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出缸期皮蛋凝膠質構特性與品質的高光譜無損檢測---美國FTC質構儀
閱讀：699發(fā)布時間：2023-02-06
| 提 供 商： | 北京盈盛恒泰科技有限責任公司 | 資料大小： | 1.6MB |
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摘要：質構作為一種重要的品質參數(shù)，能夠顯著地影響出缸期皮蛋的凝膠品質，目前沒有有效的快速無損檢測方法。應用高光譜成像實現(xiàn)對出缸期皮蛋質構特性的無損預測及不同品質皮蛋的檢測分級。以不同品質鴨皮蛋為研究對象，采集優(yōu)質蛋、合格蛋與不合格蛋樣本的高光譜數(shù)據(jù)，對比測定其凝膠質構硬度和彈性參數(shù)，對原始光譜進行單一和組合變換(多元散射校正MSC、包絡線去除CR、一階求導FD、包絡線去除一階求導組合CR-FD),分析一維光譜數(shù)據(jù)與質構硬度和彈性的相關性，發(fā)現(xiàn)經(jīng)CR-FD變換后的光譜反射率與凝膠質構硬度、彈性的相關性最大，分別在波長683和715 nm達到最大值為0.882和0.865;基于較優(yōu)的光譜變換和二維相關光譜法，以凝膠質構硬度和彈性作為擾動因子，探尋皮蛋硬度和彈性的研究區(qū)域，結果顯示：以硬度為擾動因子時，波長476, 539, 647, 672, 728和851 nm處存在自相關峰；在波長483, 572, 657, 739和826 nm處的光譜信號對彈性值較敏感，故最終選擇476～851和483～826 nm兩個敏感波段分別作為凝膠硬度和彈性的研究區(qū)域；對比連續(xù)投影算法(SPA)、競爭性自適應重加權算法(CARS)、遺傳算法(GA)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)、無信息消除法(UVE)5種不同變量選擇方式，發(fā)現(xiàn)使用粒子群優(yōu)化算法結合PLSR模型的檢測精度最高：預測硬度的R2P和均方根誤差RMSEP為0.826和0.874, RPD為2,預測彈性的R2P和均方根誤差RMSEP為0.886和0.402, RPD為1.9。使用3種不同分類器對不同品質皮蛋進行預測，發(fā)現(xiàn)對優(yōu)質蛋、合格蛋與不合格蛋分類的準確率分別達到了97%, 92%和100%,基于預測結果的混淆矩陣和ROC曲線對模型進行評估，PLS-DA模型的精度和泛化能力優(yōu)于BP和RF模型。綜上表明，使用高光譜技術可以實現(xiàn)皮蛋質構特性的預測及對不同品質皮蛋的無損分級。
關鍵詞：皮蛋;質構特性;二維相關;高光譜技術;
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