高光譜成像技術(shù)可鑒別土雞與普通肉雞

高光譜成像技術(shù)可鑒別土雞與普通肉雞

本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS23進(jìn)行相關(guān)研究。FigSpec?系列成像高光譜相機(jī)采用高衍射效率的透射式光柵分光模組與高靈敏度面陣列相機(jī)、結(jié)合內(nèi)置掃描成像及輔助攝像頭技術(shù)，解決了傳統(tǒng)高光譜相機(jī)需外接推掃成像機(jī)構(gòu)及調(diào)焦復(fù)雜等難以操作的問題。可與標(biāo)準(zhǔn)C接口的成像鏡頭或顯微鏡直接集成，實(shí)現(xiàn)光譜影像的快速采集。

在肉類工業(yè)中，肉品的品質(zhì)鑒別或分類是質(zhì)量控制的一個(gè)至關(guān)重要的階段。然而，在肉類工業(yè)中，品質(zhì)分類和控制主要采用人工辨別，這種主觀方法需要大量勞動力、成本高。因此，現(xiàn)代肉品工業(yè)需要尋求快速準(zhǔn)確和無損的方法用于肉品品質(zhì)的快速鑒別。高光譜成像技術(shù)是一種新興、無損、可靠的技術(shù)，它結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺與傳統(tǒng)光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)。因此，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行肉類品質(zhì)分級引起了科研人員的重視。

雞肉能提供豐富的蛋白質(zhì)、脂類和微量元素，是人們?nèi)粘Ｉ钪幸环N非常重要的肉類食品。雞肉的品質(zhì)優(yōu)劣受到諸多因素的影響，如品種、性別、飼養(yǎng)方式和飼養(yǎng)水平。又根據(jù)養(yǎng)殖方式和飼養(yǎng)水平，雞的種類可以分為放養(yǎng)土雞和普通肉雞。放養(yǎng)土雞是指那些放養(yǎng)在山林或果園中，養(yǎng)殖周期在6個(gè)月以上的雞品種。相反，普通肉雞，又稱為商品雞，是指進(jìn)行大規(guī)模工業(yè)化養(yǎng)殖且養(yǎng)殖周期較短(一般只有3個(gè)月)的雞品種1991。與普通肉雞對比，放養(yǎng)土雞有其特殊優(yōu)勢，比如具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力、較高的疾病抵抗力和較好的繁殖能力。此外，在肉質(zhì)上，放養(yǎng)土雞的肉質(zhì)更美味、更富有營養(yǎng)，因而市場售價(jià)也往往更高。由于放養(yǎng)土雞對消費(fèi)者來說價(jià)值更高，因此快速準(zhǔn)確的鑒別放養(yǎng)土雞與普通肉雞對肉類工業(yè)進(jìn)行雞肉定價(jià)、身份驗(yàn)證和種類區(qū)分有著重要意義。然而，目前還沒有相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于區(qū)分放養(yǎng)土雞與普通肉雞。因此，本研究的目的是融合高光譜圖像的特征光譜數(shù)據(jù)與紋理數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)放養(yǎng)土雞與普通肉雞的快速鑒別。

試驗(yàn)材料購買與處理

本試驗(yàn)材料為四種不同類型的雞胴體(清遠(yuǎn)土雞、湛江土雞、普通清遠(yuǎn)雞和普通湛江雞),每只全量約為1.5kg,均購于廣州市番禺區(qū)新造鎮(zhèn)菜市場，每種類型雞胴體數(shù)量為4。為了更清晰地進(jìn)行闡述，將這四種類型的雞胴體分別命名為土雞1號，土雞2號，普通肉雞1號和普通肉雞2號。在屠宰后，所有新鮮雞胴體需立即進(jìn)行打包、貼上標(biāo)簽、運(yùn)往實(shí)驗(yàn)室。采用手術(shù)刀將新鮮雞胸脯肉從胴體中剔除出來并切成厚度為1厘米的肉片。

結(jié)果，一種獲得了120個(gè)肉片樣本，然后進(jìn)行高光譜圖像的獲取。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，試驗(yàn)樣本需劃分為兩個(gè)子集：校正集和預(yù)測集。采用隨機(jī)采樣的原則隨機(jī)選取三分之一(40個(gè))樣本作為預(yù)測集，剩余的80個(gè)樣本作為校正集。校正集是用于建立一個(gè)校正模型而預(yù)測集是用于驗(yàn)證所建模型的穩(wěn)健性。

土雞與普通肉雞的光譜特征曲線

圖展示不同類型土雞與普通肉雞在400-1000 nm范圍內(nèi)的MSC平均光譜曲線。從圖可以看出四種雞肉光譜曲線的大致趨勢是相似的。然而，光譜吸光度值的變化程度是有些不同的，一方面也許是因?yàn)槿馄穸炔痪鶆蚧蛘弑砻娌痪鶆蜃兓鸬墓馍⑸洌硪环矫嬉部赡芘c肌肉的生物化學(xué)特性和質(zhì)構(gòu)特性有關(guān)。如圖所示，6個(gè)主要的吸收波段主要出現(xiàn)在430nm,510nm,550nm,620nm,730nm和970nm附近。具體地，970nm左右的吸收波段主要是水分子中O-H鍵的二級倍頻吸收帶,而730 nm左右的弱吸收波段主要與水分子中O-H鍵的三級倍頻吸收帶有關(guān)。此外，550 nm左右的吸收波段主要與肌紅蛋白和血紅蛋白中血紅素吸收有關(guān),而510nm和620 nm附近吸收波段則與高鐵肌紅蛋白和高鐵血紅蛋白中氧化血紅素吸收有關(guān)。

本章節(jié)探究了基于高光譜圖像的特征光譜信息與紋理信息在快速鑒別土雞與普通肉雞上的可能性。首先，從獲取的高光譜圖像中提出了平均光譜并進(jìn)行MSC光譜預(yù)處理，并用SPA提取特征波長。然后，通過PCA篩選高光譜圖像的特征灰度圖像，并采用灰度梯度共生矩陣提取前兩張灰度圖像的紋理變量。最后，基于全波長光譜、特征波長光譜、紋理變量、特征波長光譜和紋理變量的融合數(shù)據(jù)分別建立LS-SVM和ANN鑒別模型。基于融合數(shù)據(jù)建立的LS-SVM和ANN的CCR分別為95%和92.5%,均高于基于特征波長光譜/紋理變量所建LS-SVM和ANN。試驗(yàn)結(jié)果表明基于融合數(shù)據(jù)建立的鑒別模型均優(yōu)于僅依靠特征波長或紋理變量所建的鑒別模型，證明了高光譜成像技術(shù)的特征光譜與圖像紋理數(shù)據(jù)的融合可實(shí)現(xiàn)土雞與普通肉雞的快速鑒別。