基于可见/近红外高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测

• 作者: 丁佳兴 何建国 房盟盟 杨晓玉
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 可见/近红外 高光谱成像技术 鸡蛋 新鲜度 无损检测
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 贮运与保鲜
• 页码范围: 131-136
• 页数: 6页
• 字数: 4557字
• 语种: 中文

摘要

以400～1 000 nm高光谱系统获得鸡蛋样本的高光谱图像,利用蒙特卡洛法检测异常样本,采用不同预处理方法处理原始光谱;应用竞争性正自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、遗传偏最小二乘法(Genetic Algorithms PLS,GAPLS)和间隔蛙跳法(Interval Random Frog,IRF)对预处理后光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)鸡蛋新鲜度预测模型.结果表明:标准正态变量变换(Standardized Normal Variate,SNV)法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出8,35,74个特征波长;基于GAPLS提取的特征波长的LS-SVM模型最优,其校正相关系数(Rc)为0.899,预测相关系数(Rp)为0.832.表明基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建国	宁夏大学农学院	93	716	16.0	22.0
2	杨晓玉	宁夏大学农学院	6	34	4.0	5.0
3	丁佳兴	宁夏大学农学院	10	84	6.0	9.0
4	房盟盟	宁夏大学农学院	7	41	5.0	6.0