基于高光譜成像技術(shù)的對(duì)蝦品質(zhì)信息快速檢測(cè)方法研究

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1、浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文基于高光譜成像技術(shù)的對(duì)蝦品質(zhì)信息快速檢測(cè)方法研究姓名：石慧申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：農(nóng)業(yè)機(jī)械化指導(dǎo)教師：鮑一丹2013-03-03浙江大學(xué)碩士論文摘要對(duì)蝦是中國(guó)乃至全世界的一種重要的水產(chǎn)品，營(yíng)養(yǎng)豐富，深受消費(fèi)者喜愛。隨著人們生活水平提高，對(duì)對(duì)蝦的品質(zhì)和可食用種類要求不斷提高。在對(duì)蝦打撈上來(lái)后，要經(jīng)過多種多樣的加工方法加工成不同種類的對(duì)蝦產(chǎn)品銷售，加工過程中，物理、化學(xué)和微生物等作用都會(huì)對(duì)對(duì)蝦品質(zhì)產(chǎn)生影響。目前市場(chǎng)上蝦產(chǎn)品種類繁多，一些不法商家為了牟取暴利，往蝦體內(nèi)注射明膠，在增加對(duì)蝦體

2、重的同時(shí)使解凍的蝦看上去飽滿而賣相好，這不僅會(huì)損害消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)利益，嚴(yán)重的甚至?xí)p害消費(fèi)者的身體健康。由于人們無(wú)法用肉眼直接辨別對(duì)蝦品質(zhì)的優(yōu)劣，傳統(tǒng)的檢測(cè)手段例如理化指標(biāo)檢測(cè)方法，需要花費(fèi)大量的人力物力，不適用于快速準(zhǔn)確測(cè)定對(duì)蝦的品質(zhì)。本課題致力于研究利用高光譜成像系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)蝦品質(zhì)的快速無(wú)損檢測(cè)及化學(xué)成分分布可視化，為將來(lái)的食品監(jiān)測(cè)體系提供技術(shù)支持。本文的主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：1．用高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)對(duì)蝦的含水率。通過手動(dòng)對(duì)對(duì)蝦高光譜圖像的分割，提取光譜數(shù)據(jù)，對(duì)對(duì)蝦的可見光譜和近紅外光譜數(shù)據(jù)分別采用L

3、S．SVM進(jìn)行建模分析，并采用SPA、UvE以及UVE-SPA方法進(jìn)行了特征變量選擇，通過對(duì)建立的LS．SVM、SPA．LS．SVM、UVE．LS．SVM、UVE．SPA．LS．SVM模型分析比較，得出UVE．SPA．LS．SVM模型更適合預(yù)測(cè)對(duì)蝦的含水率，去掉了大量的冗余信息的同時(shí)，減少了計(jì)算量。近紅外波段的UvE．SPA．LS．SVM模型精度要大于可見波段UvE．SPA．LS．SVM模型精度，近紅外波段模型的RPD大于3．5，模型效果更好，更適合于預(yù)測(cè)對(duì)蝦的含水率。2．探討了高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)蝦冷

4、藏時(shí)間的預(yù)測(cè)。分別基于可見全波段(380—1030rim)和近紅外全波段(874．1734nm)光譜建立對(duì)蝦冷藏時(shí)間LS．SVM預(yù)測(cè)模型，得Rp2分別為O．8280和O．8592。將光譜數(shù)據(jù)經(jīng)SNV預(yù)處理后，建立的模型結(jié)果更優(yōu)。基于SNV預(yù)處理，利用U忱、SPA和UvE．SPA方法分別選取特征變量，經(jīng)建模分析得出可見波段，SNV-UVE．LS．SVM模型精度更高，更適合預(yù)測(cè)對(duì)蝦冷藏時(shí)間，其中UVE選出93個(gè)特征變量，建模結(jié)果Rc2為0．9733，Rp2為0．9207，RMSEC為4．2354，RMSEP

5、為5．8607，RPD值為3．5429；近紅外浙江大學(xué)碩士論文摘要波段，SNV-UvE．SPA．LS．SVM模型更適合預(yù)測(cè)對(duì)蝦冷藏時(shí)間，選出了15個(gè)特征變量，Rp2為o．8663，RMSEP為7．6177，RPD值為2．7278．3．探討了高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)蝦冷凍時(shí)間的預(yù)測(cè)?；诳梢姾徒t外波段，分別建立LS．SVM模型。其中，可見全波段模型對(duì)蝦冷凍時(shí)間預(yù)測(cè)的Rp2為0．9088，近紅外全波段模型對(duì)對(duì)蝦冷凍時(shí)間預(yù)測(cè)的Rp2為O．945。數(shù)據(jù)預(yù)處理后，模型結(jié)果更好，利用SNV-UVE．SPA．LS．SV

6、M模型，精度最高。近紅外光譜數(shù)據(jù)的SNV-UVE．SPA-LS—SVM模型比可見光譜數(shù)據(jù)SNV-UVE—SPA．LS—SVM模型的Rp2升高了5．45％，RMSEP降低了44．24％，RPD值提高了68．38％。結(jié)論是利用近紅外光譜數(shù)據(jù)比可見光譜數(shù)據(jù)更適合檢測(cè)對(duì)蝦的冷凍時(shí)間。4．基于高光譜成像技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了注膠蝦的鑒別研究和注膠含量的可視化表達(dá)?；?39．1030nm的光譜數(shù)據(jù)，建立LS．SVM模型，得鑒別正確率為100％?；谌ǘ喂庾V數(shù)據(jù)，建立LS．SVM模型，實(shí)現(xiàn)了注膠蝦注膠量的無(wú)損快速檢測(cè)。首先

7、，基于全波段建立LS—SVM模型分析得Rp2為O．962，然后基于SPA和UvE算法選擇特征波長(zhǎng)變量，分別選出4個(gè)和80個(gè)特征變量，基于選出的特征變量分別再建立LS—SVM模型得Rp2為0．9512和0．9599。UVE與SPA結(jié)合選出13個(gè)特征變量，基于特征變量建立LS．SVM模型得Rp2為0．9648。結(jié)論是UVE—SPA—LS．SVM模型更適合預(yù)測(cè)注膠蝦的注膠量。對(duì)對(duì)蝦高光譜圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)上的注膠摻假含量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)蝦的注膠摻假含量通過不同顏色進(jìn)行可視

8、化表達(dá)，將摻假信息直觀地可視化表達(dá)了出來(lái)。5．蝦仁的含水率預(yù)測(cè)和水分分布可視化研究?；贛atlab2009a軟件和ENVIv4．6軟件的RegionofInterestsFunction(ROI)，分別實(shí)現(xiàn)了高光譜圖像的自動(dòng)分割和手動(dòng)分割，將蝦仁的圖像與背景圖像分離。將分割的圖像每個(gè)像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)做平均，形成每個(gè)樣本一條光譜曲線，通過對(duì)光譜數(shù)據(jù)建模分析，得基于高光譜數(shù)據(jù)變量建立LS—SVM模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)蝦仁的含水率。自動(dòng)圖像分割數(shù)據(jù)模