基于NIR高光谱成像技术的滩羊肉内部品质无损检测

摘要

利用近红外高光谱成像技术对滩羊肉蛋白质和脂肪含量、pn值进行无损检测研究.通过高光谱系统(900～1700 nm)采集69个羊肉样本信息,先对全波段下的原始光谱和预处理后光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对比优选出最佳预处理算法,后采用PLSR的加权β系数法提取特征波长,建立特征波长下各品质参数的PLSR模型,分析预测效果.结果表明:羊肉蛋白质、脂肪含量、pn值最佳预处理方法为基线校准(Baseline)、多元散射校正与S-G卷积平滑结合算法(MSC+SG)和原始光谱;利用特征波长建立预测模型,决定系数(RP2)分别为0.83、0.86和0.72,预测均方根误差(RMSEP)为0.57、0.09和0.12,可替代全波段建模.利用近红外高光谱成像技术对羊肉内部品质进行快速无损检测是可行的.