基于可见-近红外高光谱技术的脆肉皖脆度预测方法

摘要

基于可见‑近红外高光谱技术的脆肉皖脆度预测方法，包括如下步骤：由高光谱成像摄像机拍摄处理后得到样品的原始近红外光谱数据，依次经黑白校正处理、标准正则变换预处理后，通过随机森林算法得到影响脆肉皖脆度的特征光谱波长，并得到各样品的高光谱特征值；通过质构仪检测得到样品的硬度值，建立脆肉皖脆度值与高光谱特征值的BP‑NN预测模型；将样品的高光谱特征值输入建立的BP‑NN预测模型中，即得待测脆肉皖的脆度。本申请采用质构仪和可见‑近红外高光谱成像系统(400‑1100nm)对脆肉皖进行脆度‑高光谱数据分析，建立BP‑NN预测模型，该预测模型具有较好的预测效果，适用于脆肉皖脆度无损检测。