王立舒，胡金耀，房俊龙，陈 曦，李 闯

基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测

王立舒，胡金耀，房俊龙※，陈 曦，李 闯

（东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030）

无损检测；光谱特征；高光谱图片；卷积神经网络；卷积自编码器

0 引 言

中国是猪肉生产和消费第一大国[1]，猪肉在市场销售过程中，色泽是影响消费者购买行为的主要因素[2]。生鲜肉色泽主要由肉中肌红蛋白相对含量及存在状态决定。随着冷藏时间延长，脱氧肌红蛋白与氧合肌红蛋白逐步氧化为高铁肌红蛋白，使生鲜猪肉逐渐由鲜红色转变为红褐色[3]，影响猪肉在市场上的销售。快速检测肌红蛋白相对含量，及时调节影响肌红蛋白改变的因素，在保证猪肉质量前提下，使猪肉维持鲜红色对肉品销售至关重要。目前对肌红蛋白相对质量分数检测主要有分光光度法、电化学法等，这几种方法准确度高，但对样本破坏性大，操作过程复杂[4]，因此实现对猪肉肌红蛋白快速无损检测仍是值得研究的问题。

目前，光谱技术可对样本内部特征快速检测，已经广泛应用于土壤[5-7]、农产品[8-9]、食品[10]等领域。高光谱成像能同时获取样本图像与光谱信息，基于图谱特征建立数学模型，能实现对样本快速分类与提高预测精度[11]。孙俊等[12]利用堆叠自动编码器（Stacked Auto Encoder，SAE）提取不同放置时间大米光谱与图像融合特征，建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）预测模型，实现对大米蛋白质含量在线检测。王彩霞等[13]采用连续投影算法、变量组合集群分析法提取特征光谱与第一主成分图像纹理特征建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）预测模型，实现对羊肉中饱和脂肪酸含量预测。……