雞蛋在貯藏過程中容易腐敗變質,危害消費者健康,損害生產者利益。分析雞蛋新鮮度多指標融合算法,研究模型維護實現(xiàn)雞蛋品種間模型預測,對雞蛋新鮮度快速和無損檢測有重要意義。本研究以白來航雞蛋和矮腳雞蛋為研究對象,利用可見/近紅外光譜技術預測雞蛋新鮮度,從光譜檢測方向、新鮮度單指標、新鮮度綜合指標和模型維護等方面開展研究,論文主要研究成果如下:1.對比了橫向和縱向采集的光譜預測雞蛋新鮮度模型結果。采集白來航雞蛋橫向(赤道部位)和縱向(鈍頭位置)光譜,利用SG平滑、多元散射校正(MSC)、標準正態(tài)變量變換(SNV)、一階導數(shù)(1st Der)和二階導數(shù)(2nd Der)方法預處理光譜,建立以哈夫單位、蛋黃指數(shù)和蛋白pH為雞蛋新鮮度指標的偏最小二乘(PLSR)模型。對于橫向和縱向光譜模型,哈夫單位預測相關系數(shù)分別為0.881和0.813,蛋黃指數(shù)預測相關系數(shù)分別為0.855和0.848,蛋白pH預測相關系數(shù)分別為0.888和0.857。比較模型結果可知,橫向為雞蛋光譜采集最佳方向,更適合雞蛋新鮮度光譜預測建模。雞蛋光譜最佳檢測方向的確定,為后續(xù)雞蛋新鮮度多指標分析奠定了基礎。2.建立了雞蛋新鮮度蛋形指數(shù)、蛋黃指數(shù)、哈夫單位、蛋白PH、氣室直徑和蛋殼厚度單指標定量預測模型。白來航雞蛋和矮腳雞蛋的哈夫單位模型預測相關系數(shù)分別為0.836和0.694;蛋黃指數(shù)模型預測相關系數(shù)分別為0.841和0.811;氣室直徑模型預測相關系數(shù)分別分別為0.845和0.890;蛋白pH模型預測相關系數(shù)分別為0.852和0.947。雞蛋新鮮度單指標光譜預測模型的建立與分析,為后續(xù)雞蛋綜合新鮮度指標計算和模型維護提供了數(shù)據(jù)支持。3.提出了雞蛋新鮮度綜合指標概念,并建立了基于可見/近紅外光譜的雞蛋新鮮度綜合指標預測模型。分析了白來航雞蛋和矮腳雞蛋新鮮度單指標相關性,蛋黃指數(shù)、哈夫單位、蛋白pH和氣室直徑4個指標彼此相關,且相關性顯著。由主成分分析法去除指標間相關性,得到雞蛋新鮮度綜合指標,并建立光譜模型。SNV預處理得到白來航雞蛋新鮮度綜合指標最佳建模結果預測相關系數(shù)為0.891,優(yōu)于單指標建模結果。矮腳雞蛋新鮮度綜合指標最佳建模結果由MSC預處理得到,校正集和預測集相關系數(shù)分別為0.810和0.744。雞蛋新鮮度綜合指標概念的提出和光譜模型的建立為全面分析雞蛋新鮮度提供了新的思路。4.研究了白來航雞蛋和矮腳雞蛋的新鮮度綜合指標和蛋白pH指標的模型維護。光譜模型是基于特定樣品建立的,白來航雞蛋和矮腳雞蛋在蛋形、蛋殼顏色和內在品質都有差異,樣本變化影響模型的穩(wěn)定性和預測效果。對白來航雞蛋和矮腳雞蛋進行模型適配性檢驗,采用全局更新、直接校正和斜率截距校正方法進行新鮮度綜合指標和蛋白pH指標的模型維護。對于蛋白pH指標,斜率截距校正結果較好,白來航雞蛋為主品種時模型預測相關系數(shù)為0.89,矮腳雞蛋為主品種時模型預測相關系數(shù)為0.91。模型維護的研究為今后預測其他雞蛋品種提供了技術支持,推動了光譜模型數(shù)據(jù)庫的實際應用。5.研制了雞蛋新鮮度無損檢測裝置。基于透射光譜完成了光源、電源、光譜儀和光纖選型;聚四氟乙烯選定為白參考材料,其厚度通過白參考光譜峰高度和雞蛋光譜透過率確定;設計光源和光纖探頭等關鍵部件位置,完成雞蛋無損檢測裝置的研制,并進行實驗驗證。該裝置為雞蛋新鮮度無損快速檢測提供了硬件支持。
【學位單位】：中國農業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TS253.7
【部分圖文】：

圖１－１技術路線圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??

第二章雞蛋光譜檢測方向的研究??２．１引言??雞蛋光譜采集部位有縱向（鈍頭位置）和橫向（赤道位置）兩種。在集方式下，雞蛋內部形態(tài)的差異影響光譜數(shù)據(jù)和建模結果。目前沒有文獻方向建模結果進行對比研宄，所以本章檢測雞蛋哈夫單位、蛋黃指數(shù)和蛋度指標，建立不同檢測方向的光譜預測模型，以期確定雞蛋光譜最佳檢測２．２實驗材料與方法??２．２．１材料??白來航雞體型小，產蛋多，耗料少，蛋殼白色，是世界上著名的白殼產后２４ｈ內新鮮白來航雞蛋９１枚（母雞齡４１周，由中國農業(yè)大學實驗牧放置環(huán)境相同（溫度３０°Ｃ，相對濕度６０％），分成１３組，在第０、１、３、５１０、?１２、?１３、１６、１８、?１９和２１天進行光譜檢測和新鮮度理化檢測。??

卡尺（分辨率〇．〇ｌｍｍ，上海九量五金工具有限公司）、ｌ〇〇ｍｌ燒杯和玻璃平２．２．３雞蛋光譜采集??采用可見／近紅外透射方式采集樣品光譜，光譜采集前預熱３０?ｍｉｎ，光譜雞蛋赤道橫向部位和鈍頭朝上兩種方式：赤道橫向聚四氟乙烯白參考厚度８ｍ分時間２３ｍｓ，平均次數(shù)３，平滑度５；鈍頭朝上縱向聚四氟乙烯白參考厚度１積分時間４６ｍｓ，平均次數(shù)３，平滑度５。在光譜采集軟件中保存光譜，最后取譜信息的平均值作為該樣品的光譜信息值。??２．２．４哈夫單位檢測??光譜采集后用電子天平秤取雞蛋質量，將雞蛋打破倒在玻璃平板上，用游測量蛋黃邊緣與濃蛋白邊緣的中點高度，注意要避開系帶，測量三個點取平均蛋白高度［１２６’１２７］。根據(jù)蛋白高度與質量，按公式（２－１）所示計算雞蛋的哈夫單位ＨＵ＝１００ｘｌｇ［Ｈ＋７．５７－１．７ｘ（ＧＡ０．３７）］?（其中，ＨＵ為哈夫單位；Ｈ為蛋白高度，單位ｍｍ，Ｇ為質量，單位ｇ。??
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 吳建虎;黃鈞;;可見/近紅外光譜技術無損檢測新鮮雞蛋蛋白質含量的研究[J];現(xiàn)代食品科技;2015年05期

2 劉嬌;李小昱;郭小許;金瑞;徐森淼;庫靜;;不同品種間的豬肉含水率高光譜模型傳遞方法研究[J];農業(yè)工程學報;2014年17期

3 劉善梅;李小昱;鐘雄斌;;考慮品種差異的冷鮮豬肉含水率高光譜信號補正算法[J];農業(yè)工程學報;2014年04期

4 張兢;楊超;王猛;;應用BP神經網絡的受精蛋自動識別方法[J];重慶理工大學學報(自然科學);2013年07期

5 文東東;李小昱;趙政;劉嬌;鐘雄斌;;不同品種牛肉新鮮度光譜檢測模型的維護方法[J];食品安全質量檢測學報;2012年06期

6 張偉;潘磊慶;屠康;;利用高光譜透射圖像檢測雞種蛋早期孵化[J];農業(yè)工程學報;2012年21期

7 謝麗娟;應義斌;;轉基因番茄鑒別模型維護方法[J];江蘇大學學報(自然科學版);2012年05期

8 祝志慧;王巧華;王樹才;戴明鈺;馬美湖;;基于近紅外光譜的孵前種蛋檢測[J];光譜學與光譜分析;2012年04期

9 張偉;屠康;劉鵬;潘磊慶;詹歌;;基于機器視覺與敲擊振動融合的鴨蛋孵化特性檢測[J];農業(yè)機械學報;2012年02期

10 聶聰;謝復煒;趙樂;彭斌;楊俊;張悠金;邵利民;;卷煙輔材參數(shù)與有害成分釋放量的多元模型的建立、傳遞和驗證[J];分析化學;2011年11期

相關博士學位論文 前1條

1 田瀟瑜;基于光譜與圖像分析的生鮮牛肉嫩度快速檢測技術研究[D];中國農業(yè)大學;2014年

相關碩士學位論文 前6條

1 陳猛;雞蛋新鮮度和血斑蛋光譜技術在線檢測研究[D];浙江大學;2015年

2 熊歡;蛋殼強度和厚度的近紅外光譜檢測分析[D];浙江大學;2013年

3 彭彥穎;雞蛋品質近紅外光譜無損檢測研究[D];華東交通大學;2012年

4 黃承偉;儀器間的光譜模型傳遞及譜圖標準化[D];浙江大學;2012年

5 胡潤文;臍橙品質近紅外光譜分析模型傳遞方法的研究[D];華中農業(yè)大學;2011年

6 李劍鋒;基于近紅外光譜漫反射技術檢測雞蛋新鮮度的研究[D];華中農業(yè)大學;2009年

本文編號：2858789