[发明专利]肉制品嫩度无损检测的超光谱成像系统及检测方法

说明书

技术领域

本发明属于食品无损检测技术领域，特别涉及一种肉制品嫩度无损检测的超光谱成像系统及检测方法。

背景技术

肉类是人们饮食中的重要食品。随着我国短缺经济的结束和加入WTO，其质量及安全日益受到重视。现有管理制度不健全、缺乏高效、快速的检测手段等问题日益突出。特别是近年来，农药、兽药、饲料、饲料添加剂、动植物激素等的广泛应用，在促进农畜产品产量大幅度增长的同时，也带来了农畜产品质量安全的隐患。加之工业废物和城市生活垃圾对农业生产环境的污染，农药残留、兽药残留和其他有毒有害物质超标导致的农畜产品污染和肉食品中毒事件在国内外屡次发生，严重威胁了消费者的身体健康和生命安全，因而，肉食品的品质及安全已成为社会广泛关注的焦点问题。

我国是世界上第三大牛肉生产国，2004年肉制品总产量占世界肉制品总产量的27.3％。在国际市场中，我国生产的肉类产品有廉价优势，是传统的出口创汇产品。但是，由于国内不能有效地检测及把握质量安全状况，到达贸易国口岸被对方查出问题，不但使出口企业蒙受损失，也使贸易国对我国肉食品质量安全水平产生怀疑，导致我国肉食品出口屡屡受阻；而国外肉食品进入我国时，许多有毒有害物质检测不出，不能有效地实施技术壁垒，保护我国食品安全。因此，提高、改善农畜产品质量安全检验检测水平和手段，已成为在国际化市场中扩大肉食品出口和抵御不良肉食品进口的当务之急。因此，为了使我国肉类生产向优质化、标准化、安全化和产业化方向健康发展，研究能够对肉类产品质量进行快速、可靠地非破坏性检测方法，开发有效的、功能齐全的自动化全程质量检测技术，进而实现对大量的多种类的肉类产品质量进行快速地非破坏性地检测评估，以取代传统的监管和取样检查方法势在必行。

本专利旨在利用超光谱成像这一新技术，探求食用肉的光学机理，以牛肉这一重要食用品为对象，探索食用肉的可见光和红外线光(VIS/NIR)的扩散和吸收特征参数；最终研发超越传统的人工化学检测的非接触式、快速的肉品质光学预测手法，从而为食品安全监管部门提供安全评判的依据，确保对消费者提供优质安全的肉食品，提高我国肉产品在国际市场中的品质形象，进一步扩大销路、提高经济效益。

发明内容

本发明的目的是提供一种肉制品嫩度无损检测的超光谱成像系统及检测方法。所述超光谱成像系统，包括

红外线CCD数字照相机，覆盖波长为400-1100nm，与超光谱摄制仪组成图像采集装置；

超光谱摄制仪，用于摄制光谱图像；

200W钨卤素灯及带有反馈控制器的光源供给系统，为图像采集装置提供足够的光照强度；

计算机，用于图像数据处理及显示。

所述肉制品无损检测的超光谱成像检测方法，具体步骤如下：

1)将整个系统安置在一个封闭的光屏蔽舱内，以防外部光干扰；

2)将待测肉制品置于光屏蔽舱内图像采集装置的下方；

3)调整光源供给系统，使在图像采集装置的正下方的待测肉制品上形成足够的光照强度的区域；

4)启动超光谱摄制仪和CCD相机，采集待测肉制品的图像数据；

5)相机控制器将图像数据传输给计算机；

6)计算机根据采集的图像数据，软件用VC++设计；

7)使用修正的洛伦兹分布函数，从超光谱图像中抽取图像特征并建立超光谱图像的三维表达形式的数学模型，

8)利用图像处理技术将超光谱图像数据量化成对应于不同光波长的数据矩阵模块，用多元线性回归法求出各波长特征参数与被测值间的相关性及预估误差；

肉食品质量的预测，依据从各试样的超光谱图像求取的光学扩散和吸收的特征参数，利用改进的多元线性回归和交叉验证法建立线性预测模型；关于建模过程，首先使用随机选取的3/4的试样建立训练模型，然后再用独立的1/4的试样去验证其模型。通过相关性和误差分析，确定最佳的模型用于描述肉质特性与超光谱图像特征的关系。

所述超光谱图像表征投向试样的光子被试样吸收后剩余的部分，在试样内部漫散射后通过试样表面向外部反射的强度和分布状态，以超光谱图像的三维表达形式表达，使用修正的洛伦兹分布函数来计算每一个散射图像的轮廓参数