[发明专利]一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及食品品质检测领域，具体涉及一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法。

背景技术

β-胡萝卜素作为维生素A原，在刺激组织分化、预防夜盲症和癌症等方面有重要意义，是甘薯营养品质重要的物质基础和评定依据，也是甘薯育种、研究和开发利用的重要对象。甘薯β-胡萝卜素含量的测定通常采用比色法或高效液相色谱法。传统的分析检测方法需对样品进行化学试剂处理，操作较为繁琐、成本高、费时费力，不能满足对大批量样品材料的品质分析和种质筛选需求，因此，寻求一种快速、简便、可靠且不需要太多化学处理的新型检测方法迫在眉睫。

手机是人们日常生活必备的基本工具。随着智能手机的广泛普及以及功能的不断完善，智能手机的照相能力不断得到提升，数码照相技术的发展使得溶液色度量化表示成为可能。数字图像比色分析是一种便捷的新型检测技术。根据朗伯-比耳定律，有色溶液的颜色深度（即有色溶液的色度）正比于溶液的浓度。目前，数码照片的色彩模式以红绿蓝（RGB）模式为主，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）3个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各种颜色。基于智能手机的数字图片比色分析（Digital image colorimetric，DIC）使用数字方式（RGB值）量化颜色，进而通过量化的颜色与被拍物浓度建立数学关系，实现以化学显色为基础的定量或半定量分析，是一种新型、快速的分析检测方法，被广泛应用于食品、生物医学、化学、农业及环境等多个领域中，但目前尚未有采用手机数字图像比色法对甘薯β-胡萝卜素含量进行快速检测的报道。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测方法，利用智能手机作为分析工具，旨在建立甘薯品质快速检测新方法。

本发明提供的快速检测方法，包括以下步骤：

（1）样本的收集与手机图像信息采集：收集一定量的有代表性的甘薯样本，清洗后切片，并放入拍照装置中使用手机拍照，提取照片的RGB信息，同时测定样品甘薯的β-胡萝卜素含量作为参考值；

（2）建立预测模型：将提取的RGB信息与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型；

（3）未知样品预测：对未知甘薯样本进行切片，并采集切片照片，提取RGB信息，输入上一步建立的模型，对甘薯β-胡萝卜素含量进行预测。

进一步的，步骤（1）中，甘薯样品的数量至少为50个，样品清洗切片后需要立即进行照片采集，以免发生褐变。

进一步的，步骤（1）中，所述拍照装置采用25×25×25 cm的密闭正方体实心木箱，箱内背景为黑色，光源为25 w白色日光灯，样品底座距离箱底12 cm，保持相同的拍摄距离与环境照明亮度，使用手机拍照功能进行拍照。

进一步的，步骤（1）中，所述提取照片的RGB信息的方法为使用Adobe Photoshop软件直方图功能，提取上步手机拍摄的照片的RGB颜色值，其中R为红值，G为绿值，B为蓝值。

进一步的，步骤（2）中，图片信息采用RGB颜色系统描述，RGB信息与参考值关联建立预测模型时，可以使用RGB值中的R值，G值，B值或其中任意几个值，模型可采用线性回归模型或多项式回归模型。

进一步的，将提取的G值与甘薯β-胡萝卜素含量参考值关联，建立β-胡萝卜素含量预测模型：y = aG²+bG+c，求模型参数a，b，c；

进一步的，步骤（3）中，对未知甘薯样品进行预测时，样品的处理及照片信息提取采用步骤（1）中相同的条件及方法。

本发明的有益效果在于，通过智能手机采集甘薯切片图像，将图像的RGB信息与甘薯β-胡萝卜素含量对应并建立预测模型，与传统的检测方法相比，可更快速、便捷地预测甘薯β-胡萝卜素含量。

附图说明

图1基于手机拍照功能的甘薯β-胡萝卜素含量快速检测模型的建立及未知样品检测流程；

图2 手机数字图像采集装置；

图3 甘薯β-胡萝卜素含量实测值与预测值的对比（a）及回归残差图（b）。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

1、甘薯样品收集