一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

• 作者: 何丹丹 杨东 田卫新 陆安祥
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 高光谱成像 TVB-N 含量 特征融合 支持向量回归 熟牛肉
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与检测 SAFETY & INSPECTION
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 字数: 5195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2016.12.015

摘要

传统肉制品新鲜度检测方法具有耗时费力、效率低、有损等缺陷，提出利用高光谱成像(HSI)技术预测熟牛肉新鲜度指标挥发性盐基氮(TVB-N)含量。首先通过 HSI 系统获取熟牛肉样本的高光谱数据，并进行黑白校正。进而采用移动平均平滑和多元散射校正对高光谱数据进行预处理。最后采用支持向量回归(SVR)方法分别建立基于全光谱特征、单一光谱特征、单一纹理特征、主成分分析(PCA)融合特征对TVB-N含量的预测模型。结果显示，使用 PCA融合特征的SVR模型，对新鲜度的关键指标TVB-N含量的平均预测准确度(APA)可达到85.13%，表明高光谱成像技术与信息融合技术相结合能够提升模型准确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田卫新	三峡大学计算机与信息学院	13	37	4.0	5.0
2	何丹丹	三峡大学计算机与信息学院	3	13	1.0	3.0
3	陆安祥	三峡大学计算机与信息学院	2	19	2.0	2.0
7	杨东	北京市农林科学院北京农业质量标准与检测技术研究中心	1	13	1.0	1.0