基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测研究

提出了基于高光谱成像技术的猪肉嫩度检测方法。利用高光谱成像系统获取78个猪肉样本在400~1100 nm范围的高光谱图像数据；通过主成分分析高光谱数据进行降维，从中优选出3幅特征图像，并从每幅特征图像中分别提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量，这样每个样本共有12个特征变量，再通过主成分分析提取6个主成分变量，并参照剪切力方法测得的样本嫩度等级结果，利用神经网络方法构建猪肉嫩度等级判别模型。模型对校正集样本的回判率为96.15%，预测集样本的判别率为80.77%。研究表明高光谱图像技术可以用于猪肉嫩度等级水平的检测。