中國研究人員為豬肉中pH值預測調查光譜和紋理特征相結合的可行性

中國研究人員調查光譜和紋理特征相結合的可行性，以提高咸豬肉的pH值預測（擬發表于2014年10月Food Chemistry）。在興趣區域（region of interest，ROI）提取的平均光譜高光譜圖像的波長區域為400～1000 nm，然后主成分分析（principal components analysis，PCA）選擇了9個光譜特征變量。與此同時，灰度梯度的同現矩陣（gray-level gradient cooccurrence matrix，GLGCM）分析第1個PC圖像（占總方差的96%）來提取13個結構特征變量。基于光譜、結構或聯合數據，建立偏最小二乘回歸（partial least-squares regression，PLSR）預測pH值。基于數據融合的實現，確定系數（R2P）為0.794的預測樣本。此結果優于基于光譜的結果（R2P=0.783）或紋理（R2P=0.593）。因此，光譜和紋理分析相結合的方法有效的提高肉質量的預測。