【摘 要】
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牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用8
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD201303)
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牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。
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