利用高光谱成像技术预测牛肉pH值及其空间分布

• 作者: 乔芦 李娜 王彩霞 王松磊 禹文杰 贺晓光 陈前
• 来源期刊: 河南农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 泾源黄牛 高光谱成像技术 分布可视化 pH值
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 食品科学
• 页码范围: 664-672
• 页数: 9页
• 分类号: TS251.7
• 字数: 6173字
• 语种: 中文

摘要

利用可见/近红外高光谱(400～1000 nm)成像技术对黄牛肉pH值进行预测.对229个黄牛肉样本的原始光谱信息利用Kennard-Stone(KS)算法进行样本集划分及光谱预处理,分别采用竞争性自适应加权算法(com-petitive adaptive reweighed sampling,CARS)、无信息消除变量法(uninformative variable elimination,UVE)、β 权重系数法及变量组合集群分析法(variable combination population analysis,VCPA)对特征波长进行提取,最后结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、多元线性回归(multiple linearity Regression,MLR)和主成分回归(principal component regression,PCR)方法对全波段及特征波段进行建模分析,进而优选出最佳模型.结果表明,利用KS算法划分后的样本集,结合最大归一化法预处理后的光谱数据所建立的预测模型的R2C和R2P分别为0.8423和0.7837,效果较好;利用CARS、UVE、β权重系数法和VCPA分别选出19、16、14和11个特征波长;基于CARS提取特征波长建立的PLSR模型效果最优,其决定系数R2C和R2P分别为0.8453和0.7406,均方根误差为0.0690.利用CARS-PLSR模型计算牛肉样本中像素点的pH值,并通过选取742 nm处的伪色彩图像直观表示牛肉样本的pH值的空间分布情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松磊	宁夏大学农学院	74	455	12.0	17.0
2	贺晓光	宁夏大学农学院	101	605	13.0	19.0
3	李娜	宁夏大学农学院	38	143	7.0	11.0
4	王彩霞	宁夏大学农学院	14	25	4.0	5.0
5	禹文杰	宁夏大学农学院	6	3	1.0	1.0
6	陈前	宁夏大学农学院	3	0	0.0	0.0
7	乔芦	宁夏大学农学院	4	0	0.0	0.0