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基于高光譜成像技術(shù)的蜂蜜摻假無(wú)損檢測(cè)

閱讀:709      發(fā)布時(shí)間:2023-6-29
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蜂蜜主要由糖組成,其中60 % ~ 80 %是容易被人體吸收的葡萄糖和果糖。由于其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和風(fēng)味,天然蜂蜜的價(jià)格遠(yuǎn)高于甜糖或精制蔗糖等其他甜味劑。因此,蜂蜜一直是食品摻假的主要目標(biāo)。蜂蜜摻假給蜂蜜行業(yè)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,各種糖漿摻假也難以檢測(cè)。本研究主要利用高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法來(lái)進(jìn)行蜂蜜摻假鑒別和不同蜂蜜摻假水平預(yù)測(cè),對(duì)于維護(hù)蜂蜜和糖漿市場(chǎng)秩序,保護(hù)消費(fèi)者合法權(quán)益具有科學(xué)意義。

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)邵園園副教授團(tuán)隊(duì)利用我司高光譜設(shè)備,對(duì)不同摻假比例(摻假物為果葡糖漿和蔗糖溶液,摻假比例為0%、5%、10%、15%、20%、30%和40% w/w)的純百花蜜進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的采集,實(shí)現(xiàn)高光譜成像技術(shù)對(duì)蜂蜜摻假的無(wú)損檢測(cè)。我司高光譜設(shè)備參數(shù)如圖1所示。

圖1 Gaiafiled-Pro-V10E相機(jī)及參數(shù)

表1蜂蜜摻假水平的信息

sample

level

Number

Fructose syrup adulteration/

Sucrose adulteration

0%

60/60

5%

60/60

10%

60/60

15%

60/60

20%

60/60

30%

60/60

40%

60/60

圖2 高光譜成像系統(tǒng)

對(duì)比分析了純蜂蜜和摻假樣本間的光譜差異??梢钥闯?,光譜波峰和波谷是一致的,但在450-900 nm處的反射值不同。蜂蜜在420-580 nm和600-950 nm處的吸收曲線明顯不同。樣本在420-580 nm的反射率存在較大差異,這可能與蜂蜜中的糖含量有關(guān)。從平均光譜曲線看,摻果葡糖漿的反射值變化范圍在420~580 nm處高于蔗糖摻假的,這可能是因?yàn)檎崽侨芤罕裙咸菨{更容易溶解到純蜂蜜中。

圖3 平均光譜反射曲線:(A)果葡糖漿摻假;(B)蔗糖溶液摻假。

基于高光譜圖像進(jìn)行主成分分析(PCA),以此獲得每張蜂蜜及摻假樣本的主成分(PC)圖像。為了更清楚地顯示不同PC圖像之間的差異,提供了原始PC圖像和偽彩色圖像。對(duì)于果葡糖漿摻假,PC1圖像差異不明顯,PC2偽彩色圖像中黃色摻假區(qū)域清晰可見(jiàn),表明PCA可以檢測(cè)蜂蜜摻假。對(duì)于蔗糖溶液摻假,PC2偽彩色圖像中5 %和10 %摻假蜂蜜的顏色差異不明顯,說(shuō)明PCA不能檢測(cè)低含量摻假蜂蜜樣本。

圖4 不同摻假水平的蜂蜜樣本的主成分圖像:(A)果葡糖漿摻假;(B)蔗糖溶液摻假。

基于特征波長(zhǎng)并建立了LIBSVM模型,用于檢測(cè)純蜂蜜和摻假蜂蜜樣本。在訓(xùn)練集下,模型的分類準(zhǔn)確率為97.3 %。純蜂蜜樣本與摻假樣本有明顯區(qū)別,不存在樣本誤判。在測(cè)試集下,分類模型的分類準(zhǔn)確率為92.5 %。測(cè)試集結(jié)果表明:4個(gè)純蜂蜜樣本被誤判為摻假蜂蜜,2個(gè)摻假蜂蜜樣本被錯(cuò)誤判斷為純蜂蜜樣本。因此,通過(guò)高光譜成像結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)檢測(cè)蜂蜜摻假是可行的。

表2 LIBSVM模型對(duì)蜂蜜摻假的分類結(jié)果

 

 

Honey adulteration

1

2

3

4

5

6

7

Accuracy

Calibration set

1

72

0

0

0

0

0

0

 

2

0

86

0

0

1

0

0

 

3

0

1

79

1

2

0

0

 

4

0

0

1

84

1

0

0

 

5

0

1

1

0

72

2

0

 

6

0

1

0

0

1

74

0

 

7

0

1

0

0

1

1

84

 

Total

100%

96.6%

98.8%

92.3%

92.3%

96.1%

100%

97.3%

Validation set

1

44

1

0

0

0

0

1

 

2

0

24

1

0

1

0

0

 

3

1

3

43

0

0

1

0

 

4

2

0

0

33

0

0

0

 

5

0

2

1

1

40

0

1

 

6

1

0

0

0

1

41

0

 

7

0

1

0

0

0

1

34

 

Total

91.7%

77.4%

95.6%

94.3%

95.2%

95.3%

94.4%

92.5%

為了預(yù)測(cè)不同蜂蜜樣本的摻假水平的,建立了基于SPA挑選的特征波長(zhǎng)和摻假水平的偏最小二乘回歸(PLSR)模型。在預(yù)測(cè)集中,PLSR模型在RV2 = 0.84,RMSEV = 5.26,RPD = 2.50取得了良好的預(yù)測(cè)性能。圖4表明了PLSR模型的實(shí)際摻假水平與預(yù)測(cè)摻假水平的散點(diǎn)圖,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間存在高度相關(guān)性。因此,基于PLSR的高光譜數(shù)據(jù)是預(yù)測(cè)蜂蜜摻假水平的一種有前途的強(qiáng)大分析方法。

圖5 預(yù)測(cè)集中實(shí)際摻假水平和預(yù)測(cè)摻假水平的散點(diǎn)圖

綜上所述,采用高光譜成像結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)檢測(cè)蜂蜜摻假,建立LIBSVM摻假鑒別模型和PLSR摻假水平預(yù)測(cè)模型。LIBSVM模型對(duì)蜂蜜摻假的分類準(zhǔn)確率為92.5%。結(jié)果表明,LIBSVM模型對(duì)蜂蜜摻假檢測(cè)具有良好的預(yù)測(cè)能力,對(duì)維護(hù)蜂蜜和糖漿市場(chǎng)秩序,保護(hù)消費(fèi)者合法權(quán)益具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。PLSR模型具有良好的預(yù)測(cè)能力,可以預(yù)測(cè)摻假蜂蜜的摻假水平。

第一作者簡(jiǎn)介:

邵園園,工學(xué)博士,山東農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師。

主要研究方向:1、農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì),包括播種育苗移栽機(jī)械、免耕播種機(jī)械、秸稈后處理機(jī)械及蘋果、花生、甘薯收獲機(jī)械等。

2、機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)與動(dòng)力學(xué)優(yōu)化仿真;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)、圖像識(shí)別、高光譜圖像處理等。

參考文獻(xiàn):Shao Y , Shi Y , Xuan G , et al. Hyperspectral imaging for non-destructive detection of honey adulteration[J]. Vibrational Spectroscopy, 118(2022):103340.

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