基于高光谱成像技术的稻谷中霉菌定量检测及模型建立 |
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作者单位: | 南京财经大学 食品科学与工程学院/江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心,江苏 南京 210023;巴哈达尔大学 埃塞俄比亚生物技术研究所, 埃塞尔比亚 亚的斯亚贝巴999047;南京灵山粮食储备库有限公司,江苏 南京 211599 |
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基金项目: | 国家重点研发计划;江苏高校优势学科建设工程项目;江苏省创新项目 |
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摘 要: | 采用可见/近红外高光谱成像技术,并结合主成分分析(principal component analysis, PCA),利用偏最小二乘回归PLSR算法,构建稻谷储藏过程中典型霉菌(黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉)污染的无损检测方法。结果表明:稻谷分别接种3种霉菌后,黄曲霉菌繁殖速率最快,对比霉变过程下稻谷在400~1 000 nm波段信号发现,光谱反射率随霉变时间延长关联下降,其中黑曲霉对应的光谱信号变化幅度最为明显;结合PCA结果,不同霉变阶段性下稻谷光谱信号存在差异;霉变稻谷中黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉含量预测模型的相关系数分别为0.77、0.76和0.81,均方根误差分别为1.15、1.19和0.95 lg(CFU/g),能够做到对3种霉菌的准确预测。该结果可以为稻谷霉变的无损预测提供技术支持和理论依据。
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关 键 词: | 高光谱 稻谷 霉变 无损检测 预测模型 |
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