基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型研究

摘要

目的 建立基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型.方法 研究采用可视传感阵列与鱼体进行无接触式反应,提取阵列反应前后的颜色变化信息来表征鱼的气味特征;同时根据行业标准SC/T3032-2007测得表征鱼新鲜度的挥发性盐基氮(TVB-N)含量；将可视传感技术所得的特征信息与TVB-N指标含量进行关联,分别建立基于可视传感技术鱼新鲜度评价的定性模型BP神经网络和联合间隔偏最小二乘法(siPLS)定量模型.结果 BP神经网络模型精度较高,训练集正确率为86.79％,预测集正确率为86.43％; siPLS模型次之,模型校正集和预测集的正确率分别为82.52％和80.67％.结论 可视传感器新技术所测得指标与TVB-N相关性较大,可快速预测出鱼在储藏期间TVB-N的变化从而能够快速、无损地评价鱼类新鲜度.