基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建

作者：张娜; 李震; 兰维杰; 屠康; 武杰; 王兆山; 赵干; 潘磊庆^*

来源：食品工业科技, 2023, 1-12.

DOI：10.13386/j.issn1002-0306.2023060110

• 木质化鸡胸肉
• 可见-近红外高光谱
• 短波红外高光谱
• 光谱数据融合
• 判别模型

木质化鸡胸肉（wooden breast，WB）制约肉鸡行业发展，传统触诊检测方法耗时且效率低，为提升高光谱成像（hyperspectral imaging， HSI）技术检测鸡胸肉木质化程度的效果，本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象，将其划分4个木质化等级，采集其在400-1000 nm和1000-2000 nm内的HSI信息，通过不同光谱预处理算法和特征波段筛选方法，建立基于全波段、特征波段和HSI数据融合的偏最小二乘判别分析（Partial least squares-discriminant analysis， PLS-DA）模型和支持向量机（Support vector machine， SVM）模型。结果显示，SVM模型比PLS-DA模型更适于判别鸡胸肉木质化程度，基于1000-2000 nm内全波段和特征波段的最佳模型预测集总体正确率均高于400-1000 nm内的模型，基于两波段HSI数据融合的木质化判别模型优于基于单一波段（包括全波段和特征波段）的模型，最佳模型预测集总体正确率为96.7%，能较好地区分出4个木质化等级，且对四个等级的判别准确率均可达90%以上。研究结果为HSI实现木质化鸡胸肉的准确无损检测提供技术支持。

• 单位
  南京农业大学; 蚌埠学院; 食品与生物工程学院