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Resonon--利用VIS/NIR高光譜成像進行生魚片寄生蟲檢測

瀏覽次數(shù):848 發(fā)布日期:2023-5-26  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負

生魚片又稱魚生,古稱魚膾,起源于中國,最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的菜品。

生魚片制作簡單,食用可口,營養(yǎng)豐富。從營養(yǎng)學(xué)角度說,生魚片沒有經(jīng)過傳統(tǒng)的炒、炸、蒸等烹飪方法,因此營養(yǎng)物質(zhì)完全沒有流失,是一道極富營養(yǎng)的菜肴。
 

但是從衛(wèi)生角度考慮 ... ...

生魚片是一種傳統(tǒng)的日本食品,在日本以外的許多國家都很流行,但嚴重的健康風(fēng)險,如腹痛,腹瀉,嘔吐,以及由生魚片上常見的寄生蟲引起的器官損傷,是消費者擔(dān)心的因素。

冷凍處理是一種有效殺滅寄生蟲的方法,但由于可接受的溫度范圍窄,無法廣泛應(yīng)用;過高的溫度無法完全消除所有寄生蟲,而過低的溫度會損害生魚片的風(fēng)味。

因此,有必要開發(fā)一種寄生蟲檢測方法,以便清除被感染的生魚片。傳統(tǒng)的生魚片寄生蟲檢測方法主要有顯微鏡法、免疫熒光法、聚合酶鏈式反應(yīng)法等,但這些方法耗時費力,不易實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。因此,迫切需要一種快速、簡便、可靠、智能的生魚片寄生蟲檢測方法。目前,可見光和近紅外(VIS/NIR)光譜在食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用已經(jīng)很成熟,包括疾病監(jiān)測、害蟲檢測、蛋白質(zhì)和脂肪含量評估等。然而,寄生蟲非常小,利用VIS/NIR高光譜成像技術(shù)能否檢測到生魚片上的寄生蟲仍然是一個未知的問題。
 

利用VIS/NIR高光譜成像進行生魚片寄生蟲檢測
 


基于此,在所附的文章中, 研究者們首次探討了Resonon Pika XC2高光譜成像結(jié)合化學(xué)計量建模檢測草魚生魚片上寄生蟲(異尖線蟲)的能力。為此,作者(a)比較了生魚片表面、生魚片邊緣和生魚片上存在異尖線蟲的VIS/NIR光譜特征差異,(b)選擇不同特征納入分析時,應(yīng)用偏最小二乘回歸(PLSR)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)測試寄生蟲檢測能力,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的應(yīng)用前景。
 

VIS/NIR高光譜成像平臺
 

【結(jié)果】
 

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

未來實際應(yīng)用中寄生蟲檢測方案
 

【結(jié)論】

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

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