【摘 要】
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利用机器视觉和近红外光谱的多源感知信息融合技术评判牛肉新鲜度,并开发了相关的识别系统。以牛后腿肉为研究对象,对获取的图像特征信息和光谱特征信息,采用BP神经网络建立
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划项目（2013BAD19B02）, 山东省自主创新及成果转化专项（2014ZZCX02701）
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利用机器视觉和近红外光谱的多源感知信息融合技术评判牛肉新鲜度,并开发了相关的识别系统。以牛后腿肉为研究对象,对获取的图像特征信息和光谱特征信息,采用BP神经网络建立牛肉新鲜度分级模型。其中,通过主成分分析提取相应的主成分因子作为建模输入,根据挥发性盐基氮含量划分新鲜度等级作为模型输出。结果发现,在图像特征信息因子数为6、光谱信息主成分因子数为6时,建立的模型预测识别率可达98.31%。结果表明,基于机器视觉和近红外光谱技术的多源感知信息融合技术评判牛肉新鲜度的方法可行。
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