發(fā)布時間：2020-04-06 12:21

【摘要】：高光譜成像技術(shù)集光譜技術(shù)和成像技術(shù)于一體,因其具有快速無損的優(yōu)點,從而近年來逐漸被用于食品品質(zhì)的安全檢測。利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)建立高光譜數(shù)據(jù)與肉類品質(zhì)的映射模型,可以實現(xiàn)對待測樣品的品質(zhì)檢測。然而,逐漸增加的光譜通道數(shù)加重了其數(shù)據(jù)分析的計算負擔(dān),為了保障檢測效率而不增加設(shè)備成本,研究精度高且計算量小的算法成為高光譜領(lǐng)域主要的研究方向。因此,本文圍繞著定性、定量、可視化檢測研究了3種數(shù)據(jù)分析方法,取得的成果與創(chuàng)新點如下:(1)針對肉類摻假定性檢測中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢的問題,本文引入了一種快速的學(xué)習(xí)算法-極限學(xué)習(xí)機,提高了肉類摻假定性檢測的算法效率。通過留一交叉驗證法得到最優(yōu)的光譜預(yù)處理技術(shù)為二階微分法;利用假設(shè)檢驗證明了極限學(xué)習(xí)機在識別肉類摻假上有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。使用950條譜帶建立極限學(xué)習(xí)機模型,牛肉摻假識別的準(zhǔn)確度和特異度分別為96.28%、99.60%,其方差系數(shù)分別為0.06、0.01;豬肉摻假識別的準(zhǔn)確度和特異度分別為98.56%、99.48%,其方差系數(shù)分別為0.03、0.01。(2)針對肉類摻假定量檢測中存在譜帶冗余和多重共線性效應(yīng)的問題,本文提出了一種新型的定量分析算法,實現(xiàn)了快速、準(zhǔn)確的摻假程度定量。該方法利用極限學(xué)習(xí)機實現(xiàn)特征降維后基于偏最小二回歸分析實現(xiàn)回歸分析。在檢測牛肉中雞肉含量和豬肉肥瘦比時,使用950條譜帶建立偏最小二回歸模型,測試集最優(yōu)的均方根誤差分別為1.40%、2.37%;使用極限學(xué)習(xí)機將特征維數(shù)降至40和10后再建立偏最小二回歸模型,測試集最優(yōu)的均方根誤差分別為1.56%、2.57%。(3)在前述研究的基礎(chǔ)上,針對牛肉摻假中摻假物的分布可視化問題,本研究提出了一種新型的可視化定量模型,實現(xiàn)了牛肉樣本中摻假物分布可視化和摻假程度定量。該方法根據(jù)不同樣本高光譜圖像之間線性回歸系數(shù)的概率分布建立判別模型,進而對圖像上單一像素點定性識別。使用950維高光譜圖像建立上述可視化定量模型,對于摻假程度分別為0%、10%、20%、30%和40%的摻假牛肉進行可視化檢測,其最佳預(yù)測結(jié)果為4%、11%、25%、27%、41%,平均絕對誤差為2.8%。本論文所研究的基于光譜和圖像特征的數(shù)據(jù)處理方法能有效提高肉類摻假定性、定量和可視化的檢測精度,證明了數(shù)據(jù)處理方法是改善其檢測精度的有效手段,為高光譜檢測技術(shù)在肉類摻假檢測的發(fā)展提供新手段,進而推動其在食品安全領(lǐng)域的發(fā)展。
【圖文】：

論文的基本框架

研究所使用的實驗裝置以及其在肉類摻假檢測中的系統(tǒng)參數(shù)，并基于此系統(tǒng)，簡紹本論文所使用的預(yù)處理方法、數(shù)據(jù)分析方法與評價方法。高光譜圖像采集實驗裝置本研究所用的采集系統(tǒng)為線掃式可見光-近紅外高光譜成像系統(tǒng)（圖 2-1）。式為反射式，光譜范圍從 380 到 1000nm，共計采集連續(xù)的 950 條譜帶。采集裝要包括了載物臺、光源系統(tǒng)、光譜儀和計算機四個部分。載物臺由武漢紅星楊公作，由一個載物臺和控制儀組成；光源系統(tǒng)主要包括兩盞 150 W 鹵素?zé)�，分別在光譜儀的兩側(cè)；光譜儀為美國 Headwall 公司生產(chǎn)的 Headwall-serial A 系列；機系統(tǒng)為相機系統(tǒng)和載物系統(tǒng)提供相應(yīng)的軟件控制。高光譜圖像的采集過程為a）打開鹵素?zé)纛A(yù)熱半小時；（b）打開光譜儀和載物平臺的操作軟件，，調(diào)整樣以獲得清晰的樣本圖像；（c）將樣品放于指定采集位置，控制載物臺移動以采集的高光譜圖像。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;O657.3;TS251.7

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本文編號：2616503