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基于高光谱成像技术的羊肉挥发性盐基氮检测方法研究

作  者:
王轲1;田海清1;张珏1,2;于洋1;王迪1
单  位:
;1.内蒙古农业大学机电工程学院
关键词:
挥发性盐基氮;高光谱图像技术;无损检测;主成分分析;BP神经网络;
摘  要:
挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价羊肉新鲜度的重要指标,传统的感官评价方法主观性较强,尝试采用可以对农畜产品无损检测的高光谱图像技术。以内蒙古锡林郭勒羊肉为研究对象,使用标准正态变量方法(Standard normal variate,SNV)校正其原始光谱图像。采用二维主成分分析法(2D-PCA)对原始高光谱图像数据降维,优选出1 257.49 nm、1 396.19 nm、1 736.15 nm波长下的特征图像。对特征图像提取纹理和颜色特征参数共计54个,筛选出与TVB-N含量相关性高的特征参数,作为人工神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘回归(PLSR)模型输入量,构建羊肉TVB-N含量的预测模型。结果发现,BPANN模型对预测集的决定系数R2为0.86,预测均方根误差为3.33,PLSR模型对预测集的决定系数R2为0.81,预测均方根误差为3.96,BP-ANN的预测效果明显优于PLSR模型。结果表明,利用高光谱成像技术进行羊肉TVB-N含量快速无损检测具有较高的可行性。

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