数字图像和逐步回归客观评定冷却猪肉肉色

被引：8

作者：

孙京新 ^{[1
]}

罗欣 ^{[2
]}

汤晓艳 ^{[3
]}

周光宏 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京农业大学农业部农畜产品加工与质量控制重点开放实验室教育部肉品加工与质量控制重点实验室

[2] 山东农业大学食品科学与工程学院

[3] 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所

来源：

农业工程学报 | 2008年 / 09期

关键词：

色泽; 数字图像存储; 冷却猪肉; 客观评定; 逐步回归;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS251.51 [];

学科分类号：

摘要：

为开发准确、快速的猪肉肉色质量客观评定方法,研究了数字图像处理和和逐步回归模型对冷却猪肉肉色客观评定分级的效果。对宰后冷却24h的猪胴体,切开第3～4肋骨间背最长肌,发色60min,数码相机获取数字图像处理后提取断面肉色参数(L*、a*、b*、Chroma、Hueangle)。提取的80头猪胴体背最长肌肉色参数经逐步回归建立了肉色评定模型。结果表明,数字图像处理后提取肉色参数建立的逐步回归模型评定冷却猪肉肉色分值的效果优于BP人工神经网络模型;若以∣评定肉色分值-感官肉色分值∣≤0.3为评定正确判断标准,前者评定正确率为78.8%,后者为60.4%;前者与本试验评定正确率最高的单个感官评定人员相比(78.2%),差异不显著(P>0.05)。因此,数字图像处理可有效地对冷却猪肉肉色进行客观评定。

引用

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页数：5

共 11 条

[1]

Prediction of intramuscular fat by ultrasound in lean cattle.[J].L. Aass;J.D. Gresham;G. Klemetsdal.Livestock Science.2006, 1

[2] Evaluation of pork colour: prediction of visual sensory quality of meat from instrumental and computer vision methods of colour analysis [J].