基于多數據融合技術的臘肉品質分級方法

王昕琨，郭培源，林 巖

（北京工商大學計算機與信息工程學院，北京 100048）

基于多數據融合技術的臘肉品質分級方法

王昕琨，郭培源，林 巖

（北京工商大學計算機與信息工程學院，北京 100048）

針對近年來備受關注的臘肉酸價和過氧化值超標、褪色、出油、發黏等品質問題，提出一種快速、準確、實用的檢測技術。首先利用自組織特征映射網，對生化實驗測得的酸價、過氧化值以及微生物菌落總數數據，在相關國家標準的基礎上將樣品臘肉的品質等級劃分為4級：放心食用、可食用、不推薦食用和不可食用。在此基礎上采用近紅外光譜技術對臘肉的酸價與過氧化值進行檢測，用遺傳算法優選后的波長建模所得預測均方根誤差分別是用優選前建模的41%、57%，所用波長數約為整個波段波長數的1/3。采用顯微圖像技術獲得臘肉的菌斑信息，極大的改善了傳統細菌總數檢驗方法操作復雜、主觀性強、耗時長等問題。最后采用支持向量機對近紅外光譜數據和顯微圖像數據進行多數據融合，建立臘肉可食用等級快速判別模型。

近紅外光譜；多數據融合；支持向量機；臘肉

臘肉是一種悠久歷史、具有特有風味的傳統肉制品，是我國珍貴飲食文化遺產的重要組成部分[1]。酸價和過氧化值常用來衡量占臘肉成分30%～40%的脂肪油脂的酸敗、氧化程度，是評價臘肉品質的主要指標。食用酸價和過氧化值過高的臘肉會導致人體腸胃不適、腹瀉并損害肝臟[2]。微生物對臘肉風味形成起著重要的作用，在臘肉的貯藏銷售期，如果微生物增多，酸價和過氧化值就會增加，臘肉會加速變質，喪失營養價值，食用后可能引起嘔吐、腹瀉等癥狀，危害人體健康安全。我國現行標準只對臘肉的酸價和過氧化值設置閥值，將其分為超標與未超標2類。實際生活中，在不利貯藏環境條件影響下，當臘肉酸價與過氧化值還未超標時，微生物菌落總數可能已經超標。此時，未超標的臘肉也會有明顯的感官特征，如酸味、發黏等，不能滿足人們對食品品質日益增長的要求[3-4]。因此，需要融合酸價、過氧化值以及微生物菌落總數信息來評價臘肉品質并進一步細化分類等級。由于傳統理化檢驗操作耗時，不能快速進行現場實時檢測，因此，迫切需要一種快速、準確、實用的檢測技術對臘肉品質及分類進行檢測。

國內近紅外光譜（near infrared spectroscopy，NIR）技術在肉制品中的應用研究起步較晚。王多加等[3]總結了近紅外光譜檢測技術在農業和食品分析上的應用。屠康[4]對肉類品質無損檢測技術的研究進展進行了總結和報道。朱迅濤[5]用近紅外檢測了火腿腸中的蛋白質、脂肪和水分的含量。對未知樣品的細菌總數檢驗，國內外研究和使用較多的方法主要是微菌落技術、SimplateTM全平器計數法、阻抗法、紙片法。微菌落技術在培養后，需對菌落染色、固定、過濾，操作繁瑣[6]；SimplateTM全平器計數法進一步簡化了操作，但仍需24 h[6]；基于阻抗技術的自動檢測儀器可縮短檢測時間，但成本昂貴，不適于基層單位和中小型食品廠[7]；紙片法 雖然簡便經濟，但在檢測時間上與平板計數培養基法相比無明顯優勢[7]。

目前偏最小二乘法是最常用的光譜數據量化分析方法之一[8-10]。偏最小二乘法能克服光譜數據間的共線，對用于建模的波長數沒有限制，甚至可用全部光譜數據建模，以免丟失光譜信息。然而研究發現，用信噪比（RSN）高的波段比用信噪比低的波段建立的偏最小二乘法校正模型的預測能力明顯較強[11]，因此建立校正模型之前應該進行波長選擇。迄今為止，已有許多方法用在波長選擇上，其中遺傳算法以其全優、易實現的特點在其應用中作用明顯[12]。

本研究在國家相關食品標準的基礎上，研究并對臘肉品質等級重新劃分，利用近紅外光譜檢測、數字圖像處理及多數據融合技術，通過支持向量機（support vector machine，SVM）數據分類器對樣品臘肉品質等級進行模式識別及快速判別，以滿足實際應用需要。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

不同批次、共計10個臘肉樣品購于嘉興市正泰食品有限公司、廣州皇上皇集團有限公司、鳳凰縣松桂坊民族食品開發有限公司。

1.2 儀器與設備

FoodScan近紅外全光柵透射光譜分析儀 瑞士Foss公司；BI-2000醫學圖像攝像電子顯微鏡（分辨率1 280×1 024，130萬像素） 成都泰盟科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

樣品粉碎成肉糜狀，18 ℃恒溫箱保存。每隔12 h進行數據采集，采集12次，共得到120個包含生化、光譜、顯微菌斑圖像信息的樣本數據。

1.3.2 臘肉制品的酸價、過氧化值以及微生物菌落總數的檢測[13-15]。

GB 2730—2005《腌臘肉制品衛生標準》[13]作為檢測指標。按GB/T 5009.37—2003《食用植物油衛生標準分析方法》[14]測定樣品酸價與過氧化值；按GB 4789.2—2010《食品微生物檢驗菌落總數測定》[15]測定樣品微生物菌落總數。

1.3.3 基于遺傳算法的近紅外光譜區選擇

遺傳算法是建立在自然選擇和進化概念基礎上的一種非導數的隨機優化方法[16]，將其應用在近紅外光譜波長選擇中的主要步驟為：

1）編碼：每個波長為1個基因，對基因進行0、1二進制編碼，若基因編為1，建模時包括此波長；若為0，不包括此波長。1種0-1編碼組合稱為1條染色體，染色體長度為被編碼的波長數。2）選擇初始群體：假如初始群體包含N個個體，每1個體的染色體長度（波段的波長數）為m，則初始群體的選擇方法為：隨機產生N個m位的0-1二進制數作為初始群體。3）適應值函數：本研究采用交互驗證法評價模型的預測能力。評價指標為預測均方根誤差（root mean square error prediction，RMSEP），RMSEP值越小，則校正模型的預測能力越好。為使遺傳算法對適應值較高的個體有更多的生存機會，對評價指標變換，得到適應值函數為：

4）復制：復制的策略是以“輪盤賭”的方式進行正比選擇。5）交叉：本研究普通單點交叉方式。6）變異：變異方式是以一定概率產生發生變異的基因數，用隨機方法選出發生變異的基因。如果所選的基因的編碼為1，則變為0；反之編碼為0，則變為1。重復4）～6）至最大繁殖代數停止。

本研究將該方法用于臘肉酸價和過氧化值檢測基礎研究。光譜范圍為860～1 048 nm，分辨率為2 cm-1，每個樣品連續掃描32次，取平均值。

1.3.4 基于圖像形態學背景估算菌斑面積

GB 2726—2005《熟肉制品衛生標準》[17]中明確規定，臘肉食品的菌落總數要小于等于30 000 CFU/g才為食品合格。本研究提出一種利用計算機視覺獲取顯微菌斑圖像的方法，具體流程如圖1所示。

具體操作如下：

1）選取合適的結構元素：本研究選取菱形結構元素[16]。2）利用確定的結構元素對原圖像進行連續7次的膨脹操作（圖2a），再進行連續7次的腐蝕操作（圖2b），該圖像即為對原圖像背景的估計圖像。3）將原圖像與對背景的估計圖像進行減操作（圖2c）。4）采用閾值25對減掉背景的圖像進行分割（圖2d）。圖中黑色部分即為提取到的菌斑點。5）統計圖像中菌斑的面積[18-19]。將圖像轉換為二值圖像，利用Mat Lab函數bwarea（）求出黑色點所代表的菌斑點的總面積。

圖1 菌斑信息提取流程圖Fig.1 Flowchart of plaque extraction

圖2 圖像形態學提取菌斑面積操作過程Fig.2 Operation procedures for the extraction of plaque area by image morphology

1.3.5 基于支持向量機的臘肉模型建

將近紅外光譜檢測到的酸價、過氧化值數據和表面菌斑總面積作為特征向量，采用支持向量機進行多數據融合[20-22]，建立臘肉食用度識別模型。對臘肉的品質等級進行快速識別。圖3是分類預測模型結構圖。

圖3 支持向量機分類預測模型構建Fig.3 Support vector machine (SVM) prediction model

在Mat Lab1012b中，將采集到的數據生成.mat文件，在120個樣本數據中，隨機抽取80個作為預測模型的訓練集，40個作為預測集。采用Libsvm工具箱建立SVM分類模型[23-26]交叉驗證下不同參數。

2 結果與分析

2.1 等級劃分和集合劃分

在Mat Lab2012b中對樣本數據序列進行訓練。自組織特征映射網設計如圖4所示。重新劃分等級前后酸價、過氧化值以及微生物菌落總數范圍如表1所示。

圖4 食用程度等級劃分自組織特征映射網絡結構圖Fig.4 Self-organizing feature map network structure for edibility classification

表1 臘肉品質等級重新劃分前后酸價及過氧化值Table1 Acid value and peroxide value of bacon before and after quality grading

GB 2730—2005《腌臘肉制品衛生標準》[13]中明確指出酸價大于4.00 mg/g、過氧化值大于0.25 g/100 g以及微生物菌落總數大于30 000 CFU/g的臘肉屬于超標。本研究將酸價大于3.85 mg/g、過氧化值大于0.24 g/100 g以及微生物菌落總數大于30 000 CFU/g的樣本劃分為不可食用一類，這與GB 2730—2005的劃分標準相同；而將未超標樣本細化成了3類：安全食用、可食用和不建議食用，不僅符合國標，而且可精細劃分臘肉可食用等級。按照該分類結果，將對應的樣本分類，每1類30個，4類共120個樣本數據，以備之后的研究使用。

2.2 基于遺傳算法的近紅外光譜譜區選擇

表2 遺傳算法選取前后的矯正和預測結果Table2 Calibration and predictive results before and after selecting wavelengths by the genetic algorithms (GA)

表2列出了臘肉酸價和過氧化值用遺傳算法優選前后的波長建立的偏最小二乘法校正模型（交互驗證），表中校正均方根誤差（root mean square error correction，RMSEC）和RMSEP分別用來評價模型的擬和能力和預測能力。結果表明：用遺傳算法優選波長后建立的偏最小二乘法校正模型的預測能力有很大提高。用遺傳算法優選后的波長建模所得酸價、過氧化值的RMSEP值是優選前RMSEP值的41%、57%，所用波長數約為整個波段波長數的1/3。可以看出遺傳算法對波段進行波長選擇后模型精度提高、建模所用波長數減少。

由于遺傳算法為一種非導數的隨機優化算法，其中群體的選擇、交叉、變異都帶有很強的隨機性，所以每一次選擇的波數組合不會完全相同，其RMSEP也有所不同，但所選波長的位置大體相同，結果相差很小。

2.3 基于圖像形態學背景估算菌斑面積

臘肉樣品第1、7天和第10天，所獲得的脂肪組織顯微圖片及進行圖像處理后得到的菌斑圖片，見圖5。

圖5 光電顯微圖像及菌斑提取結果Fig.5 Optical microscopic images and plaque extraction results

圖6 10個樣品的光電顯微圖像與采樣時間關系Fig.6 Relationship of optical microscopic image and sampling time for 10 samples

隨著采樣時間的推移，部分樣品光電顯微圖像上菌斑像素數的變化情況（圖6）可以看出，在樣品變質過程中，顯微圖像中代表菌斑面積的像素數在不斷增加，與生化法檢中樣品細菌含量不斷增加的結論是一致的。因此菌斑統計可以描述臘肉變質過程，實現臘肉品質中細菌含量的快速檢測，避免耗時的生化方法檢測。

2.4 基于支持向量機的臘肉模型建立

為了得到較準確的模型，選取懲罰參數c和核函數參數g時，采用交叉驗證的方式可以有效的避免過學習和欠學習，得到較理想的準確率。選擇結果如圖7所示。最佳的參數為：懲罰參數c=0.707 107，核函數參數g=1.414 21。其運行結果如圖8所示，在多次訓練中，分類準確率為97.5%，實現了對臘肉品質的快速判別。

圖7 最佳參數選擇結果Fig.7 Selection of optimum parameters

圖8 支持向量機分類預測模型預測結果Fig.8 Predicted results from the support vector machine (SVM) prediction model

表3 對隨機抽取的40個樣本的預測結果Table3 Prediction of 40 random samples

對預測集40個樣品采集的數據進行預測，結果如表3所示。將表3與表1結果進行比較研究可知，利用近紅外光譜獲得酸價與過氧化值、計算機視覺技術獲得微生物菌斑面積、支持向量機神經網絡進行數據融合的技術對臘肉品質進行分級預測的結果與使用生化方法對臘肉進行分級預測的結果相同，證明所建支持向量機預測模型可以通過近紅外光譜數據和顯微菌斑圖像的多數據融合，完成對臘肉進行準確的分類識別。

3 結 論

本研究提出一種快速、準確、實用的檢測技術。首先利用自組織特征映射網以及生化實驗測得的酸價、過氧化值以及微生物菌落總數數據，將樣品臘肉的品質等級在相關國家標準的基礎上劃分為4級：放心食用、可食用、不推薦食用和不可食用。這既符合GB 2730—2005《腌臘肉制品衛生標準》所規定的衛生標準[13]，又細化了分類等級，符合人們生產生活的實際需要。在此基礎上采用近紅外光譜技術對臘肉的酸價與過氧化值進行檢測、用遺傳算法優選后的波長建模所得RMSEP分別是用優選前建模RMSEP值的41%、57%，所用波長數約為整個波段波長數的1/3。采用顯微圖像技術獲得臘肉的菌斑信息，極大的改善了傳統細菌總數檢驗方法操作復雜、主觀性強、耗時長等問題。最后采用支持向量機對近紅外光譜數據和顯微圖像數據進行多數據融合，建立臘肉可食用等級快速判別模型。

本方法可以實現對臘肉可食用程度的快速、準確判別。衛生檢疫部門及相關肉品廠家可以采用這種快速、準確、實用的檢測技術，保證消費者的食用安全。

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Quality Grading of Bacon Based on Multi-Data Fusion Technology

WANG Xin-kun, GUO Pei-yuan, LIN Yan
(College of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China)

In recent years, problems with the quality of Chinese bacon such as acid value and peroxide value exceeding the standards, fading, oil exudation and sticky feeling to the touch have received growing attention. A fast, accurate and practical detection technology was developed to evaluate Chinese bacon quality. According to the relevant national standards as well as the results of acid value, peroxide value and total bacterial number in bacon samples measured by biochemical methods as the input of self-organizing feature map, the bacon samples were divided into four categories: safe to eat, edible, not recommended to eat and inedi ble. The acid value and peroxide value of bacon were detected using near infrared spectroscopy. The root mean square error prediction (RMSEP) results after the selection were 41% and 57% of those before selecting wavelengths by the genetic algorithms. The selected number of wavelength was 1/3 of the total number of the whole wavelength. Plaque area information was obtained by microscopic imaging technology, which has greatly improved many problems with traditional testing methods for the determination of total bacterial numbers, such as complex operation, subjectivity and time consuming. Finally, a quick discriminant model for grading the ed ibility of Chinese bacon was established using the support vector machine approach based on the near-infrared spectral data and microscopic image data.

near infrared spectroscopy; multi-data fusion; support vector machine; Chinese bacon

TS251.6；O433.4 ；TP391.4

A

1002-6630（2014）02-0217-05

10.7506/spkx1002-6630-201402042

2013-06-05

北京市自然科學基金資助項目（4122020）

王昕琨（1989—），女，碩士研究生，研究方向為肉類品質。E-mail：wangxinkun218@163.com