农产品加工·学刊
農產品加工·學刊
농산품가공·학간
ACADEMIC PERIODICAL OF FARM PRODUVTS PROCESSING
2009年
10期
33-37
,共5页
高晓东%吴建虎%彭彦昆%陈菁菁%陶斐斐
高曉東%吳建虎%彭彥昆%陳菁菁%陶斐斐
고효동%오건호%팽언곤%진정정%도비비
牛肉大理石花纹%高光谱成像%图像处理
牛肉大理石花紋%高光譜成像%圖像處理
우육대리석화문%고광보성상%도상처리
利用高光谱扫描成像技术评估牛肉大理石花纹.组建了高光谱线扫描成像系统,采集牛肉样品在400~1 100 nm波段的高光谱反射图像.通过牛肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比的最大值,确定530 nm为特征波段.提取特征波段处大理石花纹的3个特征参数(大颗粒脂肪密度、中等颗粒脂肪密度和小颗粒脂肪密度),使用特征参数分别建立多元线性同归模型(MLR)和正则判定函数模型,对大理石花纹分级和等级预测,用全交叉验证方法验证模型的准确性.MLR模型对大理石花纹等级的预测决定系数R2=0.92,预测标准差为SECV=0.45;总的分级准确率是84.8%;正则判定函数对大理石花纹等级判定准确性较低,为78.8%.研究表明,将高光谱成像技术应用于牛肉大理石化纹等级评定是可行的.
利用高光譜掃描成像技術評估牛肉大理石花紋.組建瞭高光譜線掃描成像繫統,採集牛肉樣品在400~1 100 nm波段的高光譜反射圖像.通過牛肉脂肪和瘦肉在各箇波段處反射值比的最大值,確定530 nm為特徵波段.提取特徵波段處大理石花紋的3箇特徵參數(大顆粒脂肪密度、中等顆粒脂肪密度和小顆粒脂肪密度),使用特徵參數分彆建立多元線性同歸模型(MLR)和正則判定函數模型,對大理石花紋分級和等級預測,用全交扠驗證方法驗證模型的準確性.MLR模型對大理石花紋等級的預測決定繫數R2=0.92,預測標準差為SECV=0.45;總的分級準確率是84.8%;正則判定函數對大理石花紋等級判定準確性較低,為78.8%.研究錶明,將高光譜成像技術應用于牛肉大理石化紋等級評定是可行的.
이용고광보소묘성상기술평고우육대리석화문.조건료고광보선소묘성상계통,채집우육양품재400~1 100 nm파단적고광보반사도상.통과우육지방화수육재각개파단처반사치비적최대치,학정530 nm위특정파단.제취특정파단처대리석화문적3개특정삼수(대과립지방밀도、중등과립지방밀도화소과립지방밀도),사용특정삼수분별건립다원선성동귀모형(MLR)화정칙판정함수모형,대대리석화문분급화등급예측,용전교차험증방법험증모형적준학성.MLR모형대대리석화문등급적예측결정계수R2=0.92,예측표준차위SECV=0.45;총적분급준학솔시84.8%;정칙판정함수대대리석화문등급판정준학성교저,위78.8%.연구표명,장고광보성상기술응용우우육대리석화문등급평정시가행적.