综合使用超声波成像和多变量图像分析来检测家禽肉中的骨碎片
Gentil A Collazos-Escobar1, Elisa Lincetti2, Sara Spilimbergo2
1Grupo de Análisis y Simulación de Procesos Agroalimentarios (ASPA), Instituto Universitario de Ingeniería de Alimentos-FoodUPV, Universitat Politècnica de València, Camí de Vera s/n, Edificio 3F, 46022, Valencia, Spain.
Food research international (Ottawa, Ont.)
|March 9, 2025
概括
这项研究表明,超声波成像与多变量分析相结合,可以可靠地检测胸中的骨碎片. 这种非侵入性方法为家禽产业提供了准确的实时质量控制.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 禽业需要有效的,非侵入性的方法来实时检测肉制品中的骨碎片.
- 当前的检测方法可能具有侵入性,或缺乏工业加工线路所需的速度.
- 确保无骨家禽产品对于消费者安全和产品质量至关重要.
研究的目的:
- 评估使用接触式超声波成像和多变量图像分析来检测无骨无皮胸片中的骨碎片的可行性.
- 评估特定超声波参数和统计分析技术在识别骨存在方面的有效性.
- 建立一个可靠的系统,用于在家禽肉中进行非侵入性,实时的骨碎片检测.
主要方法:
- 接触式超声波图像 (1 MHz) 采用通过传输的方式从带有或没有插入骨碎片的胸样本中获取.
- 能量大小和能量分布超声波参数在时间域 (TDA) 和频率域 (FDA) 中计算.
- 主要组件分析 (PCA) 应用于TDA,FDA和组合TFDA参数,使用剩余和平方 (RSS) 和Hotelling的T平方 (T2) 进行分类.
主要成果:
- 骨碎片显著改变了超声波参数,导致平均振幅下降 (52.6%-81.6%) 和偏差下降 (70.6%-97.9%),取决于骨的大小.
- PCA成功地区分了带有骨碎片和没有骨碎片的样本.
- RSS统计显示了高分类性能,在TDA,FDA和TFDA分析中达到超过95%的准确性.
结论:
- 将接触式超声波成像与多变量图像分析相结合,为检测胸骨碎片提供了高度准确和快速的方法.
- 开发的技术在家禽肉的非侵入性质量控制中具有重要的工业应用潜力.
- 这种方法提高了家禽加工行业的食品安全和产品质量保证.
