基于高光譜成像技術(shù)的熟牛肉新鮮度檢測方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)新鮮度檢測方法由于其檢測程序繁瑣，檢測周期長，以及需要專業(yè)的檢測人員等缺點(diǎn)，不能滿足現(xiàn)代工業(yè)檢測的需求。近年來，高光譜成像（HSI）技術(shù)運(yùn)用到肉制品新鮮度無損檢測中有了很大的發(fā)展。本課題基于 HSI技術(shù)研究了熟牛肉制品新鮮度指標(biāo)揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）和菌落總數(shù)（TVC）創(chuàng)建其預(yù)測模型，從而實(shí)現(xiàn)熟牛肉新鮮度的無損檢測及評價。研究內(nèi)容和結(jié)果如下：
　?。?）分析基于HSI技術(shù)進(jìn)行熟牛肉新鮮度檢測機(jī)理的基礎(chǔ)上，研究確定了實(shí)驗(yàn)的基

2、本條件。以存儲期間內(nèi)使用無菌袋包裝的熟肉切片為試驗(yàn)對象，將1cm厚的熟牛肉肌肉組織切片定義為樣本感興趣區(qū)域（ROI）。并討論了熟牛肉在存儲期間，其新鮮度指標(biāo)TVB-N和TVC的變化趨勢；
　?。?）研究了樣本集劃分方法。對不同樣本集劃分方法的所產(chǎn)生的訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行比較，最終選取使用SPXY劃分法所劃分的訓(xùn)練集和測試集；對特征變量篩選域模型優(yōu)化的研究：本文研究了連續(xù)投影算法（SPA）在光譜變量篩選和數(shù)據(jù)變量降維上的應(yīng)用，并對比了

3、在波長特征提取前后預(yù)測模型的變化，最終得出經(jīng)特征提取算法SPA提取的光譜特征能夠取代全光譜對熟牛肉新鮮度進(jìn)行建模分析。
　　（3）建立熟牛肉新鮮度指標(biāo)TVB-N、TVC的支持向量回歸（SVR）和嶺回歸預(yù)測模型。分別對TVB-N和TVC兩個指標(biāo)進(jìn)行具體實(shí)驗(yàn)獲取實(shí)測值。建立全光譜數(shù)據(jù)集、光譜特征集、紋理特征集（特征波長下的紋理特征）、SPA紋理特征集（紋理特征經(jīng)SPA處理得到）、融合特征集（將光譜特征和紋理特征的矩陣進(jìn)行合并）、SPA