[发明专利]基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及检测方法技术领域，尤其涉及一种基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法及装置。

背景技术

新鲜度是虾类水产品质量最重要的指标之一。虾类肌肉中含水率高、组织脆弱、天然免疫物质少，比一般的动物肉组织容易腐败，不易贮藏，新鲜度难以保证。而变质腐败的虾类产品营养价值、适口性发生改变，甚至会产生有毒物质，对食用者造成危害。如何快速准确地对新鲜度变化进行检测，已成为提升虾类水产品品质、加强食品安全性的重要基础。

虾类产品中的挥发性盐基氮的含量是确定虾肉新鲜度的重要指标。挥发性盐基氮(TVB-N)是指动物性食品由于酶和细菌的作用，在腐败过程中，使蛋白质分解而产生氨以及胺类等碱性含氮物质，其含量越高，表明氨基酸被破坏的越多，因此营养价值大受影响。现有技术检测虾类产品的挥发性盐基氮含量主要通过实验室理化分析检测方法来测定，这样不但测定速度慢，而且需破坏样本，无法实现虾类新鲜度的快速无损准确检测。因此，随着国内外市场对水产类食品鲜度要求的不断提高，以及生鲜水产品流通量变大和流通距离变长，迫切需要解决虾类新鲜度的快速无损准确检测问题，这是实现贮藏、流通过程中虾类新鲜度动态评估、等级标注、实时监控及保障虾类水产品消费安全的基础。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种能快速无损的检测虾类产品新鲜度等级的基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法及装置。

本发明所采用的技术方案是：一种基于可见/近红外光谱的虾类新鲜度等级检测方法，它包括以下步骤：

(1)、采集大量的不同存储时间、不同存储温度的虾类样本，对采集到的样本进行可见/近红外光谱数据信息采集；按照国家标准SC/T 3032-2007规定的标准理化实验方法检测每个样本的挥发性盐基氮标准值；再按照国家标准GB2741-1994规定，根据检测到的挥发性盐基氮含量对样本的新鲜度等级进行划分标注；

(2)、对步骤(1)所采集到的样本的光谱数据信息进行预处理和降维，得到样本光谱数据信息特征值，把所有样本相对应的光谱数据信息特征值分为训练集和测试集；

(3)、把步骤(2)中所述的训练集中的光谱数据信息特征值作为稀疏表示分类方法的训练样本矩阵，构建新鲜度等级的稀疏表示分类模型；

(4)、分别将步骤(2)中所述的测试集中各样本相对应的光谱数据信息特征值作为稀疏表示分类模型的输入值，计算得到测试集中各样本的新鲜度等级；比较稀疏表示分类模型计算得到的新鲜度等级和步骤(1)标注的样本新鲜度等级，计算稀疏表示分类模型对新鲜度等级预测的准确率；再重复进行步骤(2)-(4)的操作，调整并确定步骤(2)中对样本光谱数据信息的最佳预处理方法和降维方法，直到稀疏表示分类模型的分类准确率达到设定要求；

(5)、利用步骤(4)所确定的光谱数据信息的最佳预处理和降维方法及步骤(3)建立的稀疏表示分类模型，来测试未知待测样本的新鲜度等级。

步骤(3)所述的构建新鲜度等级的稀疏表示分类模型的具体过程为：

设训练集中的样本的新鲜度等级种类为K类；每一类的训练样本数分别为N₁,N₂,...N_i,...N_k；每个训练样本的光谱数据信息降维后的特征值维数为m维，用列向量f来表示，f∈R^m；同一类训练样本的光谱数据信息特征值位于一个线性子空间中，所以新测试样本的光谱数据信息特征值可看成是同一类训练样本的光谱数据信息特征值的线性组合；给定充足的训练样本给第i个类，现将第i类中的N_i个训练样本的光谱数据信息特征值组成矩阵A_i的列，具体表示为：

任意来自于测试集中相同类样本的光谱数据信息特征值y，y∈R^m，则近似满足于以下由训练样本组成的线性组合：

式中均为系数；

为所有类的训练样本集定义一个新的全体训练样本矩阵A，作为所有K类训练样本的集合：

y的线性表示可以根据所有K类训练样本写成另一种形式：

y＝Ax (4)

式中，列向量是一个系数向量,元素a_i,j表示y在A中第i类的第j个训练样本上的投影系数。

若y来自第i类样本，则x在其所属类别的A_i上的投影系数不为0，而在其他训练样本类别的A_l(l≠i)上的投影系数为0，即y的解是稀疏的；