100 cm～5200 cm和6800 cm～6950 cm波峰与蛋黄蛋白质、脂肪中的C-H、O-H倍频、合频相关。(2)建立了基于光谱信息的腌制期咸蛋内部品质无损检测模型。搭建漫反射和透射光谱采集系统,分别采集相关光谱数据,通过光谱预处理、光谱特征提取和建模分析对比,透射光谱数据所建模型的预测效果更好,优于图像处理和漫反射光谱所建模型效果。在预测蛋黄含水率、蛋清氯化钠浓度、蛋黄氯化钠浓度、p H、咸蛋黄指数的预测模型(PLSR、PCR、MLR和LSSVM)中,UVE结合PLSR的预测效果最好。各个模型的预测集相关系数R分别为0.9550、0.9498、0.9218、0.9143和0.9208,训练集相关系数R分别为0.98、0.9674、0.9332、0.9624和0.9464,RPD均大于2.3。基于最优模型的评价指标表明,可见/近红外透射光谱采集系统用于咸蛋的品质无损检测是可行的,为后续咸蛋内部品质检测装置的研发提供了技术支撑。(3)建立了基于图像特征的腌制期咸蛋黄指数的无损检测模型。咸蛋黄指数是表征咸蛋成熟度的重要指标。采集腌制期咸蛋图像,在腌制初期,咸蛋蛋黄面积区域较小,蛋黄颜色偏淡黄,蛋壳表面较为光滑。随着腌制时间延长,蛋黄面积区域变大,蛋黄颜色逐渐加深至深黄色,蛋壳表面变得粗糙。对图像使用图像增强、阈值分割和形态学操作等图像处理方法得到咸蛋黄面积比。研究结果表明,咸蛋黄指数、腌制天数和蛋黄面积比之间有较强的相关性。因此,本文建立了咸蛋黄指数与腌制天数、蛋黄面积比的多元回归模型,通过该模型可预测咸蛋黄指数的值,并确定咸蛋的腌制成熟度情况,该模型的总体准确率R达到0.801,并且F检验统计结果显著,模型较可靠。(4)研发了便携式咸蛋内部品质无损检测装置和配套的检测软件。阐述了无损检测装置的总体设计和关键零部件选型,并进行实物搭建,研究了驱动程序调用和GUI页面的开发,将软硬件进行整合和模型植入,并进行了整体测试,使用咸蛋样本对装置进行验证和分析,发现模型适用性良好,可实现咸蛋内部品质的实时无损检测。

关键词：咸蛋腌制期光谱技术图像处理无损检测

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