高光谱成像技术定量可视化检测熟牛肉中挥发性盐基氮的含量

摘要：

为了能够快速、准确的检测出熟牛肉在冷藏过程中的新鲜状况,尝试利用高光谱成像技术对熟牛肉中的挥发性盐基氮(TvB-N)含量进行定量可视化分析.采集400～1 000 nm范围内样品高光谱图像,采用变量组合集群分析法(VCPA)提取出6个光谱特征波段变量,针对特征波段图像,利用Tamura算法共提取出18个纹理特征变量,基于RGB颜色模型,分别计算出R、G和B分量图中共9个颜色特征变量.利用粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)算法分别建立了不同变量组合的TVB-N含量预测模型.经分析比较,基于光谱与颜色特征融合的PSO-LS-SVM模型展现出最优的预测能力,预测集决定系数(R2p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.955和1.093.利用最优模型将TVB-N含量进行可视化表达.结果表明,融合高光谱图像中光谱与颜色特征并结合PSO-LS-SVM算法对熟牛肉中TVB-N含量进行准确的预测与可视化表达是可行的,该研究可为其它肉及肉制品新鲜度检测提供理论参考.

关键词：高光谱成像、熟牛肉、挥发性盐基氮、特征提取、可视化

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41;O657.33;TP212.9

资助基金：国家科技支撑计划2014BAD04B05-2

在线出版日期：2017-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：257-264