基于CV-ANN技术的花椒色素类成分含量快速无损检测研究

作者：陈茜; 韦志强; 徐晓雪; 谭超群; 范文翔; 吴纯洁; 袁星^*

来源：中国调味品, 2019, 44(02): 45-50.

• 花椒
• 颜色
• 色素
• CV-ANN
• 相关性

目的:通过探索花椒颜色和色素类成分含量的相关性,为花椒品质的快速评价提供参考依据。方法:采用机器视觉(CV)技术客观量化不同来源花椒的颜色;分别测定花椒样品中黄酮、多酚、花青素以及叶绿素的含量;采用SPSS 20.0软件分析花椒颜色与色素类成分之间的相关性;借助matlab工具箱采用人工神经网络(ANN)训练建模,根据花椒的颜色值预测花椒色素类成分含量。结果:花椒黄酮、多酚和花青素含量与L*值呈显著负相关,与a*值呈显著正相关;叶绿素含量与a*值呈显著负相关,与b*值呈显著正相关;花青素含量与b*值呈显著负相关。人工神经网络模型中,花椒黄酮、多酚、花青素和叶绿素的预测值与实测值相关系数分别为0.9881,0.8797,0.9842,0.9854。结论:花椒颜色与色素类成分含量密切相关,通过机器视觉-人工神经网络联用技术能够实现花椒色素类成分的快速无损检测,达到快速评价花椒品质的目的。

• 单位
  成都中医药大学