基于CUVE-PLS-DA的鸡蛋新鲜度在线检测分级

摘要：

针对目前鸡蛋新鲜度检测技术方法存在劳动强度大、检测精度低、分级效率不足等缺陷,本研究在4 800枚/h的禽蛋传输机上搭建了可见-近红外透射光谱(501～1 000 nm)在线检测装置,动态采集鸡蛋透射光谱数据,并建立光谱信息与鸡蛋哈夫值等级的偏最小二乘判别模型.采用3:1原则对鸡蛋样本进行随机划分,其中校正集169个,验证集57个,通过比较多种光谱预处理方法以及两种特征波长选择方法,得出标准正态变换预处理方法和多模式共识方法能够有效地提高模型的正确率、运算效率和预测能力,优化模型后的校正集和验证集准确率分别为92.31％、91.23％.结果表明本实验建立的可见-近红外光谱透射光谱检测方法能够对鸡蛋的新鲜度进行无损、智能、在线检测分级.

关键词：鸡蛋、新鲜度、在线检测、偏最小二乘判别法、多模式共识法

所属期刊栏目：37

分类号：TS253.7(食品工业)

资助基金：国家自然科学基金面上项目31371771;湖北省科技支撑计划项目2015BBA172;“十二五”国家科技支撑计划项目2015BAD19B05;公益性行业农业科研专项201303084

在线出版日期：2016-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：187-191