基于近红外高光谱成像技术的宁夏羊肉产地鉴别

作者：王靖; 丁佳兴; 郭中华; 何凤杰; 梁晓燕

来源：食品工业科技, 2018, 39(02): 250-260.

DOI：10.13386/j.issn1002-0306.2018.02.047

• 高光谱成像技术
• 羊肉
• 偏最小二乘判别分析
• K最近邻分类算法
• 鉴别

使用9001700 nm高光谱成像系统采集宁夏银川、固原、盐池三个不同产地的绵羊后腿样本的近红外高光谱数据,对光谱采用面积归一化方法预处理,利用SPA、CARS、UVE算法对预处理后的光谱数据提取特征波长分别为17、40、121个;结合PLS-DA及KNN建立特征波段下的判别模型。结果表明KNN判别模型效果较差,3种特征波长中利用CARS提取的特征波长建模效果最佳,代替全光谱建立PLS-DA判别模型是可行的;综合对比模型效果,CARS-PLS-DA为最优模型,校正集正确率90.48%,预测集正确率84.21%。证明利用近红外高光谱成像技术对羊肉产地鉴别是可行的。

• 单位
  宁夏大学