几种海产鱼类菌落总数的近红外快速检测技术

【摘要】微生物污染是影响渔业质量安全的重要因素之一，传统菌落总数检测方法主要依据GB4789.2-2010，一般需培养(72±3)h，具有明显的滞后性、破坏性、操作复杂性；目前所研究开发的检测新技术主要包括电阻抗法、微量生化法、免疫学法、纸片法等，尽管在一定程度上能够提高检测效率，但总体上仍然需要较为复杂繁琐的样品前处理或培养过程，难以达到现场、在线检测的要求。而近红外光谱技术，能够针对食品等生物样本实现快速、在线、高效地定性或定量分析检测。本研究以便携式近红外光谱仪（FQA-NIRGUN)为硬件，以白色鱼（牙鲆、鲈鱼）与红色鱼（三文鱼）为研究对象，利用最小偏二乘法，结合遗传算法以及BP神经网络系统两种方法对比建模进行数据处理，建立三种海产鱼类的菌落总数检测模型，并对其实际样本进行性能测定，旨在研发更加快速、准确、现场的微生物检测技术，对水产品质量安全控制具有重要意义。主要的实验结果如下：（1）在近红外检测方法的建立以及近红外光谱的预处理中，实验装置为手持式近红外光谱仪，其一端链接电脑，一端探头处添加两片载玻片，载玻片紧贴鱼肉样本进行扫描。这种便携式组装易于现场检测。将扫描光谱通过Daubechies(db5)小波分析，选取第二层细节细数，去除低频与高频噪音信号，既能保留有效的原始数据的细节信息，又便于后续分析处理，可提高检测的准确性。（2）研究冷藏牙鲆菌落总数近红外快速检测方法的建模过程。利用最小偏二乘法，遗传算法结合BP神经网络系统建模，通过对比以及其实际样本性能验证（90组数据用于建模，30组数据用于模型验证，20组数据用于性能验证。），以便找到更加精确的模型。以R与RMSE作为评价模型的标准。结果表明：遗传算法与BP神经网络系统结合的建模方法优于最小偏二乘法建模，通过对不同时间、不同地点、不同新鲜度牙鲆进行模型验证，表明神经网络系统建模能很好的预测牙鲆的菌落总数，从鱼片扫描到得出结果整个过程只需1min，是一种快速、准确、在线的可行的检测新方法。（3）将对牙鲆菌落总数预测的模型应用到其他白色鱼肉（鲈鱼）以及红色鱼肉（三文鱼）中，通过对两者的建模、验证以及实际样本的性能验证（也均利用90组样本数据建模，30组样本数据用于模型验证，20组实际样本数据用于性能验证。），查看模型的通用性，结果表明此检测方法效果良好。本论文通过引进手持式近红外光谱仪，结合神经网络系统建模，建立几种鱼类的菌落总数快速在线检测方法，将结果与N.B.Tito等人，Yao-ZeFeng等人，DimitrisAlexandrakis，YankunPeng等人的前沿研究相对比，与现阶段研究进展相对比，得出此检测方法精确度与准确度均具有一定优势，为现场、快速、无损检测提供一类新的检测方法，对鱼类鲜度识别及其食品安全、运输仓储及加工过程都有重要意义。
【作者】段翠；
【导师】曹立民；
【作者基本信息】中国海洋大学，水产品加工及贮藏工程，2014，硕士
【关键词】便携式近红外光谱仪；遗传算法；BP神经网络；鱼类；菌落总数；快速在线检测；

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