邢素霞, 王九清, 陈 思, 王 睿

(北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室/计算机与信息工程学院,北京100048)

鸡肉品质变化受到多种因素的影响,其腐败程度仅凭某一个参数并不能准确辨别,根据 GB 16869—2005《鲜、冻禽产品》[1],生鲜鸡肉的品质检测应包括感官性状检测、理化检测、微生物检测3类。感官检测主要通过组织状态、色泽、气味等外观判别鸡肉的品质优劣;理化检测包括挥发性盐基氮、微量元素、抗生素残留等项目;微生物检测主要包括大肠菌群、沙门氏菌、出血性大肠埃希氏菌等菌落总数。因此,鸡肉品质检测是一个从外在品质到内在品质的综合评测过程,单凭某一个参数无法全面衡量鸡肉新鲜程度。

高光谱成像技术是新一代光电检测技术,将传统二维成像技术和光谱技术有机结合,具有连续多波段、高光谱分辨率和图谱合一等特点[2-7]。其图像信息可以反映肉品的外部特征,而光谱信息则可以用来检测内部品质特性,实现对肉品外部特征和内部品质的综合定性判别和定量分析。

拟通过K-means-RBF集成神经网络智能数据融合处理方法,以高光谱成像光谱特征、图像纹理、颜色特征为并行输入量,实现鸡肉内、外部多项品质指标的并行检测,建立鸡肉品质多源数据融合检测模型,对鸡肉进行检测和识别。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

北京老山市场购买当日鲜白羽鸡胸肉62份,剔除结节组织,编号高光谱1～62、理化1～62。每个高光谱样品长5 cm、宽3 cm、高1 cm,每个理化样本100 g,放在冷藏室里。……