基于高光譜圖像技術(shù)對牛肉品質(zhì)無損檢測的研究.pdf

1、牛肉具備較高的營養(yǎng)和食用價值廣受大眾歡迎。人們在日益提高的物質(zhì)生活水平條件下，對牛肉的品質(zhì)和食用種類方面要求越來越高。正常的牛肉是經(jīng)過屠宰后，經(jīng)48小時的冷藏后供人們食用。期間，經(jīng)過多種加工方法和運(yùn)輸途徑后，牛肉在各種物理和化學(xué)作用下發(fā)生變化從而使品質(zhì)受到影響。通常情況下，人們無法用肉眼直接辨別牛肉品質(zhì)的好壞，而傳統(tǒng)檢測方法效率和準(zhǔn)確性不高。本論文研究利用高光譜圖像技術(shù)對牛肉品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測，為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測提供理論基礎(chǔ)。研究的主要內(nèi)容如下

2、:
　　探討高光譜圖像技術(shù)基于光譜特征對牛肉含水率進(jìn)行了預(yù)測。通過自動對牛肉高光譜圖像的分割，提取光譜數(shù)據(jù)。對牛肉的光譜信息采用不同的預(yù)處理方法，通過連續(xù)投影法和主成分分析法進(jìn)行特征變量選擇，采用偏最小二乘模型，實現(xiàn)對牛肉含水率預(yù)測。對比各方法的匹配后的模型預(yù)測結(jié)果，得出在變量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后，經(jīng)主成分分析提取特征波長下的偏最小二乘預(yù)測模型結(jié)果最佳，校正集決定系數(shù)為0.93，均方根誤差為4.973，預(yù)測集決定系數(shù)為0.92，均方根誤

3、差為5.868，最適合預(yù)測牛肉的含水率。
　　探討高光譜圖像技術(shù)基于光譜特征對牛肉蛋白質(zhì)含量進(jìn)行預(yù)測。自動分割牛肉高光譜圖像后，將獲取的光譜數(shù)據(jù)，經(jīng)過不同預(yù)處理方法處理光譜數(shù)據(jù)后利用主成分分析方法選擇特征變量后，采用偏最小二乘模型。結(jié)果表明，經(jīng)變量標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理光譜數(shù)據(jù)后得到的模型性能最好。校正集決定系數(shù)為0.94，均方根誤差為3.137，預(yù)測集決定系數(shù)為0.93，均方根誤差為5.298，實現(xiàn)了對牛肉蛋白質(zhì)含量的預(yù)測。
　　利