基于高光谱和极限学习机的冷鲜羊肉颜色无损检测

• 作者: 梁晓燕 线文瑶 郭中华 魏菁
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱成像技术 冷鲜羊肉 颜色参数 联合区间偏最小二乘法 极限学习机 无损检测
• 年，卷（期）: 2016,（24）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 69-73
• 分类号: TS207.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.24.005

摘要

利用400～1000 nm近红外高光谱成像系统对冷鲜羊肉颜色进行快速无损检测研究.采集140个冷鲜羊肉样品(贮藏1～7 d)光谱图像,并测量其亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)和饱和度(C*)等颜色参数.选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,利用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对一阶微分、多元散射校正、标准正态变量变换(SNV)等方法预处理后的光谱数据筛选特征波段,建立冷鲜羊肉颜色各参数的siPLS-ELM神经网络校正模型.对于L*、a*、b *和C *,模型的预测集相关系数(RP)分别为0.9219、0.9391、0.9603和0.8839,预测集均方根误差(RMSEP)分别为1.1935、0.2333、0.6009和0.3586.结果表明:采用可见-近红外高光谱成像技术结合siPLS-ELM神经网络对冷鲜羊肉颜色的快速无损检测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭中华	宁夏大学物理电气信息学院	47	258	10.0	13.0
5	梁晓燕	宁夏大学物理电气信息学院	2	17	2.0	2.0
6	线文瑶	宁夏大学物理电气信息学院	1	4	1.0	1.0
7	魏菁	宁夏大学物理电气信息学院	3	8	2.0	2.0