基于高光谱成像技术快速检测鸡蛋中二十二碳六烯酸与虾青素含量

张琛; 栾东磊; 赵英才; 张恬恬; 薛长湖; 王玉明

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目的利用高光谱成像技术结合机器学习,建立一种快速检测鸡蛋中二十二碳六烯酸(docosa hexaenoic acid,DHA)与虾青素(astaxanthin, AST)含量的技术。方法利用高光谱成像仪采集全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄在400~1100nm波长下的光谱数据,并使用高效液相色谱及气相色谱测定鸡蛋的DHA与AST含量。将样本集划分为训练集和预测集,分别采用Savitzky-Golay求导法、傅里叶变换法及小波变换法对原始光谱进行降噪处理。通过遗传算法对原始光谱及降噪后的光谱提取特征波长,分别建立基于全蛋、去壳鸡蛋和蛋黄特征波长的鸡蛋中DHA、虾青素的偏最小二乘法、支持向量机、误差反向传播(backpropagation,BP)人工神经网络预测模型。结果在预测鸡蛋中DHA含量模型中,基于蛋黄特征光谱的模型预测能力最强。其中,一阶导数的差分步长为5的偏最小二乘法模型预测效果最好,其训练集、预测集的决定系数分别为0.999与0.985。在预测鸡蛋中虾青素含量的模型中,基于蛋黄特征光谱的预测能力最强。其中,二阶导数的差分步长为8的支持向量机模型预测效果最好,其中训练集、预测集的决定系数分别为0.942与0.960。结论利用高光谱成像技术,可以实现蛋黄中DHA和AST的快速检测。

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来源
《食品安全质量检测学报》 |2020年第21期|8010-8020|共11页
作者
张琛; 栾东磊; 赵英才; 张恬恬; 薛长湖; 王玉明;
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作者单位

中国海洋大学食品科学与工程学院;

上海海洋大学食品学院;

青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋药物与生物制品功能实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
高光谱成像技术; 鸡蛋; 快速检测; 二十二碳六烯酸; 虾青素;

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