基于高光谱图像纹理特征的牛肉嫩度分布评价

• 作者: 彭彦昆 赵娟
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 肉 模型 图像处理 高光谱图像 牛肉嫩度 特征波段 主成分分析 纹理特征
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 279-286
• 页数: 8页
• 分类号: S123
• 字数: 6175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.07.039

摘要

传统牛肉品质的检测方法耗时长，效率低，破坏样品，已不能满足现代化生产的需要。为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价，该文利用高光谱成像系统，以西门塔尔牛多个胴体的背最长肌部位为研究对象，采集56个有效样本的高光谱立体图像，研究无损评价牛肉样品的嫩度分布。通过提取样本的反射光谱信息，并利用逐步回归算法结合遗传算法（GA，genetic algorithm）筛选出牛肉剪切力值（WBSF，warner-bratzler shear force）的特征波段。利用主成分分析（PCA，principle component analysis）提取样品的3个主成分。基于选出的特征波段图像和提取的主成分，通过计算图像灰度共生矩阵求取每幅图像8个主要纹理特征参数，分别建立了基于支持向量机（SVM，support vector machine）和线性判别（LDA，linear discriminant analysis）法的嫩度等级判别模型。经分析比较，基于主成分纹理特征优于基于特征波段图像建立的预测模型，并且，线性判别模型识别准确率相比支持向量机模型较高。基于主成分纹理特征建立的线性判别模型预测集判别精度为94.44%。研究结果证明，基于高光谱图像纹理特征分析，可以建立牛肉的嫩度判别模型，对牛肉嫩度快速无损检测技术研究提供理论参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭彦昆	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	135	1809	24.0	36.0
2	赵娟	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	21	226	8.0	14.0