基于高光谱成像的猪肉嫩度自动检测技术及其应用

本文主要探讨了基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测方法，这是一种创新的非破坏性肉类品质评估手段。高光谱成像技术能够捕获肉品在特定波段（400~1100纳米）的光谱信息，这些信息反映了肉质的内部结构和化学成分。研究者针对78个猪肉样本，运用高光谱成像系统收集了大量的数据，通过对数据进行预处理，如主成分分析（PCA），将原始的78个高光谱图像数据降维到3幅关键特征图像。 在特征提取阶段，作者采用了灰度共生矩阵这一纹理分析工具，从每幅特征图像中分别提取了对比度、相关性、角二阶矩和一致性等四个参数，总计12个特征变量。接着，通过PCA进一步压缩这些特征，得到6个主成分变量，这些变量能更有效地代表肉品的嫩度特性。 研究者将这种方法与传统的剪切力测量法得到的嫩度等级进行对比，利用神经网络算法构建了一个猪肉嫩度等级判别模型。实验结果显示，该模型在对校正集样本的预测中达到了96.15%的回判率，而在预测集样本上也有80.77%的判别率。这表明高光谱成像技术在猪肉嫩度的定量评估方面具有较高的精度和可靠性。 总结来说，这项研究证实了高光谱成像技术作为一种新颖且精确的手段，可以用来评估猪肉的嫩度等级，有助于提高肉类加工行业的生产效率和产品质量控制。这种无损检测方法的应用前景广阔，对于肉类加工、食品安全监管以及消费者信心提升都具有重要意义。未来的研究可以进一步优化模型性能，扩大样本量，并探索其他肉类品种的适用性。