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高光譜成像技術(shù)在油炸薯片中羧甲基賴氨酸含量檢測中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):640 更新日期:2023-08-21

摘要:

一、簡介羧甲基賴氨酸(CML),作為油炸食品中的重要成分,其含量的準(zhǔn)確檢測對于食品安全與質(zhì)量控制至關(guān)重要。傳統(tǒng)檢測方法,如色譜、光譜等,雖然可以實(shí)現(xiàn)CML的檢測,但其過程復(fù)雜、耗時,且需要大量的樣品處理。近年來,高光譜成像技術(shù)(HyperspectralImaging,HSI)的快速發(fā)展為CML的檢....


一、簡介


羧甲基賴氨酸(CML),作為油炸食品中的重要成分,其含量的準(zhǔn)確檢測對于食品安全與質(zhì)量控制至關(guān)重要。傳統(tǒng)檢測方法,如色譜、光譜等,雖然可以實(shí)現(xiàn)CML的檢測,但其過程復(fù)雜、耗時,且需要大量的樣品處理。近年來,高光譜成像技術(shù)(Hyperspectral Imaging,HSI)的快速發(fā)展為CML的檢測提供了新的解決方案。HSI技術(shù)結(jié)合了光譜和圖像兩個領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn),能夠快速獲取樣品的光譜信息和宏觀形態(tài)信息。本文將探討高光譜成像技術(shù)在油炸薯片中羧甲基賴氨酸含量檢測中的應(yīng)用。

二、高光譜成像技術(shù)


高光譜成像技術(shù)是一種基于光學(xué)成像的測量技術(shù),它能夠同時獲取圖像和光譜信息。通過將光譜信息與圖像信息相結(jié)合,高光譜圖像能夠提供豐富的化學(xué)和物理信息,從而為樣品的無損檢測提供了可能。


三、高光譜成像技術(shù)在油炸薯片中羧甲基賴氨酸含量檢測中的應(yīng)用


?本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī),可采用廣州保來發(fā)公司賽斯拜克產(chǎn)品SP130進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。

高光譜相機(jī)SineSpec?系列

? ? ? ?高光譜圖像技術(shù)具有分辨率高、曲線連續(xù)、無損傷、無污染、能準(zhǔn)確檢測物質(zhì)特征或成分等特點(diǎn)。近年來,高光譜技術(shù)在城市測繪、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、軍事監(jiān)控和計(jì)算機(jī)視覺等工業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的認(rèn)可和關(guān)注。而且由于高光譜反射率與理化參數(shù)的相關(guān)性,可以建立各種理化參數(shù)的光譜監(jiān)測模型。因此,測定食品或農(nóng)產(chǎn)品中重要營養(yǎng)成分和有害成分含量的研究較多,P-7在監(jiān)測食品或農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量方面取得了重大進(jìn)展。國內(nèi)外也有利用高光譜成像快速檢測鮮切薯片或塊莖的相關(guān)研究,但利用高光譜成像預(yù)測油炸薯片中CML含量的報(bào)道較少。本文利用高光譜成像技術(shù),對不同加工參數(shù)的油炸薯片中CML的含量進(jìn)行了測定,構(gòu)建了三種預(yù)測模型并進(jìn)行了比較。最終確定最佳快速穩(wěn)健模型,為尋找高效的CML低劑量檢測設(shè)備提供依據(jù)和手段,更好地服務(wù)于食品企業(yè),保證產(chǎn)品質(zhì)量。



? ? ? ?以不同CML含量的油炸薯片為檢測對象,利用高光譜成像儀采集波長為371.05 nm~1 023.82 nm的圖像,首先提取波長為200 ~ 1000的圖像平均值。光譜反射值,然后經(jīng)過黑白校正和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換光譜預(yù)處理,最后比較主成分回歸、偏最小二乘回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種建模方法。結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油炸薯片中CML含量預(yù)測模型最為準(zhǔn)確。經(jīng)過驗(yàn)證,該預(yù)測模型兼具準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性。這說明高光譜圖像技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確預(yù)測油炸薯片中CML的含量,為食品中CML含量的快速無損檢測提供了重要依據(jù)。



四、前景與挑戰(zhàn)


高光譜成像技術(shù)在油炸薯片中CML含量的檢測中顯示出巨大的潛力。然而,該技術(shù)的應(yīng)用仍面臨一些挑戰(zhàn),如高光譜圖像的采集、預(yù)處理、特征提取和模型構(gòu)建等方面還需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。此外,高光譜成像設(shè)備的成本和復(fù)雜性也是限制其廣泛應(yīng)用的重要因素。


總的來說,雖然高光譜成像技術(shù)在油炸薯片中CML含量的檢測中還面臨一些挑戰(zhàn),但其優(yōu)點(diǎn)和潛力使得它成為未來食品安全和質(zhì)量檢測的重要工具。隨著技術(shù)的進(jìn)步和研究的深入,我們有理由相信,高光譜成像技術(shù)將在食品工業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。

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