基于高光谱成像技术的鸡肉菌落总数快速无损检测

• 作者: 乔晓玲 刘飞 张振琪 李家鹏 李文采 李永玉 王辉 田寒友 邹昊 郑晓春
• 来源期刊: 肉类研究
• 学科: 化学
• 关键词: 鸡肉 菌落总数 高光谱成像 图像预处理 偏最小二乘法(PLSR) 无损检测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: O657.33
• 字数: 5003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/rlyj1001-8123-201703007

摘要

以市售新鲜冷藏(4℃)鸡胸肉为研究对象,采集鸡胸肉表面的高光谱(400~1100 nm)图像信息,采用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)建立菌落总数预测模型,采用不同预处理方法提高模型的预测准确性和稳健性,实现快速无损检测生鲜鸡胸菌落总数的目的.结果表明:标准变量变换(standard normalized variate,SNV)预处理后,模型性能最佳.模型的校正标准差(standard error of calibration,sEC)和验证标准差(standard error of prediction,sEP)分别为0.40和0.57,sEP/sEC为1.08,校正集相关系数(correlation coefficient of prediction,RC)和验证集相关系数(correlation coefficient of prediction,RP)分别为0.93和0.86;且应用最佳模型可有效预测样品菌落总数的分布地图.