豬肉制品是我國(guó)最受歡迎的肉類產(chǎn)品之一,豬肉的后期加工及食用安全一直是人們密切關(guān)注的問(wèn)題。碎骨作為原料肉中不可避免的危害因子,不僅會(huì)損壞加工設(shè)備,同時(shí)也會(huì)對(duì)消費(fèi)者造成潛在的危害。因此,豬肉中碎骨的快速無(wú)損識(shí)別對(duì)于肉類工業(yè)發(fā)展具有積極意義。本文以新鮮和凍融豬肉為研究對(duì)象,通過(guò)多光譜成像系統(tǒng)獲取樣品的多光譜圖像,利用線性判別分析（LDA）、偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）、連續(xù)投影算法（SPA）、主成分分析（PCA）等化學(xué)計(jì)量學(xué)建模方法,對(duì)新鮮和凍融豬肉進(jìn)行準(zhǔn)確分類,同時(shí)對(duì)嵌入豬肉中的碎骨進(jìn)行快速無(wú)損識(shí)別。得出如下結(jié)論:1)基于光譜信息建立LDA、PCA-LDA、PLS-DA和SVM化學(xué)計(jì)量學(xué)模型識(shí)別新鮮和凍融豬肉,各模型分類精度均高于86.67%,其中基于全光譜和特征光譜建立的最優(yōu)LDA模型識(shí)別精度分別為100%和97%。利用圖像信息和光譜信息的模型系數(shù)建立新鮮和凍融豬肉的可視化分布圖,可以更直觀地對(duì)新鮮和凍融豬肉進(jìn)行識(shí)別。2)基于光譜信息建立LDA、PCA-LDA、PLS-DA和SVM計(jì)量學(xué)模型識(shí)別嵌入新鮮豬肉表面和內(nèi)部的碎骨,其中基于特征光譜建... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

光譜信息圖

第一章前言5圖1.2高光譜圖像與多光譜圖像區(qū)別Fig.1.2ThedifferenceofHSIandMSI1.3.3光譜定性定量判別流程基于光譜成像技術(shù)獲得的光譜和圖像信息基本包含了樣品的基本理化性質(zhì)。因此，這些信息的有效結(jié)合可以被作為定性定量檢測(cè)理化成分的依據(jù)�；诠庾V成像的定性定量判別流程如圖1.3所示。在定量檢測(cè)中，通過(guò)建立光譜數(shù)據(jù)和樣品特定組分含量間的多元回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)樣品組分含量。多元回歸模型中主要包括多元線性回歸(PLSR、MLR、PCR)和非線性回歸（SVM、ANN等）[34]模型。YuweiLiu采用PLSR、PCR、MLR、SVM預(yù)測(cè)牛肉在微波加熱中的顏色和水分含量[35]；Eva應(yīng)用HSI技術(shù)結(jié)合PLSR可以有效預(yù)測(cè)腌制豬肉的鹽分含量[36]；Juliana應(yīng)用HSI技術(shù)結(jié)合PLSR算法成功預(yù)測(cè)牛肉的剪切力[37]。Mohammed通過(guò)對(duì)牛肉中不同含量雞肉的添加應(yīng)用近紅外高光譜成像技術(shù)結(jié)合PLSR預(yù)測(cè)切碎的牛肉中的雞肉的摻假量[38]。Lalit結(jié)合多光譜成像技術(shù)和PLSR、SVR預(yù)測(cè)新鮮肉的水分含量、脂肪和蛋白質(zhì)含量[39]。DongYang應(yīng)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合PLSR預(yù)測(cè)五香牛肉的活菌總數(shù)[40]。QianYan應(yīng)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合PLSR在線監(jiān)測(cè)干制肉品的TVB-N含量，并實(shí)現(xiàn)了含量的可視化[41]。在定性分析中，主要通過(guò)對(duì)獲得的光譜信息和紋理信息等進(jìn)行監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類、參數(shù)分類和非參數(shù)分類[24]達(dá)到分析目的。根據(jù)有無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的判別分類可以分為監(jiān)督分類（LDA、PCA-LDA、SVM、PLS-DA、NN、KNN等）和非監(jiān)督分類(PCA、回歸分析等)；根據(jù)依賴統(tǒng)計(jì)參數(shù)與否分為非參數(shù)分類和參數(shù)分類。Ropodi等利用多光譜成像技術(shù)結(jié)合傅里葉變換紅外光譜通過(guò)PCA對(duì)新鮮和凍融切碎的牛肉進(jìn)行初步分析，通過(guò)PLS-DA和SVM實(shí)現(xiàn)對(duì)新鮮和凍融樣品進(jìn)行準(zhǔn)確分類檢測(cè)[42]；HongzheJiang等應(yīng)用近紅外高光?

合肥工業(yè)大學(xué)專業(yè)碩士研究生學(xué)位論文6牛肉的剪切力的可行性，結(jié)果表明通過(guò)局部感興趣區(qū)域的選擇可顯著提高預(yù)測(cè)牛肉嫩度的精度，且可以較好的建立可視化模型[37]。綜上所述，基于光譜信息和圖像信息建立化學(xué)計(jì)量學(xué)模型可以有效實(shí)現(xiàn)樣品理化性質(zhì)的定性定量分析。圖1.3光譜成像檢測(cè)原理Fig.1.3Theprincipleofspectralimagingdetection1.3.4基于光譜技術(shù)的肉制品檢測(cè)研究現(xiàn)狀光譜和圖像處理技術(shù)有效結(jié)合應(yīng)用，使得光譜檢測(cè)技術(shù)也逐漸受到人們的關(guān)注。由于光譜檢測(cè)技術(shù)既可以根據(jù)樣品的光譜信息分析其化學(xué)品質(zhì)變化，同時(shí)又可以通過(guò)圖像信息分析其物理品質(zhì)的變化，使得無(wú)損在線檢測(cè)肉制品的物理化學(xué)品質(zhì)得到了廣泛的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者也在為實(shí)現(xiàn)其工業(yè)在線檢測(cè)不斷探索。1.3.4.1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀目前，國(guó)內(nèi)應(yīng)用光譜成像技術(shù)在肉制品檢測(cè)中應(yīng)用主要是通過(guò)獲得肉制品的各種質(zhì)量屬性和光譜成像，通過(guò)對(duì)它們的各種屬性進(jìn)行定性、定量分析來(lái)對(duì)肉制品進(jìn)行快速無(wú)損檢測(cè)�；谑袌�(chǎng)中不斷出現(xiàn)的摻假現(xiàn)象，通過(guò)高光譜成像技術(shù)（400～1000nm）對(duì)羊肉肉糜中的鴨肉摻假的快速無(wú)損檢測(cè)。通過(guò)選擇最優(yōu)波長(zhǎng)的偏最小二乘回歸模型（PLSR）對(duì)羊肉樣品的摻假進(jìn)行預(yù)測(cè)，R2達(dá)到了0.98，均方根誤差為2.51%，并且通過(guò)預(yù)測(cè)模型形成羊肉摻假圖像可視化視圖，表明HSI在快速準(zhǔn)確檢測(cè)肉糜中摻假具有巨大的應(yīng)用潛力[44]。同樣，由于不同化學(xué)成分與樣品的光譜特征密切相關(guān)，可以通過(guò)建立光譜特征與化學(xué)成分間的化學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)樣品中的成分含量。應(yīng)用高光譜成像(900～1700nm)技術(shù)對(duì)白蝦的TVB-N含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)采用連續(xù)投影算法（SPA）和基于深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行光譜特征提取，采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)、偏最小二乘回歸(PLSR)和多元線性回歸(MLR)進(jìn)行預(yù)測(cè)。從而實(shí)現(xiàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3249399