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

[11] 基于高光谱成像技术的油菜养分及产量信息快速获取技术和方法研究[D]. 张筱蕾.浙江大学. 2013
[12] 猪肉肉糜品质与安全可见/近红外光谱快速检测方法的实验研究[D]. 樊玉霞.浙江大学. 2011
[13] 基于透射和反射高光谱成像技术的马铃薯缺陷检测方法研究[D]. 高海龙.华中农业大学. 2014
[14] 近红外光谱技术检测猪肉品质及其安全判别研究[D]. 熊来怡.西北农林科技大学. 2012
[15] Support vector machines and its applications in chemistry[J] . Hongdong Li,Yizeng Liang,Qingsong Xu.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 2008 (2)
[16] On-line NIR analysis of fat, water and protein in industrial scale ground meat batches[J] . Meat Science . 1998 (1)

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