范中建，朱榮光，張凡凡，姚雪東，邱園園，閻 聰

(1.石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院，新疆石河子 832003；2.石河子大學(xué)動(dòng)物科技學(xué)院，新疆石河子 832003)

0 引 言

【研究意義】在貯存過程中羊肉新鮮度逐漸降低，揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量常作為評(píng)價(jià)肉類新鮮度的重要指標(biāo)，通常以TVB-N<15 mg/100 g、15 mg/100 g25 mg/100 g將肉品新鮮度分為新鮮、次鮮和腐敗[1]。新鮮度傳統(tǒng)檢測(cè)方法主要依賴感官評(píng)價(jià)、理化或微生物實(shí)驗(yàn)，但感官評(píng)價(jià)主觀性較強(qiáng)，TVB-N理化指標(biāo)測(cè)定步驟繁瑣、檢測(cè)速度慢，無法滿足肉品新鮮度快速檢測(cè)的要求，需要一種快速、準(zhǔn)確的肉類新鮮度檢測(cè)方法?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】高光譜圖像技術(shù)融合了圖像處理與光譜分析的優(yōu)點(diǎn)，近年來在肉類新鮮度無損檢測(cè)中已有一些應(yīng)用，郭培源等[2]利用主成分分析(PCA)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法開展了豬肉高光譜圖像的新鮮度定性分級(jí)研究。成軍虎[3]對(duì)不同新鮮度的草魚樣品建立多種分類模型進(jìn)行比較分析，其中最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最優(yōu)為91.46%。Stuart等[4]利用高光譜圖像技術(shù)基于pH值指標(biāo)開展了牛肉新鮮度的分級(jí)研究，所建SVM模型精度達(dá)91%以上。羊肉檢測(cè)方面，朱榮光等[5]利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)羊肉TVB-N含量，建立的偏最小二乘回歸模型預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)為0.92。【本研究切入點(diǎn)】目前，多為采用反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或SVM方法對(duì)豬肉、牛肉新鮮度進(jìn)行檢測(cè)，而對(duì)羊肉新鮮度的定性檢測(cè)研究較少，且利用自適應(yīng)提升BP算法(Adaboost-BP)的肉類品質(zhì)檢測(cè)研究也較少。研究基于BP和Adaboost-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的羊肉新鮮度高光譜定性分析?！緮M解決的關(guān)鍵問題】揭示羊肉的光學(xué)特性及腐敗機(jī)理，利用高光譜圖像技術(shù)開展不同貯藏時(shí)間的羊肉新鮮度快速檢測(cè)研究。獲取羊肉純肌肉部分提取代表性光譜，經(jīng)光譜預(yù)處理后分別采用連續(xù)投影算法(SPA)提取特征波長，PCA降維提取主成分，建立基于BP和Adaboost-BP的羊肉新鮮度等級(jí)判別模型，比較確定較優(yōu)的建模方法。為實(shí)現(xiàn)羊肉新鮮度的快速檢測(cè)提供理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)肉樣取自20只當(dāng)天宰殺的小尾寒羊外脊部位，購于新疆石河子市農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)。將羊肉置于4℃冷藏箱運(yùn)回農(nóng)畜產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)室，切片處理成大小約4 cm×4 cm×2 cm的羊肉樣品共72個(gè)，使用保鮮袋密封、編號(hào)后于4℃恒溫箱中貯藏1～14 d，每隔24 h隨機(jī)取出5個(gè)樣品進(jìn)行羊肉高光譜圖像采集和新鮮度指標(biāo)TVB-N值的測(cè)定，其中第7 d測(cè)7個(gè)樣品。

1.2 方 法

1.2.1 高光譜圖像采集系統(tǒng)

高光譜圖像采集系統(tǒng)主要包括：圖像光譜儀(ImSpector V10E-QE，芬蘭)、CMOS相機(jī)(MV-1024E，Rocketech科技)、兩個(gè)150 W的光纖鹵素?zé)?3 900 Illuminatior, Illumination科技)、暗箱、電控位移平臺(tái)和控制計(jì)算機(jī)等。該光譜儀光譜范圍為400～1 000 nm，光譜分辨率為0.63 nm。為確保采集的圖像清晰，經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定相機(jī)曝光時(shí)間為10 ms，樣品與鏡頭間距為38 cm，位移平臺(tái)移動(dòng)速度為1.25 mm/s。

為去除相機(jī)中的暗電流以及不均勻光強(qiáng)對(duì)圖像的噪聲影響，需對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白校正。校正公式R=DN×(Rraw-Rdark)/(Rwhite-Rdark)[6]，其中R為校正后圖像；Rraw為原始圖像；Rwhite為標(biāo)準(zhǔn)白板掃描圖像；Rdark為黑板參考圖像；DN是亮度最大值，取4 095[7]，由于高光譜系統(tǒng)輸出為12位，因此數(shù)值DN范圍為0～4 095。

1.2.2 TVB-N測(cè)定及羊肉新鮮度評(píng)價(jià)

采集完樣品高光譜圖像后，按照GB/T 5009.44-2003中半微量定氮法測(cè)定TVB-N值[8]，為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的一致性，實(shí)驗(yàn)前先對(duì)樣品集中進(jìn)行預(yù)處理，將濾液保存在冰箱中待測(cè)，每個(gè)樣品作2次平行實(shí)驗(yàn)，取平均值作為最終測(cè)定結(jié)果。依據(jù)測(cè)定結(jié)果將羊肉新鮮度劃分為3個(gè)等級(jí)：新鮮(TVBN≤15 mg/100 g)，次鮮(1525 mg/100 g)，并分別用1、2、3表示。

1.2.3 光譜特征提取

為了有效處理數(shù)據(jù)，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。目前壓縮波段有兩種方法：1.從眾多波段中選擇感興趣的若干波段進(jìn)行分析；2.利用所有波段通過數(shù)學(xué)變換進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。連續(xù)投影算法(SPA)是一種簡單、快速的特征變量選擇方法，基于光譜變量之間的投影分析提取含有最低限度冗余和最小共線性影響的特征變量組，最大程度地減少信息重疊[9]；主成分分析(PCA)是通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將原始變量化為較少幾個(gè)綜合指標(biāo)的降維方法，可以利用少數(shù)幾個(gè)主成分來反映原始數(shù)據(jù)中的大部分信息，通常取累計(jì)貢獻(xiàn)率在85%或90%以上的前幾個(gè)主成分進(jìn)行分析[10]。

1.2.4 分類模型及模型參數(shù)設(shè)置

反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差逆向傳播算法，通過不斷調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)的最終輸出與期望輸出盡可能接近，具有良好的非線性逼近能力，但由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值一般隨機(jī)選擇，模型易陷入局部極小值[11,12]。模型以SPA、PCA提取的特征作為輸入、新鮮度等級(jí)為輸出，優(yōu)化隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，參數(shù)設(shè)置如下：訓(xùn)練函數(shù)選擇‘trainlm’，隱含層和輸出層傳遞函數(shù)分別為‘tansig’、‘logsig’，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差設(shè)為0，學(xué)習(xí)速率為0.1，訓(xùn)練最大步數(shù)設(shè)為1 000。

自適應(yīng)提升BP算法(Adaboost-BP)是以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為弱分類器，經(jīng)過多次訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)樣本輸出，通過Adaboost算法組合多個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器構(gòu)建的強(qiáng)分類器。其核心思想是通過在迭代過程中改變訓(xùn)練樣本的權(quán)值分布，對(duì)訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)得到的多個(gè)分類結(jié)果，采用加權(quán)投票法組合決定最終的分類，具有適用性強(qiáng)、精度高的優(yōu)點(diǎn)。具體計(jì)算過程參見文獻(xiàn)[13]。Adaboost-BP參數(shù)設(shè)置如下：BP弱分類器個(gè)數(shù)設(shè)為10，訓(xùn)練函數(shù)選擇‘trainlm’，隱含層和輸出層傳遞函數(shù)分別為‘tansig’、‘logsig’，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)誤差設(shè)為0，學(xué)習(xí)速率為0.1，訓(xùn)練最大步數(shù)設(shè)為20。

1.3 數(shù)據(jù)處理

高光譜圖像的采集基于Spectral Cube軟件平臺(tái)，高光譜數(shù)據(jù)的分析與處理使用ENVI 4.8(Research System，美國)、Matlab R2010b(Mathworks，美國)軟件完成，模型效果主要依據(jù)預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果與分析

2.1 羊肉新鮮度等級(jí)劃分

實(shí)驗(yàn)共計(jì)72個(gè)羊肉樣品，其中新鮮肉20個(gè)、次鮮肉26個(gè)、腐敗肉26個(gè)。以試驗(yàn)測(cè)得的TVB-N理化值濃度排序，按隔三選一法劃分為54個(gè)校正集樣品和18個(gè)預(yù)測(cè)集樣品，校正集樣品用于建立模型，預(yù)測(cè)集樣品用于驗(yàn)證所建模型的準(zhǔn)確性，列出羊肉新鮮度等級(jí)劃分結(jié)果。表1

表1 不同新鮮度等級(jí)的樣品集劃分
Table 1 The sample set division results of different freshness levels

樣本集Sampleset新鮮Fresh次鮮Sub-fresh腐敗Corrupt總數(shù)Total校正集Calibrationset15192054預(yù)測(cè)集Predictionset57618

2.2 高光譜數(shù)據(jù)的提取與預(yù)處理

采用波段加減法運(yùn)算、二值化和掩膜法[14]依次去除羊肉樣品高光譜圖像的背景、陰影、脂肪、亮點(diǎn)和結(jié)締組織，獲取與羊肉TVB-N值相對(duì)應(yīng)的純肌肉部分提取光譜數(shù)據(jù)，72個(gè)羊肉樣品的代表性原始平均光譜為，采集的高光譜數(shù)據(jù)由于受到儀器電噪聲和樣品粗糙導(dǎo)致的散射干擾，譜峰之間信息相互掩蓋，需進(jìn)行預(yù)處理以去除干擾，提高模型預(yù)測(cè)能力。研究采用1階導(dǎo)數(shù)、15點(diǎn)S-G平滑和中心化相結(jié)合的方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。圖1

圖1 羊肉樣品原始光譜
Fig.1 The original spectrum of mutton samples

2.3 高光譜數(shù)據(jù)降維

由于全波段變量較多、冗余度大，分別采用SPA提取特征波長，PCA降維提取主成分信息。以預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)和新鮮度類別賦值進(jìn)行SPA特征波長選取，波長變量數(shù)設(shè)為1～20。繪出SPA提取的各特征波長分布圖，最終得到6個(gè)特征波長為：589.56、600.81、611.45、627.13、833.88和949.57 nm。繪出數(shù)據(jù)經(jīng)PCA降維后各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率，選取前7個(gè)主成分時(shí)累計(jì)貢獻(xiàn)率已超過90%，已能夠代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息，因此，研究選取前7個(gè)主成分信息作為后續(xù)模型的輸入。圖2，圖3

圖2 SPA選擇的特征波長分布
Fig.2 Characteristic wavelengths selected by SPA

圖3 PCs累計(jì)貢獻(xiàn)率
Fig.3 The cumulative contribution rates of PCs

2.4 羊肉新鮮度判別模型

為比較BP和Adaboost-BP的模型效果，分別以SPA提取的6個(gè)特征波長和PCA降維的7個(gè)主成分作為BP、Adaboost-BP模型的輸入變量，羊肉新鮮度等級(jí)作為輸出變量，建立羊肉新鮮度判別模型，并對(duì)模型效果進(jìn)行驗(yàn)證，建模和預(yù)測(cè)。

研究表明，采用SPA特征波長提取、PCA降維所建立的BP模型校正集準(zhǔn)確率均為100%，對(duì)于預(yù)測(cè)集的18個(gè)樣品，采用SPA提取特征波長建立的BP模型1個(gè)次鮮羊肉樣品被誤分為新鮮，2個(gè)腐敗肉被誤分為次鮮，采用PCA降維建立的BP模型1個(gè)新鮮羊肉樣品被誤分為次鮮，1個(gè)次鮮肉被誤分為腐敗，1個(gè)腐敗肉被誤分為次鮮，二者準(zhǔn)確率均為83.33%。發(fā)生誤判主要集中在兩新鮮度級(jí)別之間，原因可能在于相鄰新鮮度某些樣品TVB-N指標(biāo)十分接近，其類間差異較小，判別時(shí)相互影響從而造成錯(cuò)分。

采用SPA、PCA建立的Adaboost-BP模型各有一個(gè)樣品產(chǎn)生錯(cuò)分，預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率均為94.44%。相比BP分類結(jié)果，Adaboost-BP模型預(yù)測(cè)集分類準(zhǔn)確率提高了11.11%，模型分類更加準(zhǔn)確且穩(wěn)定性更好。試驗(yàn)表明，Adaboost-BP算法改善了常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力低的不足，提高了模型預(yù)測(cè)精度。表2

表2 不同羊肉新鮮度等級(jí)的模型判別結(jié)果
Table 2 The model discriminant results of different freshness levels

降維壓縮方法Dimensionlitycompressionmethod建模方法Modelingmethod網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Networkstructure校正集準(zhǔn)確率Calibrationsetaccuracy(%)預(yù)測(cè)集 Predictionset新鮮Fresh次鮮Sub-fresh腐敗Corrupt準(zhǔn)確率(%)AccuracySPABP6-8-11006848333Adaboost-BP6-8-11006669444PCABP7-10-11004868333Adaboost-BP7-10-11005859444

3 討 論

根據(jù)羊肉新鮮度分類結(jié)果，從數(shù)據(jù)降維與壓縮的角度分析，采用PCA變換提取了反映羊肉新鮮度的有效信息，采用SPA從原始特征中挑選到了具有代表性、分類性能較好的波段特征，兩種降維方法均可以用于羊肉新鮮度特征信息的獲??；從BP和Adaboost-BP模型分類效果分析，BP模型預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率較低為83.33%。在實(shí)際建模過程中，由于BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的選取是隨機(jī)初始化的，造成每次訓(xùn)練學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)結(jié)果都不穩(wěn)定，且由于BP網(wǎng)絡(luò)是在梯度法基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來的，對(duì)初始權(quán)值的選取極為敏感，在訓(xùn)練過程中收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)。通過合并多個(gè)BP弱分類器檢測(cè)結(jié)果構(gòu)成的adaboost-BP強(qiáng)分類器克服了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)的局限性，能夠提高BP網(wǎng)絡(luò)的分類精度，使分類結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。經(jīng)驗(yàn)證Adaboost-BP分類結(jié)果優(yōu)于多個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)的簡單均值結(jié)果。

4 結(jié) 論

通過提取不同新鮮度的羊肉樣品純肌肉光譜并進(jìn)行預(yù)處理，采用SPA、PCA兩種壓縮降維方法和BP、Adaboost-BP兩種建模方法開展羊肉新鮮度的快速無損檢測(cè)研究。兩種壓縮方法下Adaboost-BP模型檢測(cè)效果均優(yōu)于BP模型，建立的Adaboost-BP模型校正集準(zhǔn)確率均為100%，預(yù)測(cè)集準(zhǔn)確率均為94.44%。利用高光譜圖像技術(shù)結(jié)合Adaboost-BP方法對(duì)羊肉新鮮度等級(jí)進(jìn)行分類判別是可行的。

)

[1] 楊東, 陸安祥, 王紀(jì)華. 高光譜成像技術(shù)定量可視化檢測(cè)熟牛肉中揮發(fā)性鹽基氮含量[J]. 現(xiàn)代食品科技, 2017, 33(9):1-7.

YANG Dong, LU An-xiang, WANG Ji-hua, et al. (2017). Quantification and Visualization of the Total Volatile Basic Nitrogen of Cooked Beef Based on Hyperspectral Imaging Technique [J].ModernFoodScienceandTechnology, 33(9):1-7. (in Chinese)

[2] 郭培源, 林巖, 付妍, 等. 基于近紅外光譜技術(shù)的豬肉新鮮度等級(jí)研究[J]. 激光與光電子學(xué)進(jìn)展, 2013, 50(3):183-189.

GUO Pei-yuan, LIN Yan, FU Yan, et al. (2013). Research on Freshness Level of Meat Based on Near-Infrared Spectroscopic Technique [J].LaserandOptoelectronicsProgress, 50(3):183-189. (in Chinese)

[3] 成軍虎. 基于高光譜成像魚肉新鮮度無損快速檢測(cè)方法研究[D]. 廣州: 華南理工大學(xué)博士學(xué)位論文, 2016.

CHENG Jun-hu. (2016).Non-destructiveandRapidDetectionofFishFreshnessusingHyperspectralImagingTechnique[D]. PhD Thesis. South China University of Technology, Guangzhou. (in Chinese)

[4] Crichton, S. O. J., Kirchner, S. M., Porley, V., Retz, S., Gersdorff, G. V., & Hensel, O., et al. (2017). High ph thresholding of beef with vnir hyperspectral imaging.MeatScience, (134): 14-17.

[5] 朱榮光, 姚雪東, 段宏偉, 等. 羊肉揮發(fā)性鹽基氮的高光譜圖像快速檢測(cè)研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2016, 36(3):806-810.

ZHU Rong-guang, YAO Xue-dong, DUAN Hong-wei, et al. (2016). Study on the Rapid Evaluation of Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N) of Mutton by Hyperspectral Imaging Technique [J].SpectroscopyandSpectralAnalysis, 36(3):806-810. (in Chinese)

[6] 樊陽陽, 裘正軍, 陳儉, 等. 基于近紅外高光譜成像技術(shù)的干制紅棗品種鑒別[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2017, 37(3):836-840.

FAN Yang-yang, QIU Zheng-jun, CHEN Jian, et al. (2017). Identification of Varieties of Dried Red Jujubes with Near-Infrared Hyperspectral Imaging [J].SpectroscopyandSpectralAnalysis, 37(3):836-840. (in Chinese)

[7] Wang, W., Li, C., Tollner, E. W., Gitaitis, R. D., & Rains, G. C. (2012). Shortwave infrared hyperspectral imaging for detecting sour skin ( burkholderia cepacia )-infected onions.JournalofFoodEngineering,109(1): 38-48.

[8] GB/T 5009.44-2003. 肉與肉制品衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)的分析方法[S].

GB/T 5009.44-2003.MethodforAnalysisofHygienicStandardofMeatandMeatProducts[S]. (in Chinese)

[9] 田衛(wèi)新, 何丹丹, 楊東, 等. 一種基于高光譜圖像的熟牛肉TVB-N含量預(yù)測(cè)方法[J]. 食品與機(jī)械, 2016, 32(12):70-74.

TIAN Wei-xin, HE Dan-dan, YANG Dong, et al. (2016).A method for predicting TVB-N content of cooked beef based on hyperspectral image [J].FoodandMachinery, 32(12):70-74. (in Chinese)

[10] 羅微, 杜焱喆, 章海亮. PCA和SPA的近紅外光譜識(shí)別白菜種子品種研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2016, 36(11):3 536-3 541.

LUO Wei, DU Yan-zhe, ZHANG Hai-liang. (2016).Discrimination of Varieties of Cabbage with Near Infrared Spectra Based on Principal Component Analysis and Successive Projections Algorithm [J].SpectroscopyandSpectralAnalysis, 36(11):3,536-3,541. (in Chinese)

[11] 劉思伽, 田有文, 張芳, 等. 采用二次連續(xù)投影法和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寒富蘋果病害高光譜圖像無損檢測(cè)[J]. 食品科學(xué), 2017, 38(8):277-282.

LIU Si-jia, TIAN You-wen, ZHANG Fang, et al. (2017). Hyperspectral imaging for nondestructive detection of Hanfu apple diseases using successive projections algorithm and BP neural network [J].FoodScience, 38(8):277-282. (in Chinese)

[12] 梁棟, 張鳳琴, 陳大武, 等. 一種基于決策樹和遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)模型[J]. 中國科技論文, 2015, 10(2):169-174.

LIANG Dong, ZHANG Feng-qin, CHEN Da-wu, et al. (2015). A composite prediction model based on decision tree and GA-BPNN [J].ChinaSciencepaper, 10(2):169-174. (in Chinese)

[13] 王軍, 費(fèi)凱, 程勇. 基于改進(jìn)的Adaboost-BP模型在降水中的預(yù)測(cè)[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2017, 37(9):2 689-2 693.

WANG Jun, FEI Kai, CHENG Yong. (2017). Prediction of rainfall based on improved Adaboost-BP model [J].JournalofComputerApplications, 37(9):2,689-2,693. (in Chinese)

[14] 段宏偉, 朱榮光, 王龍, 等. 感興趣區(qū)域?qū)ρ蛉鈖H高光譜檢測(cè)模型的影響研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2016, 36(4):1 145-1 149.

DUAN Hong-wei, ZHU Rong-guang, WANG Long, et al. (2016). Effects of regions of interest (ROIs) on Detection Models of Mutton pH Based on Hyperspectral Imaing [J].SpectroscopyandSpectralAnalysis, 36(4):1,145-1,149. (in Chinese)