多位置可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)與種雞蛋受精信息的關(guān)系研究

張 伏， 崔夏華， 張亞坤， 王永縣

1. 河南科技大學(xué)農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院， 河南 洛陽(yáng) 471003 2. 江蘇大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 鎮(zhèn)江 212013 3. 機(jī)械裝備先進(jìn)制造河南省協(xié)同創(chuàng)新中心， 河南 洛陽(yáng) 471003

引 言

種雞蛋胚胎發(fā)育過(guò)程耗能、 耗時(shí)， 但其孵化率不足100%， 若能在孵化早期及時(shí)判別未受精種蛋， 可避免未受精種蛋失去食用價(jià)值造成的浪費(fèi)和因其腐敗霉變影響其他正常胚胎的發(fā)育[1]。 因此， 在種雞蛋孵化早期及時(shí)判別受精情況， 具有重要意義。

目前， 種雞蛋的無(wú)損檢測(cè)法有敲擊振動(dòng)法、 光電學(xué)檢測(cè)法、 高光譜圖像法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)法等， 利用敲擊振動(dòng)法檢測(cè)種蛋時(shí)， 需對(duì)種蛋兩次敲擊檢測(cè)， 且第二次檢測(cè)時(shí)的判別效果較準(zhǔn)確， 但此時(shí)無(wú)精蛋已不具有優(yōu)質(zhì)的食用價(jià)值[2-3]； 光電學(xué)檢測(cè)法雖在一定程度上解決了種蛋個(gè)體差異性大的問(wèn)題， 但由于蛋殼顏色、 蛋殼厚度、 蛋黃顏色等因素會(huì)吸收或反射入射光中特定波長(zhǎng)的光， 影響種蛋透光率的準(zhǔn)確性， 存在誤判的可能性[4-5]； 計(jì)算機(jī)視覺(jué)法僅獲取圖像信息， 褐殼蛋蛋殼上的色素會(huì)使圖像產(chǎn)生噪聲， 此法對(duì)白殼種蛋的檢測(cè)效果優(yōu)于褐殼種蛋[6-8]； 高光譜圖像檢測(cè)法雖具有準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn)， 但其成本高， 運(yùn)算量大， 僅適于實(shí)驗(yàn)室研究用[10]。

目前檢測(cè)種雞蛋受精信息所選擇的位置并不單一、 確定。 潘磊慶等[11]采用高光譜圖像技術(shù)分別對(duì)雞種蛋胚胎的鈍端、 中間、 銳端3個(gè)位置進(jìn)行早期胚胎性別鑒定； 劉瑩瑩等[12]從種雞蛋鈍端采集圖像， 建立新鮮度預(yù)測(cè)分級(jí)模型； 秦五昌等[13]采集種雞蛋鈍端數(shù)據(jù)研究入孵后雞蛋品質(zhì)的變化； Das等[14]利用黑白機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)從種蛋赤道側(cè)透射， 采集孵化早期的種蛋圖像， 經(jīng)過(guò)處理后根據(jù)生命活力的差別判別剔除無(wú)精蛋。

利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)種蛋早期光譜數(shù)據(jù)采集位置進(jìn)行研究， 從而實(shí)現(xiàn)在不損壞種蛋的前提下， 為受精蛋和無(wú)精種蛋檢測(cè)與判別提供新思路和新方法。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 材料

試驗(yàn)樣本為181個(gè)殼色相近、 表面無(wú)裂紋的新鮮種雞蛋， 清理蛋殼表面， 采用0.1%新潔爾滅溶液消毒后將樣本標(biāo)號(hào)， 且分別對(duì)種蛋的銳端、 鈍端和赤道的兩相對(duì)位置標(biāo)記為1， 2， 3和4。 樣本集中放置在溫度為37.8 ℃、 濕度為60%的孵化機(jī)中， 且孵化機(jī)的溫度和濕度根據(jù)變溫孵化法調(diào)節(jié)。 種雞蛋測(cè)量位置見(jiàn)圖1。

圖1 種雞蛋測(cè)量位置圖

1.2 儀器

試驗(yàn)用可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)見(jiàn)圖2， 系統(tǒng)包括光源(150 W鹵素?zé)?、 USB 4000光纖光譜儀(Ocean Optics)、 裝有與光譜儀配套采集軟件Spectrasuite的計(jì)算機(jī)和一根Y型光纖。 光源為入射光強(qiáng)度可調(diào)的便攜式光源， 光譜儀的波長(zhǎng)范圍為345～1 041 nm， 計(jì)算機(jī)與光譜儀間通過(guò)數(shù)據(jù)線連接。 種雞蛋孵化使用的是WQ-192孵化機(jī)(德州市通達(dá)孵化設(shè)備制造廠， 山東德州)。

圖2 可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)

1.3 方法

1.3.1 光譜采集

采集345～1 041 nm波長(zhǎng)范圍的種蛋樣品表殼漫反射光譜， 采集位置為所標(biāo)記的4個(gè)位置， 采集時(shí)將光纖探頭緊貼樣本表面， 避免除入射光外其他光源的影響。 每次采集光譜數(shù)據(jù)前設(shè)備預(yù)熱30 min， 設(shè)置光譜采集軟件的積分時(shí)間為4 ms， 積分次數(shù)為10次， 平滑度為5。 將探頭緊貼校準(zhǔn)白板， 調(diào)節(jié)光源使最大反射率為最大量程的80%， 而后在不漏光的情況下采集暗光譜。 光譜校正可有效消除暗電流的影響。 樣本反射率計(jì)算公式為

式中，R為所測(cè)樣本反射率；I為樣本的反射光譜強(qiáng)度；IC為參考光譜；IA為暗光譜(無(wú)單位)。 從放入孵化機(jī)時(shí)開(kāi)始， 每隔24 h采集一次光譜數(shù)據(jù)， 采集時(shí)待光譜曲線穩(wěn)定后保存所測(cè)數(shù)據(jù)。

圖3 第2次照蛋及部分種蛋破殼結(jié)果

1.3.2 受精信息判別

對(duì)孵化10 d的種蛋照蛋， 初步判別受精信息， 孵化15 d時(shí)， 第2次照蛋， 對(duì)通過(guò)照蛋無(wú)法準(zhǔn)確受精信息的種蛋破殼處理， 以殼內(nèi)是否有血絲或胚胎為依據(jù)， 判別該樣本的受精信息， 第2次照蛋及部分種蛋破殼結(jié)果見(jiàn)圖3。 通常判別時(shí)間越早無(wú)精蛋的食用價(jià)值越大， 越能降低因種蛋不可食用造成的經(jīng)濟(jì)損失。 因此， 探索入孵120 h內(nèi)的種蛋受精判別， 尋找光譜與位置信息的普遍規(guī)律很有意義。

2 結(jié)果與討論

2.1 統(tǒng)計(jì)結(jié)果

對(duì)181個(gè)種蛋統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)， 共有166個(gè)受精蛋， 15個(gè)無(wú)精蛋。 分析時(shí)隨機(jī)選擇61個(gè)樣本交叉驗(yàn)證。 本試驗(yàn)受精蛋類別變量設(shè)為1， 無(wú)精蛋類別變量設(shè)為-1。

2.2 數(shù)據(jù)處理

光譜兩端的噪聲大， 信噪比低且信息少， 選取440.27～874.6 nm區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

由圖4和圖5發(fā)現(xiàn)， 受精蛋和無(wú)精蛋光譜曲線的總趨勢(shì)相同， 在500～700 nm間有3個(gè)明顯的波峰， 且位置3和4的光譜曲線明顯高于位置1和2。 建模前， 利用S-G平滑法、 二階導(dǎo)數(shù)法(SD)、 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正SNV、 變量標(biāo)準(zhǔn)化Normalization(Nor)和多元散射校正MSC對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理， 將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)完成主成分分析(principal component analysis)。 在實(shí)際應(yīng)用中， 累計(jì)貢獻(xiàn)率一般大于85%， 據(jù)此可決定主成分選取的個(gè)數(shù)。 種雞蛋原始光譜數(shù)據(jù)主成分分析發(fā)現(xiàn)， 前2個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為97%， 可準(zhǔn)確反映光譜數(shù)據(jù)信息， 代表原始變量。

圖4 樣本平均原始光譜圖

圖5 主成分得分

2.3 建模方法比較

采用PCA-SVM建模方法得出不同位置多種預(yù)處理方法訓(xùn)練集和驗(yàn)證集判別準(zhǔn)確率， 不同位置的判別準(zhǔn)確率見(jiàn)表1。

表1 不同位置的判別準(zhǔn)確率

續(xù)表1

對(duì)比發(fā)現(xiàn)SD和MSC的判別準(zhǔn)確率無(wú)變化， 說(shuō)明兩種預(yù)處理方式對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源位置不敏感； 而SNV預(yù)處理的準(zhǔn)確率隨著位置的變化波動(dòng)較大， 說(shuō)明其對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源位置敏感， 因此在涉及樣本多位置變化的實(shí)驗(yàn)時(shí)， 不建議使用二階導(dǎo)數(shù)法和多元散射校正對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理。 由表1發(fā)現(xiàn)， 不同位置的Nor預(yù)處理和S-G平滑預(yù)處理驗(yàn)證集的判別準(zhǔn)確率則隨著時(shí)間的推移在一定范圍內(nèi)波動(dòng)， 在種雞蛋胚胎發(fā)育120 h內(nèi)對(duì)受精信息有效判別， 驗(yàn)證集的最佳判別準(zhǔn)確率為91.71%， 而SNV預(yù)處理位置3的驗(yàn)證集判別準(zhǔn)確率隨著時(shí)間的推移逐漸上升， 位置4的驗(yàn)證集判別準(zhǔn)確率雖有波動(dòng)， 但總體上升， 種雞蛋胚胎發(fā)育越長(zhǎng)判別效果越佳， 見(jiàn)圖6， 在種雞蛋胚胎發(fā)育120 h內(nèi)對(duì)受精信息有效判別， 判別準(zhǔn)確率為91.16%， 數(shù)據(jù)采集位置為赤道處。 研究發(fā)現(xiàn)， 上述三種預(yù)處理方式均在赤道側(cè)的判別準(zhǔn)確率最佳， 這主要是由于赤道側(cè)較種雞蛋兩端表面平緩， 可采集到更多的信息。

圖6 SNV預(yù)處理的驗(yàn)證集判別準(zhǔn)確率

3 結(jié) 論

(1)基于可見(jiàn)/近紅外光譜的受精蛋判別位置和判別時(shí)間， 通過(guò)對(duì)光譜數(shù)據(jù)的截取， 確定440.27～874.6 nm波段的光譜可實(shí)現(xiàn)對(duì)種雞蛋的判別。

(2)入孵后不同位置、 不同預(yù)處理方式對(duì)模型判別準(zhǔn)確率的影響。 發(fā)現(xiàn)二階導(dǎo)數(shù)SD和多元散射校正MSC兩種預(yù)處理方式對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源位置不敏感， 對(duì)判別準(zhǔn)確率無(wú)影響； 變量標(biāo)準(zhǔn)化Nor對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源位置略敏感， 對(duì)準(zhǔn)確率影響較?。?而S-G平滑和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正SNV兩種預(yù)處理結(jié)果則對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源位置敏感， 對(duì)判別準(zhǔn)確率的影響最大。 因此在涉及樣本多位置變化的試驗(yàn)時(shí)， 不建議使用二階導(dǎo)數(shù)SD和多元散射校正MSC對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理。

(3)入孵后不同時(shí)間、 不同預(yù)處理方式對(duì)模型判別準(zhǔn)確率的影響。 不同位置的Nor預(yù)處理和S-G平滑預(yù)處理驗(yàn)證集的判別準(zhǔn)確率則隨著時(shí)間的推移在一定范圍內(nèi)波動(dòng)， 胚胎發(fā)育120 h內(nèi)的判別準(zhǔn)確率為91.71%， 而SNV預(yù)處理的判別準(zhǔn)確率隨著種雞蛋胚胎發(fā)育時(shí)間越長(zhǎng)判別效果越佳， 在120 h內(nèi)的判別準(zhǔn)確率為91.16%， 上述三種預(yù)處理方式在赤道側(cè)判別準(zhǔn)確率最高。