《蝦類產品新鮮度的高光譜圖像特性及檢測方法研究》是依託浙大寧波理工學院，由余心傑擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：蝦類產品新鮮度的高光譜圖像特性及檢測方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：余心傑
- 依託單位：浙大寧波理工學院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
蝦類新鮮度的快速無損準確檢測，是實現貯藏、流通過程蝦類新鮮度動態評估、等級標註和實時監控的基礎和關鍵。常規檢測方法測定速度慢，需破壞樣品，且不能同步獲取與新鮮度相關的理化、微生物和感官指標信息，無法實現蝦類新鮮度的快速無損準確檢測。本課題通過高光譜成像獲取蝦體高光譜圖像信息，結合數據挖掘、模式識別等方法，探究不同新鮮度下蝦類高光譜圖像信號的差異及變化規律，揭示蝦類新鮮度的高光譜圖像特性，並準確提取能表達理化、微生物、感官指標信息的高光譜-圖像特徵指紋參數，構建蝦類新鮮度預測模型，從而實現蝦類新鮮度的快速無損準確檢測。課題旨在建立一種從蝦類高光譜圖像信息獲取、模式識別、理化-微生物-感官特徵指紋參數同步提取，到蝦類新鮮度快速無損準確檢測的新方法，為研製蝦類新鮮度高光譜成像檢測儀器設備提供理論依據和方法基礎。
結題摘要
蝦類新鮮度的快速無損準確檢測，是實現貯藏、流通過程蝦類新鮮度動態評估、等級標註和實時監控的基礎和關鍵。課題圍繞蝦類新鮮度指標的光譜特性與識別方法、蝦類高光譜圖像特徵參數最佳化提取方法和高光譜圖像預測建模方法三個方面開展了研究。（1）開展了基於南美白對蝦揮發性鹽基氮的鮮度近紅外光譜識別方法研究，結果表明，利用光譜預處理、光譜降維手段獲取光譜特徵參數，結合SR、LSSVM機器學習分類方法，能較準確實現南美白對蝦肌肉揮發性鹽基氮含量（新鮮度等級）識別。（2）開展了蝦類高光譜圖像參數最佳化提取方法研究，提出了一種基於UVE-SPA 方法的蝦類高光譜圖像特徵波段選擇方法，結合該方法建立預測模型，對蝦體內明膠含量的預測相關性係數可達0.965。此外，提出了一種基於自編碼網路流形學習的光譜數據降維方法，該方法能有效提高蝦類新鮮度等級光譜預測建模的精度，為蝦類鮮度指標無損檢測研究中高光譜特徵波段選擇提供了有效的手段。（3）開展高光譜圖像預測建模方法研究，提出了一種基於稀疏表示的高光譜圖像預測建模方法，為蝦類高光譜成像的快速無損檢測預測建模研究提供了一種全新的途徑。本課題研究建立了從新鮮度高光譜圖像特徵參數提取，到蝦類新鮮度快速無損準確檢測預測建模的相關有效方法，為研製蝦類新鮮度高光譜成像檢測儀器設備提供理論依據和方法基礎。
