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原文传递基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法

专利名称：	基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法
摘要：	本发明属于无损检测技术领域，涉及基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法；步骤为：以不同成熟期的中华绒螯蟹作为样本，利用基于智能手机的光谱数据采集系统采集样本的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺ROI的光谱数据，并测定其特征化学物质的含量；对光谱数据进行SG平滑滤波预处理；按照样本的成熟度结合蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性的特征化学物质含量制定中华绒螯蟹内部食用品质分级指标；将预处理后光谱数据与特征化学物质含量数据一一对应，通过算法获得样本各部位对应的特征波长；以特征波长数据和食用品质分级指标构建预测模型；本发明具有准确、高效、无损、实时的优点，弥补了商品蟹内部食用品质分级标准的空缺。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏大学
发明人：	石吉勇;李文亭;邹小波;黄晓玮;李志华;史永强;石海军;胡雪桃
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-28T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-24T00:00:00+0800
申请号：	CN201910575556.6
公开号：	CN110274888A
分类号：	G01N21/3563(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
主权项：	1.基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：采集不同成熟期的中华绒螯蟹作为样本，清洗备用；步骤二：利用基于智能手机的光谱数据采集系统采集步骤一样本的光谱数据；首先设置近红外光谱仪工作参数，然后选取步骤一中样本的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺所对应部位的感兴趣区域；将近红外光谱仪置于感兴趣区域正上方一定距离处分别进行扫描，得到蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺分别对应的原始光谱数据，并对光谱数据进行预处理；步骤三：对步骤二采集光谱数据后样本的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺，再分别测定其特征化学物质的含量，按照样本的成熟度结合蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性的特征化学物质含量制定中华绒螯蟹内部食用品质分级指标；步骤四：将步骤二预处理后获得的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺光谱数据与步骤三获得的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺的特征化学物质含量数据一一对应，采用联合区间偏最小二乘法获得蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺对应的最优波段；然后，采用模拟退火算法获得蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺对应的特征波长；步骤五：运用Kennard-Stone算法分别将步骤四中蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺的特征波长数据按2:1的比例分成校正集和预测集；最后，以校正集的特征波长数据和步骤三中制定的中华绒螯蟹内部食用品质分级指标，通过算法构建蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺品质等级的预测模型，即中华绒螯蟹内部食用品质的预测模型；步骤六：预测模型验证，采集重量在130～170g的10～20只中华绒螯蟹作为样品，各样品间的重量差≤10g，按照步骤二分别采集样品的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺对应感兴趣区域的近红外光谱数据，带入步骤五构建的预测模型，得到样品的蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺的成熟度，实现对样品的内部食用品质无损检测。 2.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤一中所述不同成熟期的中华绒螯蟹样本是指同一批幼蟹在生长后采集农历六月、八月、十月和十二月生长的中华绒螯蟹。 3.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤二中所述近红外光谱仪工作参数包括：波长为700nm～1100nm，分辨率为1nm，共含400个波段；所述一定距离为0.5～2cm；所述扫描的次数为3～8次。 4.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤二中所述基于智能手机的光谱数据采集系统具体为将智能手机与IAS-5000便携式近红外光谱分析仪连接，实现光谱扫描、光谱数据预处理、筛选特征变量及模型预测功能；所述连接包括电连接和无线蓝牙连接。 5.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤二中所述蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺感兴趣区域的划分具体如下：蟹肉感兴趣区域，以蟹腿近蟹壳处一节中心坐标为中心，划分50×50至300×300像素大小的矩形为感兴趣区域；肝胰腺感兴趣区域，以螃蟹头胸甲背肝区中心点为中心坐标，划分50×50至300×300像素大小的矩形为感兴趣区域；雌蟹性腺感兴趣区域，以雌蟹腹部中心坐标为中心，中轴线为对称轴生成50×50至300×300像素大小的矩形为感兴趣区域；雄蟹性腺感兴趣区域，以雄蟹腹部中心坐标为中心，中轴线为对称轴生成50×50至300×300像素大小的矩形为感兴趣区域。 6.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤二中所述对光谱数据进行预处理为SG平滑滤波预处理。 7.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤三中蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺的特征化学物质包括丙氨酸、油酸和饱和脂肪酸。 8.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤三中所述内部食用品质的成熟度由高到低分别划分为一级、二级、三级；蟹肉中丙酸含量：一级≥4.31mg/g，二级4.31～3.52mg/g，三级≤3.52mg/g；肝胰腺中油酸含量：一级≥35.21％，二级35.21％～32.20％，三级≤32.20％；雌蟹性腺中饱和脂肪酸含量：一级≥31.54％，二级31.54～28.50％，三级≤28.50％；雄蟹性腺中饱和脂肪酸含量：一级≥25.79％，二级25.97～23.20％，三级≤23.20％。 9.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤四中所述蟹肉对应的特征波长分别为720、756、789、852、741、769、890、569、1001和965；所述肝胰腺对应的特征波长分别为820、864、793、786、982、1059、1089、924、813和712；所述雌蟹性腺对应的特征波长分别为905、842、863、914、714、729、785、1052、754和746；所述雄蟹性腺对应的特征波长分别为850、969、738、952、734、852、941、1068、1054和846。 10.根据权利要求1所述的基于智能手机的中华绒螯蟹内部食用品质无损检测方法，其特征在于，步骤五所述构建蟹肉、肝胰腺、雌蟹性腺、雄蟹性腺品质等级预测模型的算法包括：偏最小二乘、区间偏最小二乘、最小二乘支持向量机或人工神经网络。
所属类别：	发明专利