[发明专利]一种基于生物散斑和惯性矩谱分析的牛肉掺假检测方法

说明书

本发明公开了一种基于生物散斑和惯性矩谱分析的牛肉掺假检测方法，它包括以下步骤：(1)利用He‑Ne激光器和CCD相机采集牛肉样本的生物散斑图像；(2)构建生物散斑图像的惯性矩谱；(3)建立牛肉掺假检测模型。本发明首次使用生物散斑对牛肉掺假进行检测，该检测准确度高，费用低、耗时短且对实验设备和实验人员要求低，是一种快速、简易和灵敏的牛肉掺假检测方法。

技术领域

本发明属于食品检测领域，涉及牛肉掺假检测方法。

背景技术

牛肉作为一种高蛋白、低脂肪和低胆固醇的食物，是我国的主要肉食之一。然而，不良商贩在经济利益的驱使下对牛肉制品进行掺假，如在牛肉制品中混入鸡肉、猪肉等低值肉。牛肉掺假问题严重危害了消费者的经济利益和健康，且很难被常规方法检测出来。因此，对牛肉掺假进行检测是非常必要的。近年来，色谱法、蛋白质电泳分离，免疫学和DNA技术等检测方法被广泛应用于肉类掺假检测。然而，这些方法虽然检测准确度高，但是价格贵、耗时且对实验设备和实验人员要求高。因此，急需一种快速、简易和灵敏的方法用于牛肉掺假检测。

生物散斑是一种散射现象，当相干光照射到活性材料时，反射光和散射光在接收面形成动态散斑。散斑的变化与样本的活性、体液流速等生物学特性相关。生物散斑技术是一种非侵入性、快速的检测方法，目前被广泛应用于医药和农业领域，如血液流速、精子质量、眼球运动、种子活力、果实成熟期及果实损伤等的检测。在肉类品质检测方面，Amaral等结合生物散斑技术和惯性矩分析方法来表征牛肉老化过程中的生物散斑活性，他们发现生物散斑活性与Warner-Bratzler(W-B)剪切力(R＝0.6146)、老化时间(R＝-0.7973)、色调角(R＝0.7953)、红色分量强度(R＝0.812)和高铁肌红蛋白的含量(R＝0.9119)有较高的相关性。蔡建荣等人基于两种不同波长(465nm和660nm)的激光检测冷鲜猪肉的新鲜度，研究结果表明激光波长为465nm时结果更优，训练集和测试集的识别率分别达到87.65％和89.29％。此外，董庆利等运用生物散斑技术预测了牛肉质构特性，如硬度、咀嚼性及W-B剪切力，其预测决定系数分别为0.83、0.77和0.69。以上研究表明生物散斑技术可以用于肉的品质检测，但尚无用于牛肉掺假检测的报道。

在生物散斑数据分析中，惯性矩(Inertia Moment，IM)是最常用的定量分析方法。传统IM法通过计算样本生物散斑图像某固定列(行)的IM值或所有列(行)IM值中的最大值来衡量样本的生物散斑活性。然而，前一种方法仅提取了样本空间局部信息，结果易受样本的局部差异性(如样本的均匀性、样本表面不规则，以及散斑图像异常点等因素)的影响，不能反映整体的散斑活性。而在求取所有列(行)IM值中的最大值时，散斑图像中异常点会使结果出现偏差，且用IM最大值代表样本生物散斑活性仍缺乏有效的理论支撑。针对传统IM法以上缺点，在本发明中我们提出使用惯性矩谱分析方法结合支持向量回归机(Supportvector regression machine，SVR)对牛肉掺假进行定量检测。

发明内容

本发明的目的是针对现有牛肉掺假检测方法中存在的缺点，提供一种基于生物散斑和惯性矩谱分析的牛肉掺假检测方法。

本发明提供的牛肉掺假检测方法包括以下步骤：

(1)利用He-Ne激光器和CCD相机采集牛肉样本的生物散斑图像；

(2)构建生物散斑图像的惯性矩谱；

(3)建立牛肉掺假检测模型。

优选地，所述He-Ne激光器的功率为10mW、波长为632nm。

优选地，在采集牛肉样本的生物散斑图像时，激光入射角为60°，物距为220mm，CCD相机的分辨率为640×480，帧率为20帧/s，每个样本的采样时间为25s，每个样本采集500张时间序列图片。