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题名基于自编码收缩神经网络的奶粉掺杂快速拉曼成像检测
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作者
夏启
黄志轩
鲍蕾
卜汉萍
陈达
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机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
雀巢研发(中国)有限公司雀巢食品安全研究院
中国民航大学民航热灾害防控与应急重点实验室
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出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期296-302,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(21973111,61378048)
“十三五”国家重点研发计划重点专项(2018YFF01011700)。
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文摘
建立一种快速的奶粉掺杂拉曼成像识别方法,开发了自编码收缩神经网络重构算法,从低信噪比的短时拉曼成像信号中准确提取本征信号,并有机结合多元回归技术对奶粉中掺杂物进行定量分析,极大提升了拉曼成像扫描速度。在多种掺杂奶粉样本的定量检测中,该方法所建立的定量模型R2均达到了0.95以上,其检测速度较传统拉曼成像技术提升了30倍,可在2 min之内完成50 mm×50 mm区域内的奶粉掺杂检测。结果表明,该方法可有效满足奶粉掺杂快速检测的实际需求,并为其他非均匀食品体系掺杂快速检测提供了一种新方法。
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关键词
奶粉掺杂
快速拉曼成像
自编码收缩神经网络
本征信号提取
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Keywords
milk powder adulteration
high-speed Raman imaging
self-encode shrinkage neural network
extraction of intrinsic signals
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分类号
O657.3
[理学—分析化学]
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