国家高技术研究发展计划(2007AA10Z215)
- 作品数：8 被引量：215H指数：8
- 相关作者：成芳廖宜涛樊玉霞伍学千应义斌更多>>
- 相关机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域：理学轻工技术与工程农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展被引量：80
- 2009年
- 近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景:近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。
- 徐霞成芳应义斌
- 关键词：近红外光谱肉品化学成分感官品质
- 猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究被引量：44
- 2010年
- pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25m.s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱（350~1 000 nm）,进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法（多元散射校正,微分等）对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。
- 廖宜涛樊玉霞伍学千成芳
- 关键词：偏最小二乘法在线检测新鲜猪肉PH值
- 猪肉肌内脂肪含量的可见/近红外光谱在线检测被引量：15
- 2010年
- 研究基于可见/近红外光谱分析技术的新鲜猪肉肌内脂肪含量在线检测。实验样本为208份背最长肌,实验时样品以0.25 m/s的速度运动,采集可见/近红外漫反射光谱,进行小波消噪处理后,结合不同的光谱预处理方法建立肌内脂肪含量的偏最小二乘回归模型。研究发现采用db6小波在6层分解后以极大极小原理选择阈值进行消噪效果较好;消噪的光谱直接建立的PLSR模型预测性能较差,经过多元散射校正、变量标准化及微分等预处理均能提高模型的预测性能;变量标准化结合一阶微分预处理后建立的模型性能最佳,校正集相关系数为0.892、验证集相关系数为0.834、校正集均方根误差为0.090、预测集均方根误差为0.080。结果表明可见/近红外光谱可用于肌内脂肪含量的在线检测,但模型相对分析误差最高为1.738,模型的精度和稳定性仍需进一步提高。
- 廖宜涛樊玉霞伍学千成芳
- 关键词：猪肉肌内脂肪含量在线检测小波消噪偏最小二乘法
- 基于可见/近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究被引量：11
- 2011年
- 以225个猪肉肉糜样本为研究对象,利用可见/近红外光谱分析技术对猪肉肉糜主要品质指标的的快速检测进行了研究。光谱经小波去噪后,采用偏最小二乘法和支持向量机定量分析方法分别建立了肉糜中肌内脂肪、蛋白质和水分含量的可见/近红外光谱预测模型。其中,肌内脂肪的支持向量机定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rval为0.889和0.888;蛋白质的偏最小二乘定量预测模型最优,校正相关系数rcal和预测相关系数rval为0.869和0.881;水分的偏最小二乘定量预测模型最优,校正相关系数rcal为0.877,预测相关系数rval为0.848,所有模型的预测相对分析误差(RPD)均小于3.0。研究表明,可见/近红外光谱分析技术可用来检测猪肉肉糜品质,进一步提高所建模型的精度和稳定性可应用于实际检测。
- 樊玉霞廖宜涛成芳
- 关键词：小波变换偏最小二乘回归支持向量机
- 基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术被引量：15
- 2010年
- 提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法。该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域。利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域。结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割。
- 伍学千廖宜涛樊玉霞成芳
- 关键词：图像分割猪肉背最长肌
- 连续投影算法在猪肉pH值无损检测中的应用被引量：17
- 2010年
- 利用鲜肉的近红外光谱中少量特征波长对其pH值进行预测,可以大幅度降低模型复杂性和计算量,对开发无损检测装置,实施肉品生产加工过程中pH值监测有重要意义。该文通过连续投影算法(SPA)选择特征波长建立简单多元线性回归模型(SPA-MLR),并对比了SPA-MLR模型与全波段(5000～10440cm-1)偏最小二乘回归模型(PLSR)及逐步线性回归(SMLR)、遗传算法(GA)选择特征波长所建模型的性能。结果表明经连续投影算法提取37个特征波长建立的模型,所用变量数仅占全波段的2.6%,校正集相关系数0.870,校正集均方根误差为0.094,验证集相关系数0.892,验证集均方根误差为0.085;性能与经多元散射校正预处理的PLSR模型接近,但采用变量数明显减少,优于逐步线性回归和遗传算法选择特征波长建立的模型,表明该方法可较好的选择特征波长,建立简单的预测模型。
- 廖宜涛樊玉霞成芳伍学千
- 关键词：光谱肉制品近红外光谱连续投影算法
- 猪肉品质无损检测研究进展被引量：10
- 2010年
- 猪肉是我国消费量最大的肉品,其品质关系国民生活质量、营养水平及饮食安全,受到质量管理者和肉制品工业的重视.无损检测技术是猪肉品质检测和监控体系的关键技术.论文介绍了国外近10年来猪肉品质无损检测技术的研究情况,包括以肉品声学特性为基础的超声波检测,以光学特性为基础的图像和光谱检测技术,以及电子鼻、核磁共振等技术.研究表明利用上述技术可实现对活猪、猪肉胴体、猪肉脂肪组织等检测对象的一个或多个品质指标进行快速准确的检测.同时指出开展实时检测、屠宰与生产加工过程中复杂环境下的在线检测、活体品质与生长状态的检测,以及融合多种无损检测技术实施不同阶段、不同角度全面检测是猪肉品质检测的发展趋势.
- 成芳廖宜涛马君伟
- 关键词：猪肉
- 基于颜色特征和数学形态学的猪肉背最长肌分割
- 提出了一种基于颜色特征结合数学形态学的猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域分割的方法。该方法根据猪肉眼肌切面图像中不同部位的颜色特征,初步分离出脂肪、附生肌区域;再根据背最长肌的形态,结合孔洞填充、面积筛选、开运算、闭运算等形...
- 廖宜涛伍学千樊玉霞成芳
- 关键词：无损检测图像分割猪肉背最长肌数学形态学
- 文献传递
- 可见/近红外光谱检测冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量被引量：56
- 2009年
- 采用可见/近红外光谱分析方法对冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量进行了研究。光谱数据经多元散射校正（MSC）处理后,分别建立0-4℃和20℃下的原始光谱、一阶导数和二阶导数的偏最小二乘（PLS）定量分析模型,比较其相关系数（r）、校正标准差（RMSEC）和预测标准差（RMSEP）,得到一阶导数处理后的模型最好,并且0-4℃下的模型优于20℃下的模型。0-4℃和20℃下脂肪的相关系数（r）分别为0.950和0.924,蛋白质为0.713和0.455,水分为0.944和0.914;脂肪的预测标准差（RMSEP）分别为2.41和2.95,蛋白质为5.44和4.25,水分为2.37和2.38。由此可见,可见/近红外光谱分析方法能够很好的检测冷鲜猪肉中的脂肪和水分,蛋白质的检测结果较差是由冷鲜肉加工工艺引起的。另外,两种温度下光谱曲线在770 nm附近产生了波长漂移,漂移量约10 nm。
- 刘魁武成芳林宏建孙通许凯胡雷秀应义斌徐惠荣
- 关键词：冷鲜肉脂肪蛋白质
- 无信息变量消除法在近红外光谱检测猪肉pH值中的应用
- 近红外光谱信息量大,采用全波段变量建立偏最小二乘回归模型复杂,通过波长变量筛选,可以简化模型,提高检测效率。应用无信息变量消除法筛选变量,建立猪肉pH值偏最小二乘回归预测模型。研究发现经无信息变量消除法筛选的光谱变量缩减...
- 廖宜涛樊玉霞伍学千成芳
- 关键词：近红外光谱
- 文献传递
