高光谱相机对生鲜猪肉含水率的无损检测研究
来源:赛斯拜克 发表时间:2023-08-07 浏览量:761 作者:awei
高光谱相机技术
高光谱相机技术是一种集成了光谱学、数字成像和机器学习技术的非侵入式检测方法。高光谱相机能够捕获样品的光谱反射和透射信息,从而识别和测量样品的物理和化学属性。通过分析这些属性,可以推测样品的含水率等关键指标。
研究方法
在本研究中,我们使用高光谱相机对生鲜猪肉进行无损检测。首先,我们对猪肉样本进行标准化处理,确保其在相同的温度和湿度条件下。然后,使用高光谱相机对样本进行拍摄,捕获其光谱信息。接下来,利用专门的算法和软件对捕获的光谱信息进行处理和分析,以推算出猪肉的含水率。
高光谱相机对生鲜猪肉含水率进行无损检测研究案例
本研究应用了400-1000nm的高光谱相机,可采用广东赛斯拜克科技有限公司产品SP130M进行相关研究。光谱范围在400-1000nm,波长分辨率优于2.5nm,可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS,波段选择后最高3300Hz(支持多区域波段选择)。
高光谱成像技术因其可以同时获取被测样本的图像信息和光谱信息、具有较高的光谱分辨率而成为农产品品质无损检测领域的有力工具。国内外已有研究表明,利用高光谱成像技术对肉品品质检测是切实可行的。




基于高光谱成像技术对生鲜猪肉含水率进行无损检测研究。比较分析了样本划分方法和光谱预处理方法对PLSR模型预测能力的影响。为了提高模型的预测精度,采用竞争性自适应重加权算法优选特征波段,并建立了生鲜猪肉含水量的CARS-PLSR 预测模型。实验结果表明∶采用CG样本集划分方法结合MSC、一阶导与标准化组合的光谱预处理方法建立的生鲜猪肉含水量全波段PLSR模型最优,其交叉验证和预测相关系数分别为0.814和0.804,均方根误差分别为0.726%和0.686%。采用CARS法优选特征波段,结合OSC光谱预处理方法建立的CARS-PLSR模型预测精度较PLSR模型有显著的提高,其交叉验证和预测相关系数分别提
100%高到0.926和0.924,均方根误差分别减小到0.467%和0.438%。由此可以得出,采用CG算法划分样本集、CARS算法优选特征波段,结合OSC光谱预处理方法可以基于高光谱技术对生鲜猪肉含水率进行无损快速检测。
结果与讨论
通过对比高光谱相机检测结果与传统检测方法的的结果,我们发现高光谱相机技术对生鲜猪肉含水率的检测具有较高的准确性和重复性。同时,这种无损检测技术不会对猪肉样本造成损伤,大大节省了检测时间和人力。此外,我们还发现高光谱相机技术在猪肉含水率变化趋势的预测上表现出良好的潜力。
结论
本研究表明,高光谱相机技术对生鲜猪肉含水率的无损检测是有效和准确的。这种技术具有非侵入性、快速、无损和高精度的优点,为生鲜猪肉及其他食品的质量控制提供了新的解决方案。在未来的研究中,我们将进一步优化高光谱相机的检测算法,提高其对猪肉含水率检测的精度和稳定性。同时,我们也将探索高光谱相机技术在其他食品品质检测领域的应用,如水果成熟度检测、食品添加剂检测等。
展望
高光谱相机技术在食品品质检测领域具有广泛的应用前景。随着科技的不断进步,高光谱相机的检测精度和稳定性将得到进一步提高。同时,通过将高光谱相机技术与其他检测技术(如X射线、超声波等)结合使用,我们可以实现对食品品质的全面、快速、无损检测。这将对食品生产、流通和消费环节的质量控制提供强有力的支持,也将为保障食品安全、提高人民生活水平做出积极贡献。
在今后的研究中,我们还将深入探讨高光谱相机技术的理论基础和实践应用,以期为该领域的发展提供更多的理论支撑和实践经验。同时,我们也欢迎广大同行和研究者共同关注和参与这一领域的研究,共同推动高光谱相机技术在食品品质检测领域的广泛应用。
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