出缸期皮蛋凝膠質構特性與品質的高光譜無損檢測---美國FTC質構儀

摘要：質構作為一種重要的品質參數，能夠顯著地影響出缸期皮蛋的凝膠品質，目前沒有有效的快速無損檢測方法。應用高光譜成像實現對出缸期皮蛋質構特性的無損預測及不同品質皮蛋的檢測分級。以不同品質鴨皮蛋為研究對象，采集優質蛋、合格蛋與不合格蛋樣本的高光譜數據，對比測定其凝膠質構硬度和彈性參數，對原始光譜進行單一和組合變換(多元散射校正MSC、包絡線去除CR、一階求導FD、包絡線去除一階求導組合CR-FD),分析一維光譜數據與質構硬度和彈性的相關性，發現經CR-FD變換后的光譜反射率與凝膠質構硬度、彈性的相關性較大，分別在波長683和715 nm達到較大值為0.882和0.865;基于光譜變換和二維相關光譜法，以凝膠質構硬度和彈性作為擾動因子，探尋皮蛋硬度和彈性的研究區域，結果顯示：以硬度為擾動因子時，波長476, 539, 647, 672, 728和851 nm處存在自相關峰；在波長483, 572, 657, 739和826 nm處的光譜信號對彈性值較敏感，故最終選擇476～851和483～826 nm兩個敏感波段分別作為凝膠硬度和彈性的研究區域；對比連續投影算法(SPA)、競爭性自適應重加權算法(CARS)、遺傳算法(GA)、粒子群優化算法(PSO)、無信息消除法(UVE)5種不同變量選擇方式，發現使用粒子群優化算法結合PLSR模型的檢測精度高：預測硬度的R2P和均方根誤差RMSEP為0.826和0.874, RPD為2,預測彈性的R2P和均方根誤差RMSEP為0.886和0.402, RPD為1.9。使用3種不同分類器對不同品質皮蛋進行預測，發現對優質蛋、合格蛋與不合格蛋分類的準確率分別達到了97%, 92%和100 %,基于預測結果的混淆矩陣和ROC曲線對模型進行評估，PLS-DA模型的精度和泛化能力優于BP和RF模型。綜上表明，使用高光譜技術可以實現皮蛋質構特性的預測及對不同品質皮蛋的無損分級。

關鍵詞：皮蛋;質構特性;二維相關;高光譜技術;