[发明专利]一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法

权利要求书

1.一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：样本预处理，将调理鸡肉在无菌环境下进行等分，每份质量为100g~120g，并用自封袋密封包装后编号置于4℃冰箱冷藏，每隔一天进行取样；

步骤二：采集样本近红外高光谱信息及硫代巴比妥酸含量，通过近红外高光谱成像仪，采用线性扫描模式采集样本近红外高光谱反射图像，对采集后的图像进行黑白校正，并挑选样本感兴趣区域，将感兴趣区域的均值作为样本的近红外高光谱信息，测量样本的硫代巴比妥酸含量，具体方法为：取10 g样品研细，并加入50 mL 浓度为7.5%的三氯乙酸，在常温下震荡30 min，震荡后利用双层滤纸对试液过滤两次；取上清液5 mL并加入5 mL浓度为0.02 moL/L 的2-硫代巴比妥酸溶液，在沸水浴中保温40 min，取出冷却1 h后，利用3K15型高速冷冻离心机在常温下以1600 r/min转速离心5 min，在上清液中加5 mL氯仿摇匀，静置分层后取上清液，利用UV 1800紫外分光光度计分别在532 nm和600 nm处进行比色，记下消光值；

步骤三：划分样本校正集和预测集，将上述采集样本按照2:1的比例随机划分为校正集和预测集，利用校正集建立模型，并用预测集对模型效果进行验证；

步骤四：近红外高光谱信息预处理及特征波长选择，采用Savitzky-Golay卷积一阶导数法对近红外高光谱反射图像进行预处理，对于预处理后的近红外高光谱信息，采用CARS算法挑选出硫代巴比妥酸含量与近红外高光谱相关性较好的特征波长组合；

步骤五：建立样本硫代巴比妥酸含量预测模型，采用Matlab 2016b工具箱中BP神经网络进行建模，近红外高光谱信息作为BP神经网络输入，硫代巴比妥酸含量作为BP神经网络输出；

步骤六：模型效果评价，利用步骤五所获得的硫代巴比妥酸含量BP预测模型，将预测集样本近红外光谱输入模型，得到相应的硫代巴比妥酸含量。

2.如权利要求1所述一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法，其特征在于：所述步骤二中近红外高光谱成像仪系统参数设置为：相机镜头距样本42.0 cm，光源功率为200 W且光源以45°角对准样本，曝光时间为2.5 ms，输送速率为22.1 mm/s，消除前后噪声波段后，高光谱有效波长范围设置为1000～2200 nm，共173个波段。

3.如权利要求1所述一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法，其特征在于：所述步骤二中三氯乙酸含 0.1% 的EDT A，每个样品TBA值的计算公式为，式中、分别为在532nm和600 nm处的消光值。

4.如权利要求1所述一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法，其特征在于：所述步骤二中还包括采用CARS算法从近红外高光谱信息中筛选特征波长。

5.如权利要求1所述一种基于近红外高光谱的硫代巴比妥酸含量检测方法，其特征在于：所述步骤五中BP神经网络中训练次数为10²~10⁶，学习率为10^-3~10^-1，目标误差为10^-4~10^-1，性能梯度为10^-8~10^-3，确认失败次数为10²~10⁴，隐藏层层数为1，节点数参照公式为：，式中：为隐藏层节点数；为输入层节点数；为输出层节点数；为1~10之间的正整数。