基于近红外高光谱成像的冷鲜羊肉表面细菌总数检测

基金项目:

宁夏自然科学基金课题(NZ14047)；

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摘要: 细菌总数是反映肉品被污染和腐败状况的重要指标,为寻找快速有效的冷鲜羊肉表面细菌总数无损检测方法,本研究利用近红外高光谱（900¹700nm）成像技术对20d贮藏期内的冷鲜羊肉表面细菌总数进行快速无损检测。由80个样本表面高光谱图像获取目标区域反射光谱,采用多元散射校正和二阶导数相结合（MSC+SD）的方法进行预处理。将用主成分分析法对光谱降维后获得6个特征波长作为输入变量,分别采用偏最小二乘回归（PLS）、误差反向传递人工神经网络（BP-ANN）和径向基函数人工神经网络（RBF-ANN）三种方法建立模型对冷却羊肉表面细菌总数进行预测,均取得较好预测结果,其中,神经网络建模效果优于PLS,预测效果最好的是RBF-ANN模型,相关系数R为0.9988,均方根误差RMSEP为0.2507。结果表明,NIR高光谱图像技术可用于冷鲜羊肉表面细菌总数的快速无损检测。
- 高光谱成像 /
- 冷鲜羊肉 /
- 细菌总数 /
- 无损检测

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