利用高光谱成像和独立成分分析进行非破坏性的牛肉掺假检测

《Journal of the Science of Food and Agriculture》：Non-destructive beef adulteration detection using hyperspectral imaging and independent component analysis

高光谱成像结合独立成分分析可快速检测重构肉糜及猪肉冒充牛肉掺假，通过提取肉表面形态差异特征实现非破坏性鉴别，LDA和OPLS-DA模型分别达到完美分类和AUC>0.92的性能，适用于工业化高通量筛查。

　　

摘要

背景

肉类掺假对食品安全和经济欺诈构成了重大挑战，然而传统的检测方法具有破坏性、耗时且不适合快速筛查。尽管非破坏性和快速高光谱成像（HSI）技术取得了进展，但其基于光谱的检测方法在区分化学性质相似的掺假物时仍存在困难。值得注意的是，与通过自然过程形成的真实肉类不同，掺假肉类经过人工处理，导致组织表面形态存在显著差异。这些固有的差异为快速检测掺假提供了关键线索。因此，本研究开发了一种结合HSI和独立成分分析（ICA）的新方法，用于提取牛肉掺假的特征。研究了两种类型的掺假情况：重组绞肉和用猪肉替代的牛肉，掺假比例分别为0%、10%、20%、30%、40%和50%。

结果

对于这两种掺假类型，均采用ICA从高光谱图像中提取组织表面特征，并通过衍生指标来表征表面变化趋势。随后，应用k最近邻算法和线性判别分析（LDA）对真实牛肉和重组绞肉进行分类，LDA模型实现了完美的区分效果（R²p?=?1.0000，RMSEP?=?0.0000）。在检测用猪肉替代的牛肉时，则使用了层次聚类分析（HCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）。OPLS-DA模型的性能明显优于HCA，在所有替代比例下均表现出色（AUC?>?0.92）。此外，可视化技术成功定位了猪肉替代区域并量化了替代程度。

结论

这种基于组织表面特征的方法提供了一种快速、准确且非破坏性的肉类掺假检测方法，具有重要的工业应用潜力，特别适用于肉类加工厂的高通量筛查和质量保证操作。? 2025 化学工业协会。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

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