| 摘 要： | 基于近红外(near infrared,NIR)高光谱成像技术(900～1 700 nm)对0～4℃冷藏条件下猪肉的酸价变化进行快速无损检测研究。通过采集新鲜猪肉样品的高光谱图像,提取图像中感兴趣区域内的反射光谱信息,再经移动平均值平滑、卷积平滑、中值滤波平滑、高斯滤波平滑、标准化校正、多元散射校正、基线校正、标准正态变量变换等8种方式预处理原始光谱(raw extracted spectra,RAW),利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)算法建立酸价预测模型。结果显示,基于RAW光谱(rP=0. 824,RMSEP=0. 594 mg/g)和BC光谱(rP=0. 825,RMSEP=0. 587 mg/g)构建的全波段PLS模型(RAW-PLS和BC-PLS)预测酸价效果较好。使用回归系数法(regression coefficient,RC)和连续投影算法筛选最优波长优化模型。结果显示,基于RC法从RAW光谱中筛选的28个最优波长构建的RAW-RC-PLS模型预测猪肉酸价效果最好(rP=0. 846,RMSEP=0. 569 mg/g)。研究表明,利用NIR高光谱成像技术构建PLS模型可潜在实现猪肉酸价的快速无损评价。
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