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Resonon | 利用VIS/NIR高光譜成像進(jìn)行生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)

來(lái)源:北京理加聯(lián)合科技有限公司   2023年05月26日 12:00  

生魚(yú)片又稱魚(yú)生,古稱魚(yú)膾,起源于中國(guó),zui早文字記錄可以追溯到周朝,有著悠久的食用歷史,后傳至日本及朝鮮半島等地,在日本稱刺身,是日本料理中最為常見(jiàn)的菜品。

生魚(yú)片制作簡(jiǎn)單,食用可口,營(yíng)養(yǎng)豐富。從營(yíng)養(yǎng)學(xué)角度說(shuō),生魚(yú)片沒(méi)有經(jīng)過(guò)傳統(tǒng)的炒、炸、蒸等烹飪方法,因此營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)wan全沒(méi)有流失,是一道極富營(yíng)養(yǎng)的菜肴。

但是從衛(wèi)生角度考慮 ... ...

生魚(yú)片是一種傳統(tǒng)的日本食品,在日本以外的許多國(guó)家都很流行,但嚴(yán)重的健康風(fēng)險(xiǎn),如腹痛,腹瀉,嘔吐,以及由生魚(yú)片上常見(jiàn)的寄生蟲(chóng)引起的器官損傷,是消費(fèi)者擔(dān)心的因素。冷凍處理是一種有效殺滅寄生蟲(chóng)的方法,但由于可接受的溫度范圍窄,無(wú)法廣泛應(yīng)用;過(guò)高的溫度無(wú)法wan全消除所有寄生蟲(chóng),而過(guò)低的溫度會(huì)損害生魚(yú)片的風(fēng)味。

因此,有必要開(kāi)發(fā)一種寄生蟲(chóng)檢測(cè)方法,以便清除被感染的生魚(yú)片。傳統(tǒng)的生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)方法主要有顯微鏡法、免疫熒光法、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)法等,但這些方法耗時(shí)費(fèi)力,不易實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。因此,迫切需要一種快速、簡(jiǎn)便、可靠、智能的生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)方法。目前,可見(jiàn)光和近紅外(VIS/NIR)光譜在食品質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)很成熟,包括疾病監(jiān)測(cè)、害蟲(chóng)檢測(cè)、蛋白質(zhì)和脂肪含量評(píng)估等。然而,寄生蟲(chóng)非常小,利用VIS/NIR高光譜成像技術(shù)能否檢測(cè)到生魚(yú)片上的寄生蟲(chóng)仍然是一個(gè)未知的問(wèn)題。

利用VIS/NIR高光譜成像進(jìn)行生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)

Resonon | 利用VIS/NIR高光譜成像進(jìn)行生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)

基于此,在所附的文章中, 研究者們首ci探討了Resonon Pika XC2高光譜成像結(jié)合化學(xué)計(jì)量建模檢測(cè)草魚(yú)生魚(yú)片上寄生蟲(chóng)(異尖線蟲(chóng))的能力。為此,作者(a)比較了生魚(yú)片表面、生魚(yú)片邊緣和生魚(yú)片上存在異尖線蟲(chóng)的VIS/NIR光譜特征差異,(b)選擇不同特征納入分析時(shí),應(yīng)用偏最小二乘回歸(PLSR)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)測(cè)試寄生蟲(chóng)檢測(cè)能力,從而確定優(yōu)化的建模方法。(c)基于該優(yōu)化建模方法提出了未來(lái)的應(yīng)用前景。

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VIS/NIR高光譜成像平臺(tái)

【結(jié)果】

Resonon | 利用VIS/NIR高光譜成像進(jìn)行生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)

切片面、切片邊緣和異尖線蟲(chóng)光譜的平均值;頂部異尖線蟲(chóng)的原始光譜(A);底部異尖線蟲(chóng)的原始光譜(B);頂部異尖線蟲(chóng)的一階導(dǎo)數(shù)光譜(C);底部異尖線蟲(chóng)的一階導(dǎo)數(shù)光譜譜(D)

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未來(lái)實(shí)際應(yīng)用中寄生蟲(chóng)檢測(cè)方案

【結(jié)論】

利用VIS/NIR光譜視覺(jué)上可區(qū)分切片面、切片邊緣和寄生蟲(chóng)。PNN對(duì)生魚(yú)片寄生蟲(chóng)的檢測(cè)能力優(yōu)于PLSR。組合模型的檢測(cè)能力優(yōu)于單一檢測(cè)模型。采用PNN SG + SNV+一階導(dǎo)數(shù)+ PNN模型(提取484.88 ~ 655.95 nm波長(zhǎng)對(duì)切片面、切片邊緣和異尖線蟲(chóng)進(jìn)行分類)+ PNN模型(提取368.37 ~ 461.18 nm波長(zhǎng)對(duì)切片面和異尖線蟲(chóng)進(jìn)行分類正確性檢查)的方法是目前研究的最佳生魚(yú)片寄生蟲(chóng)檢測(cè)方法。結(jié)果表明,該方法對(duì)頂部和底部異尖線蟲(chóng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為91.67%和82.14%。在實(shí)際應(yīng)用中,需要對(duì)生魚(yú)片像素的所有光譜進(jìn)行提取、分析,并在相應(yīng)位置進(jìn)行標(biāo)記,以顯示整個(gè)圖像上寄生蟲(chóng)的分布情況。


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