中國科學家運用可見和近紅外高光譜成像儀對新鮮豬肉和解凍肉進行分級和質構分析
2014-04-29 00:44:03
肉類研究 2014年12期
關鍵詞：特征
在對新鮮豬肉和解凍肉的分級研究上，可見和近紅外高光譜成像技術一直作為快速和無損檢測手段。中國科學家使用高光譜成像儀，利用無信息變量消除法和連續投影算法在400～1 000 nm波段內共獲得6 個特征波長，分別為400、446、477、516、592、686 nm；同時利用直方圖統計、灰度同生矩陣和灰度梯度同生矩陣技術，獲得主成分圖像的紋理特征，基于以上獲得的特征光譜和紋理特征，建立鑒別新鮮肉和解凍肉的概率神經網絡模型。與只用特征波長、特征波長結合直方圖統計或者特征波長結合灰度同生矩陣圖像特征等手段相比，由此建立的神經網絡模型集成了特征波長和灰度梯度同生矩陣，具有93.14%和90.91%的最高校準準確度和驗證準確度。（預發表于2015年1月Meat Science）
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