基于超声成像技术的火腿肠等级判别

• 作者: 张俊俊 石吉勇 翟晓东 胡雪桃 赵号 邹小波
• 来源期刊: 中国食品学报
• 关键词: 超声成像 火腿肠 纹理特征 主成分分析 K-最近邻法
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 227-233
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16429/j.1009-7848.2019.07.030

摘要

本研究通过超声成像技术实现火腿肠的等级判别,利用火腿肠的蛋白质、脂肪、淀粉等理化指标,将其分为特级、优级、普通级.分别采集3个等级的火腿肠共120份超声图像信息,提取图像的角二阶矩、熵、平均值等常见纹理特征值.然后利用主成分分析(PCA)结合K-最近邻法(KNN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)化学计量学方法建立基于纹理特征的火腿肠等级判别模型.结果表明:不同等级火腿肠的超声图像差异明显,且超声图像的纹理特征值差异显著(P<0.05).建立的识别模型中,LS-SVM模型的校正集识别率为100％,预测集识别率为94.87％;KNN模型优于LS-SVM模型,当主成分数为2,K为1时,KNN模型对应的校正集识别率为97.53％,预测集识别率为97.44％.超声成像技术可实现火腿肠等级的快速准确识别,研究结果可为超声成像技术在火腿肠等级判别方面的应用提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹小波		131	1877	25.0	38.0
2	石吉勇		76	768	17.0	25.0
3	翟晓东		11	39	3.0	6.0
4	胡雪桃		18	57	5.0	6.0
5	赵号		7	37	3.0	6.0
6	张俊俊		8	6	2.0	2.0