基于高光谱图像技术和波长选择方法的羊肉掺假检测方法研究

被引：19

作者：

刘友华

白亚斌

邱祝福

陈伟

冯耀泽

机构：

[1] 华中农业大学工学院

来源：

海南师范大学学报(自然科学版) | 2015年 / 28卷 / 03期

关键词：

羊肉掺假; 标准正态变量校正; 竞争性自适应重加权算法; 偏最小二乘回归; 定量分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.3 [光化学分析法（光谱分析法）]; TS251.53 [];

学科分类号：

摘要：

针对肉类掺假的定量检测问题,建立了基于高光谱图像技术结合波长选择方法以及偏最小二乘(PLS)法的羊肉掺假无损检测方法.试验搭建了羊肉-猪肉的高光谱图像采集系统,对选取的99个样本进行高光谱图像(390～1040nm)采集并提取感兴趣区域光谱.比较了多种预处理方法对全波长模型的影响,标准正态变量校正(SNV)为最优光谱预处理方法,校正决定系数R2CV达到0.93,预测决定系数R2P达到0.96,校正均方根误差RMSECV为8.33%,预测均方根误差RMSEP为6.18%.采用多种波长选择方法对光谱全波段520个变量进行变量选择,最终确定基于竞争性自适应重加权算法(CARS)的简化模型最优,其R2C=0.96,R2CV=0.94,R2P=0.96,RMSEC=6.55%,RMSECV=7.66%,RMSEP=6.10%.高光谱图像技术结合CARS能够对掺假羊肉进行准确的定量检测,可为羊肉掺假的在线无损检测提供理论依据.

引用

页码：265 / 269

页数：5

共 16 条

[1] 基于近红外光谱技术快速识别不同动物源肉品
孟一
张玉华
王家敏
毕然
王国利
[J]. 食品科学, 2014, 35 (06) : 156 - 158
[2] 基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测研究
陈全胜
张燕华
万新民
蔡健荣
赵杰文
[J]. 光学学报, 2010, 30 (09) : 2602 - 2607
[3] 基于高光谱散射特征的牛肉品质参数的预测研究[J]. 吴建虎,彭彦昆,陈菁菁,王伟,高晓东,黄慧.光谱学与光谱分析. 2010(07)
[4] 基于高光谱成像的生鲜猪肉细菌总数预测建模方法研究[J]. 王伟,彭彦昆,张晓莉.光谱学与光谱分析. 2010(02)
[5] 基于近红外光谱检测猪肉系水力的研究[J]. 胡耀华,郭康权,野口刚,河野澄夫,佐竹隆显.光谱学与光谱分析. 2009(12)
[6] SPXY样本划分法及蒙特卡罗交叉验证结合近红外光谱用于橘叶中橙皮苷的含量测定[J]. 展晓日,朱向荣,史新元,张卓勇,乔延江.光谱学与光谱分析. 2009(04)
[7] 近红外光谱结合SIMCA法溯源羊肉产地的初步研究
张宁
张德权
李淑荣
李庆鹏
[J]. 农业工程学报, 2008, 24 (12) : 309 - 312
[8] 羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究
张德权
陈宵娜
孙素琴
李春红
张柏林
李勇
李淑荣
李庆鹏
周洪杰
[J]. 光谱学与光谱分析, 2008, (11) : 2550 - 2553
[9] 近红外漫反射光谱逐步回归分析测定饲料中水份含量
姜能座
杨德辉
[J]. 台湾海峡, 1996, (S1) : 100 - 103
[10] 基于光谱和高光谱成像技术的土壤养分及类型检测与仪器开发[D]. 章海亮.浙江大学. 2015

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