中国科学家运用可见和近红外高光谱成像仪对新鲜猪肉和解冻肉进行分级和质构分析
2014-04-29 00:44
肉类研究 2014年12期
在对新鲜猪肉和解冻肉的分级研究上，可见和近红外高光谱成像技术一直作为快速和无损检测手段。中国科学家使用高光谱成像仪，利用无信息变量消除法和连续投影算法在400～1 000 nm波段内共获得6 个特征波长，分别为400、446、477、516、592、686 nm；同时利用直方图统计、灰度同生矩阵和灰度梯度同生矩阵技术，获得主成分图像的纹理特征，基于以上获得的特征光谱和纹理特征，建立鉴别新鲜肉和解冻肉的概率神经网络模型。与只用特征波长、特征波长结合直方图统计或者特征波长结合灰度同生矩阵图像特征等手段相比，由此建立的神经网络模型集成了特征波长和灰度梯度同生矩阵，具有93.14%和90.91%的最高校准准确度和验证准确度。（预发表于2015年1月Meat Science）
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