基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测

基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测

ID:15754371

大小:39.00 KB

页数:16页

时间:2018-08-05

基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测_第1页
基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测_第2页
基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测_第3页
基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测_第4页
基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测_第5页
资源描述:

《基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测关键字:基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测本文为Word文档,感谢你的关注!  摘要:以市售新鲜冷藏(4℃)鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱(400~1100nm)图像信息,采用偏最小二乘回归(partialleastsquareregression,PLSR)建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无损检测生鲜鸡胸菌落总数的目的。结果表明:标准变量变换(standardnormalizedvariate,SNV)预处理后,模型性能最佳。模型的校正标准差(sta

2、ndarderrorofcalibration,sEC)和验证标准差(standarderrorofprediction,sEP)分别为0.40和0.57,sEP/sEC为1.08,校正集相关系数(correlationcoefficientofprediction,RC)和验证集相关系数(correlationcoefficientofprediction,RP)分别为0.93和0.86;且应用最佳模型可有效预测样品菌落总数的分布地图。  关键词:鸡肉;菌落总数;高光谱成像;图像预处理;偏最小二乘法(PLSR);无损检测  RapidNon-Destruct

3、iveDetectionofTotalBacterialCountinChickenUsingHyperspectralImaging  LIWencai1,LIUFei1,TIANHanyou1,ZOUHao1,WANGHui1,ZHANGZhenqi1,ZHENGXiaochun2,LIYongyu2,  LIJiapeng1,QIAOXiaoling1,*  (1.BeijingKeyLaboratoryofMeatProcessingTechnology,ChinaMeatResearchCenter,Beijing100068,China;  2.C

4、ollegeofEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)  Abstract:Inordertodeveloparapidandnon-destructivemethodtopredicttotalbacterialcountinchickenbreastsbyusinghyperspectralimagingtechnology,83chickenbreastsamplesrefrigeratedat4℃werecollectedfromlocalsupermarketand63

5、ofthesewereusedascalibrationsamples.Thehyperspectralscatteringimageofeachsamplewascollectedbyusinghyperspectralimagingsysteminthewavelengthrangeof400?1100nm.Variousalgorithmcombinationswereusedtopreprocessthehyperspectralinformationofthesamplestoenhancetheperformanceofthemodeldevelo

6、pedbyusingpartialleastsquareregression(PLSR)algorithm.Basedonthepredictiveaccuracyandstabilityofthemodel,theefficiencyofdifferentalgorithmcombinationsforspectralpreprocessingwereevaluatedanddiscussed.Theresultsshowedthattheoptimalmodelperformancewasachievedbypreprocessingofthehypers

7、pectralinformationwithstandardnormalizedvariate.Thestandarderrorofcalibration(sEC)andstandarderrorofprediction(SEP)ofthemodelwere0.40and0.57,respectively.Thecorrelationcoefficientsofcalibration(RC)andprediction(RP)were0.93and0.86,respectively.Theoptimalmodelallowedeffectivepredictio

8、nofdistributionmaps

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。