基于高光谱成像技术的猪肉新鲜度评价

摘要：

该文研究利用高光谱成像技术预测猪肉新鲜度参数,挥发性盐基氮( TVB-N)和pH值.在470～1 000 nm波长范围内,从高光谱图像中提取的反射光谱,分别经过2次Savitzky-Golay (S-G)平滑、多元散射校正(MSC)处理后,建立PLSR(偏最小二乘法)的预测模型.对TVB-N的预测,使用2次S-G平滑处理、MSC光谱建立的PLSR预测模型相关系数分别为0.90和0.89,预测模型标准差分别为7.80和8.05.对pH值的预测,经过MSC处理比2次S-G平滑处理的结果好,相关系数为0.79,预测模型标准差为0.37.同时综合2个参数利用MSC处理后的预测模型对猪肉新鲜度进行评定,准确率达91％.研究结果表明,高光谱成像技术可以用于猪肉新鲜度快速无损检测.

关键词：光谱分析、肉制品、pH值、无损检测、高光谱、猪肉新鲜度、挥发性盐基氮、偏最小二乘回归

所属期刊栏目：28

分类号：S123(农业物理学)

资助基金：公益性行业农业科研专项经费资助201003008

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：254-259