基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测

王立舒，胡金耀，房俊龙，陈 曦，李 闯

基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测

王立舒，胡金耀，房俊龙※，陈 曦，李 闯

（东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030）

无损检测；光谱特征；高光谱图片；卷积神经网络；卷积自编码器

0 引 言

中国是猪肉生产和消费第一大国[1]，猪肉在市场销售过程中，色泽是影响消费者购买行为的主要因素[2]。生鲜肉色泽主要由肉中肌红蛋白相对含量及存在状态决定。随着冷藏时间延长，脱氧肌红蛋白与氧合肌红蛋白逐步氧化为高铁肌红蛋白，使生鲜猪肉逐渐由鲜红色转变为红褐色[3]，影响猪肉在市场上的销售。快速检测肌红蛋白相对含量，及时调节影响肌红蛋白改变的因素，在保证猪肉质量前提下，使猪肉维持鲜红色对肉品销售至关重要。目前对肌红蛋白相对质量分数检测主要有分光光度法、电化学法等，这几种方法准确度高，但对样本破坏性大，操作过程复杂[4]，因此实现对猪肉肌红蛋白快速无损检测仍是值得研究的问题。

目前，光谱技术可对样本内部特征快速检测，已经广泛应用于土壤[5-7]、农产品[8-9]、食品[10]等领域。高光谱成像能同时获取样本图像与光谱信息，基于图谱特征建立数学模型，能实现对样本快速分类与提高预测精度[11]。孙俊等[12]利用堆叠自动编码器（Stacked Auto Encoder，SAE）提取不同放置时间大米光谱与图像融合特征，建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）预测模型，实现对大米蛋白质含量在线检测。王彩霞等[13]采用连续投影算法、变量组合集群分析法提取特征光谱与第一主成分图像纹理特征建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）预测模型，实现对羊肉中饱和脂肪酸含量预测。翁士状等[14]利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型融合大米的图谱特征，实现对大米品质的无损检测。由于高光谱图像数据特征相关性强，冗余度高，采用线性方法处理高光谱数据，将直接影响模型预测精度。SAE具有非线性深层网络结构，能实现对输入数据特征提取[15]，使其在故障检测[16]、光谱特征提取[17]、图像分类[18]等领域广泛应用。对于大容量的数据样本，因SAE层数增加导致特征提取时间增加。深度学习技术快速发展[19]，把SAE中全连接网络结构替换成卷积神经网络，使用卷积自动编码器（Convolutional Auto Encoder，CAE）提取高光谱图像数据特征，能获得鲁棒性强、可判别性高的光谱与图像的深度特征。这种特征提取方式可解决线性方法提取特征能力不足与SAE计算速度过慢等问题。

目前CNN在机器视觉领域表现优异[20]，基于特征建立CNN预测模型相比与传统机器学习预测模型如SVR、PLSR等，能减少对数据预处理并提高模型预测精度[21]。本文采用CNN对光谱特征与图像特征及图-谱融合特征分别建立预测模型，实现对猪肉脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白、高铁肌红蛋白相对含量的无损检测，以期为生鲜肉类品质在线检测提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 样本制备与处理

试验猪肉样本品种为东北农业大学三花猪肉。该猪已达到7个月的出栏期，屠宰后经过24 h排酸。获取总质量为3 kg的里脊肉样本并剔除周边脂肪与结缔组织，用保鲜袋密封包装迅速运回无损检测实验室。先把猪肉样本切成10份形状为10 cm×10 cm×1 cm (长×宽×高)立方体，然后把每份样品切成2 cm×2 cm×1 cm的立方体，共计240个样本。将所用样品置于4 ℃恒温恒湿箱中放置0～5 d，每天取出40个样本送往高光谱实验室进行高光谱图像采集与肌红蛋白含量测量。针对不同部位的猪肉该检测方法仍有适用性，但对不同品种的猪肉，仍需要建立新的光谱图像数据库。

1.2 肌红蛋白测量

本次研究中对肌红蛋白含量测量参考Krzywick[22]分光光度法，得出样本测量值。将磨碎猪肉样品5 g与25 mL磷酸钠缓冲液（0.04 mol/L，pH值为6.8）混合，然后用匀浆器以10 000 r/min均质30 s。将均质液放置4 ℃恒温恒湿箱保存1 h后取出。以4 500 r/min离心20 min后过滤上清液。用分光光度计分别在525、545、565和572 nm测定滤液吸光度值。由吸光度值计算脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白、高铁肌红蛋白相对质量分数，计算公式如下：

式中1、2、3分别为572与525 nm、565与525 nm、545 与525 nm吸光度比值。DeoMb为脱氧肌红蛋白质量分数（%），OxyMb为氧合肌红蛋白相对质量分数（%），MetMb为高铁肌红蛋白相对质量分数（%）。贮藏期间生鲜猪肉肌红蛋白相对质量分数的变化趋势如图1所示。

由图1可知，在0～5 d试验周期内脱氧肌红蛋白相对质量分数下降缓慢，氧和肌红蛋白相对质量分数明显下降，高铁肌红蛋白相对质量分数先下降再上升。随冷藏时间延长，生鲜猪肉发生褐变最终腐败变质。

1.3 高光谱图像采集

高光谱图像采集在东北农业大学电气与信息学院高光谱图像处理实验室进行，高光谱成像系统硬件部分如图2所示。该硬件系统主要由高光谱成像仪（HyperSpec ® VNIR-A，Headwall Photonics Inc）、电控传输平台、卤素灯等组成。高光谱成像仪作为高光谱成像系统核心部件，其摄像机为图像传感器（Charge Coupled Device，CDD）、光谱仪为可见/近红外光谱仪（光谱范围400～1 000 nm，光谱采样间隔0.74 nm，光谱通道数810，光谱分辨率2～3 nm）。

高光谱系统开机预热30 min，保证照射光源稳定。将样本平铺在移动平台，通过Hyperspec软件平台设置载物台移动速度为5 mm/s。为消除暗电流及光源分布不均匀对高光谱成像造成影响，需要对样本图像进行黑白矫正[23]，用以下公式可以获得校正后的反射强度R：

式中R为猪肉未经矫正的高光谱图像，R为100%反射率条件下的白色标定图像，R为0%反射率条件下的全黑色标定图像，R为校正后的光谱反射强度。

1.4 光谱特征预处理

使用ENVI5.3软件，提取每个样本感兴趣区域，并计算该区域内猪肉像素平均反射率作为光谱特征。其中240个样本，每个样本采集5个点，共测得1 200试验点。每个样本点的光谱维度为800，光谱信息矩阵存储格式为1 200行800列。由于仪器精准度与测量环境导致光谱数据产生偏差，为消除噪声提高光谱分辨率，采取卷积平滑（Savitzky-Golay，SG）对光谱信号去噪，图3反映预处理前后光谱特征变化，对比图3a、3b发现：经过SG预处理后高光谱曲线平滑度提高，毛刺减少。

1.5 高光谱图像信息提取

样本在每个波长有一张图像，共计800幅图像，相邻波长图像信息高度相关，不利于图像信息提取与储存[24]。使用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）对高光谱图像数据进行降维（样本选取的矩阵为：××，其中为光谱波段数，=800，为二维图像的宽度，50 pixels，为二维图像的高度，50 pixels），提取方差贡献率大的主成分因子。使用ENVI5.3软件将高光谱图像经过线性组合后形成主成分图像。

前3个主成分图像累计贡献率达到90.62%。其中第一主成分贡献率为88.50%，表达信息量最多，选取第一主成分图像用于图像信息提取。将第一主成分图像尺寸统一为16 pixel×16 pixel，并展平为一维向量，每幅图像中包含768个像素点。

1.6 卷积自编码器

Hinton等[25]提出自编码器（Autoencoder，AE）用于特征提取，Chen等[26]将多个AE采用级联堆叠构成SAE用于高光谱数据深层特征提取。CAE为SAE改进形式，以端对端方式完成卷积与反卷积运算，实现光谱与图像信息深度特征提取。卷积自编码器利用CNN模型稀疏连接和权值共享特性，解决SAE因层数增加参数成指数增长问题，减少模型参数避免算法过拟合[27-28]，提高特征提取效率。卷积自编码器模型如图4所示。该模型分为编码器、解码器两部分，编码器由各种卷积层与池化层组成，对输入向量进行编码，提取向量深度特征，降低向量维度。解码器主要由反卷积层与上采样层构成，用于特征数据重构。

1.7 CNN回归模型

卷积神经网络回归模型是一种多层监督学习的神经网络，包括输入层、卷积层、池化层、输出层，其基本结构如图5所示。卷积层与池化层是实现卷积神经网络特征提取功能核心模块[29]，卷积层中通过卷积核对输入特征矢量进行卷积操作，再利用非线性激活函数构建输出特征矢量，其数学模型如式（8）所示：

最大池化层是对输入数据缩放映射，在输入中提取局部最大值，降低训练参数数量，提高特征鲁棒性，其数学模型如式（9）所示：

1.8 PLSR与SVR回归模型

PLSR集成主成分分析、多元线性回归分析等优点，在光谱信息存在多重相关性条件下建立回归模型，该模型潜变量通过自变量与目标变量间的协方差提高模型预测精度，是对光谱数据分析的一种多元统计分析方法。

SVR模型能解决有限样本与数据非线性问题，对高光谱数据分析有较大优势。该算法将样本集从原始特征空间映射到高维特征空间，然后在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归，本文采用PLSR、SVR与CNN模型建立猪肉中肌红蛋白无损检测预测，通过对比3个模型决定系数与均方根误差选择较优模型。

1.9 试验平台

本文中模型的训练与测试所用电脑的主要配置为PC Intel(R) Core(TM) i5-4200H CPU @ 2.80GHz 2.79 GHz、操作系统为windows10。使用Keras深度学习框架，采用python3.7作为编程语言。

2 结果与分析

2.1 光谱深度特征建模结果与分析

预处理后的光谱信息经过卷积编码器特征提取后，每个样本值的维度由800降到64。图6a为某个样本的原始光谱信息，经过卷积编码器后提取的深度特征结果如图6b所示，深度特征经过解码器重构后光谱信息如图 6c所示。经过对比发现，重构后光谱信息变化趋势与原始光谱信息大致相同。

针对不同放置时间的猪肉样本，共获得1 200个样本值（训练集900个，预测集300个），分别对全光谱波段与光谱深度特征建立CNN预测模型。800个全光谱波段存储矩阵格式为1 200×800（行×列），深度光谱特征的存储矩阵格式为1 200×64。基于全波段与深度光谱特征的肌红蛋白值含量CNN预测模型评价结果如表1所示。

表1 基于光谱特征的CNN模型预测结果

2.2 图像特征信息建模结果与分析

通过ENVI5.3软件得到某样本猪肉第一主成分图像如图7a，将第一主成分图像转换为768维列向量如图7b所示，将列向量作为CAE的输入，提取主成分图像的深度特征如图7c，深度特征经过重构解码，图像信息如图 7d所示。对比发现经过CAE重构的图像信息与原始信息变化趋势大致相同，可以得出卷积编码器可用于对高光谱主成分图像深度特征提取。

全图像信息经过卷积编码器特征提取后得到深度图像信息，维度由768降到64。分别对全图像特征与深度图像特征建立CNN预测模型，训练集与预测集的划分方法与光谱信息建模相同，按照测试集与预测集3∶1的比例划分。基于全部图像特征与深度图像特征建立CNN肌红蛋白预测模型评价结果如表2所示。

表2 基于图像特征的CNN模型预测结果

2.3 基于融合信息的建模结果与分析

参考文献[12]数据融合方法，将光谱信息与图像信息进行数据层的融合，800维的光谱信息与768维的主成分图像数据得到1 568维列向量，并输入到CAE提取融合深度特征，样本数据集的划分与2.1节相同。为进一步验证基于高光谱图像信息预测猪肉肌红蛋白含量的有效性，设计PLSR、SVR与CNN模型的肌红蛋白对比试验，建模结果如表3。

表3 基于融合信息模型预测结果

基于以上结果分析在提取光谱特征时，采集区域集中在精瘦肉，采集的光谱信息与在采集较大光斑的图像反射率不同，导致两者的光谱曲线有差异，光谱信息包含特征点不足。通过提取样本主成分图像的图像特征，来弥补不足。猪肉样本高光谱主成分图像包含样本颜色、纹理等特征，卷积神经网络较强的特征提取能力，提取图像深层次特征。采用图像特征与光谱特征的融合能获取更加全面的特征点。为进一步验证模型的可靠性，再次随机选取50个样本数据作为预测集，肌红蛋白含量预测值与实测值比较如图8所示，预测集决定系数均大于0.85，进一步验证模型具有较好的预测能力。

3 结 论

本文采集冷藏4 ℃的猪肉在0～5 d试验周期内猪肉高光谱的光谱与图像信息，采用卷积自编码器对光谱信息、图像信息及两者融合信息进行深度特征提取，并建立卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）、持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）猪肉肌红蛋白含量预测模型，得到以下结论：

1）基于全波段与经过卷积自编码器提取深度特征建立CNN肌红蛋白预测模型，其中全波段光谱信息建立肌红蛋白模型，脱氧肌红蛋白（Deoxymyoglobin，DeoMb）、氧合肌红蛋白（Oxygenated myoglobin，OxyMb）、高铁肌红蛋白（Metmyoglobin，MetMb）的预测集决定系数分别为0.855 1、0.886 2、0.861 8。基于深度特征建立回归模型DeoMb，OxyMb，MetMb的预测集决定系数分别0.923 8、0.920 3、0.909 2，基于深度光谱特征建立模型决定系数均有提高。可以得出，卷积神经网络对于光谱数据有特征提取功能，可用于光谱数据研究与分析。

2）基于光谱-图像深度融合特征建立卷积神经网络肌红蛋白回归模型，DeoMb，OxyMb，MetMb的预测集决定系数分别0.964 5、0.973 2、0.958 5，相比于建立的光谱、图像特征模型，其预测集决定系数较高，均方误差较低。说明融合特征包含更加全面的猪肉样本信息，基于融合特征建立回归模型能提高预测准确度。

3）基于图谱融合特征建立CNN、PLSR、SVR 3个回归模型，对比三者决定系数可以得出：利用融合特征建立CNN预测模型准确度较高，有广阔应用场景，为高光谱图像处理提供新的方法。

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Non-destructive detection of pork myoglobin content based on hyperspectral technology

Wang Lishu, Hu Jinyao, Fang Junlong※, Chen Xi, Li Chuang

(,,150030)

Hyperspectral imaging system can widely be expected to acquire a set of sample images within certain spectral bands in each pixel at the same time. In this study, rapid detection was proposed for the myoglobin content in pork samples using spectral images and deep learning. The pork was placed under the cold storage conditions at 4°C, where a total of 250 pork samples were settled at different times (0-5 d). A hyperspectral imager was used to collect the pork hyperspectral images (400 to 1 000 nm). ENVI5.3 software was also selected to determine the region of interest (ROI) in the hyperspectral images, thereby extracting the full-band average spectrum and principal component image of ROI. Subsequently, a Savitzky-Golay (SG) filter was used to denoise the spectral information for the curve smoothness and spectral resolution. A convolutional auto encoder (CAE) was utilized to extract spectral depth features. A prediction model was finally established for the content of deoxymyolglobin (DeoMb), oxymyoglobin (OxyMb), and metmyoglobin (MetMb) in the pork samples. The results showed that the determination coefficients of test datasets were 0.923 8, 0.920 3, and 0.909 2, and the root mean square errors (RMSE) were 0.033 4, 0.619 7, and 0.809 1, respectively. Furthermore, the image information of adjacent wavelengths was highly correlated against the image extraction and storage. Principal Component Analysis (PCA) was utilized to reduce the dimension of hyperspectral images for better storage and processing. As such, the images under all bands were linearly combined to form a principal component image in the ENVI5.3 software. The first three principal component images represented 90.62% of the original hyperspectral image, where the contribution rate of the first principal component was 88.50%, indicating the most information. Therefore, the first principal component image was selected for the subsequent image extraction. The first principal component image was unified to the size of 16×16 pixels, and then converted into a 768-dimensional column vector for the extraction of image depth features using a convolutional encoder. DeoM, OxyMb, and MetMb content prediction models were established using image depth features, in which the determination coefficients of test datasets were 0.772 1, 0.828 7, and 0.825 4, while the RMSE of prediction were 0.105 8, 1.302 7, and 1.566 7. The spectral and image features were fused at the data level, and then the fusion data was input into the CAE to extract the deep fusion features. The DeoMb, OxyMb, and MetMb content prediction models were also established using the fusion depth features. The determination coefficients of test datasets were 0.964 5, 0.973 2, and 0.958 5, while the RMSE of prediction were 0.015 8, 0.226 6, and 0.381 6. Obviously, the determination coefficients of the test dataset were improved, while the RMSE were reduced, compared with the individual image and spectrum information. Partial least square regression (PLSR) and support vector machine regression (SVR) prediction models were also established to further verify the relationship between the graph-spectrum fusion feature and pork myoglobin. It was found that the determination coefficients of the test dataset were greater than 0.85. Consequently, the convolutional autoencoder can be expected to extract the deep fusion features of image and spectral information. Moreover, the fusion features can better reflect the internal and external information of pork. The CNN regression model using the fusion features can also be used to improve the prediction accuracy. This finding can provide a new better way to detect the myoglobin content in pork using hyperspectral imaging.

nondestructive detection; spectral feature; hyperspectral image; convolutional neural network; convolutional autoencoder

王立舒，胡金耀，房俊龙，等. 基于高光谱技术的猪肉肌红蛋白含量无损检测[J]. 农业工程学报，2021，37(16)：287-294.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.035 http://www.tcsae.org

Wang Lishu, Hu Jinyao, Fang Junlong, et al. Non-destructive detection of pork myoglobin content based on hyperspectral technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(16): 287-294. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.035 http://www.tcsae.org

2020-03-18

2021-08-13

黑龙江省教育厅科技课题（12521038）

王立舒，教授，博士，博导。研究方向：农业电气化与自动化；电力新能源开发与利用。Email：wanglishu@neau.edu.cn

房俊龙，教授，博士，博导。研究方向：电力系统自动化、信息处理与智能测控。Email：junlongfang@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.16.035

S126

A

1002-6819(2021)-16-0287-08