国家自然科学基金(31101306)
- 作品数：12 被引量：96H指数：8
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- 相关领域：轻工技术与工程理学自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 高光谱技术的羊肉品种多波段识别研究被引量：8
- 2016年
- 利用可见/近红外（400-1000 nm）及近红外（900-1700 nm）高光谱成像技术对宁夏地区滩寒杂交、盐池滩羊、小尾寒羊三个品种羊肉进行识别研究。针对不同波段光谱特点,分别优选出 Baseline 及 SG卷积平滑光谱预处理方法,并运用连续投影算法（SPA）提取特征波长,结合线性判别分析（LDA）及径向基核函数支持向量机（RBFSVM）模型进行全波段及特征波长识别分析。结果表明不同波段高光谱对羊肉品种识别均获得较好效果,其中400-1000 nm波段采用Baseline-Fullwave-RBFSVM及12个特征波长下准确率为100%与98.75%,900-1700 nm 波段采用 Baseline-Fullwave-RBFSVM 及7个特征波长下准确率为96.25%与87.80%；RBFSVM非线性分类准确率高于 LDA线性判别结果,400-1000 nm波段识别准确率优于900-1700 nm波段,说明三种羊肉在色泽纹理上差异比成分含量显著,利用高光谱成像技术结合RBFSVM方法能够获得较优的羊肉品种识别效果。
- 王松磊吴龙国马天兰陈亚斌何建国贺晓光康宁波
- 关键词：支持向量机
- 应用NIR高光谱成像技术检测羊肉脂肪和蛋白质质量分数被引量：5
- 2013年
- 采用近红外高光谱成像技术(900～1 700 nm)对羊肉脂肪和蛋白质质量分数进行预测.通过近红外高光谱对72个羊肉样本进行高光谱图像采集,获取的光谱数据经过多元散射校正进行光谱预处理.通过回归分析选取对应的特征波长,利用BP神经网络结合脂肪和蛋白质的实测值,建立预测模型并对模型进行验证.结果显示,羊肉脂肪和蛋白质的预测模型效果较好.其中,脂肪模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.91和0.73；蛋白质模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.87和1.19.该研究表明,利用近红外高光谱成像技术预测羊肉脂肪和蛋白质质量分数是可行的.
- 李学富何建国王松磊贺晓光思振华刘贵珊
- 关键词：羊肉脂肪蛋白质
- 不同饲养方式下鸡肉的高光谱识别研究
- 2015年
- 不同饲养方式对同种鸡肉品质有显著影响，本文利用高光谱成像技术在400-1700nm波段对不同饲养方式下的鸡肉分类鉴别方法进行研究．以宁夏地区杂交肉用型红羽鸡为研究对象，采用高光谱成像技术分别对散养、笼养及平养3种不同饲喂方式的鸡肉进行分类识别，首先选择MSC—SG方法对原始光谱进行预处理后进行PCA分析，选择聚类效果较好的主成分结合权重系数法提取特征波长，试验最终确定（MSC-SG）-PCA—LDA方法分别对3种不同饲养方式鸡肉进行分析，分类准确率达到96．88％及99．08％．结果表明，在可见光及近红外区域均取得较好识别效果，说明3种类型鸡肉在色泽与营养成分上差异显著．利用高光谱成像技术结合LDA线性判别方法能够对不同饲养方式鸡肉进行有效分类．
- 杨晓忱龚小梅贺晓光王松磊何建国吴龙国王婉娇
- 关键词：肉鸡饲养方式线性判别分析
- 基于VIS/NIR高光谱成像技术检测鸡肉嫩度被引量：10
- 2015年
- 利用400~1000 nm可见近红外高光谱成像系统对鸡肉嫩度进行快速无损检测研究。采集鸡肉表面的高光谱散射图像,提取样本感兴趣区域反射光谱曲线并用剪切力值表征鸡肉的标准嫩度。以原始光谱和多元散射校正（MSC）预处理光谱数据建立鸡肉嫩度的偏最小二乘回归（PLSR）模型,预处理光谱建立的模型效果更优。基于MSC预处理,采用偏PLS权重系数法结合逐步回归法筛选出了4个特征波长。然后采用PLSR和多元线性回归（MLR）模型分别建立特征波长处光谱反射值和鸡肉嫩度关系的数学模型,优选最佳模型。结果显示：MLR模型预测效果较好,预测相关系数（RP）和均方根误差（RMSEP）分别为0.94和1.97。研究表明：利用可见近红外高光谱成像技术结合多元回归分析法对鸡肉嫩度的快速无损检测是可行的。
- 王正伟王家云王松磊何建国贺晓光刘贵珊吴龙国李丹
- 关键词：无损检测
- 冷鲜羊肉冷藏时间和水分含量的高光谱无损检测被引量：14
- 2015年
- 利用可见-近红外高光谱成像技术对冷鲜羊肉的冷藏时间和水分含量进行无损检测。通过波长400~1 000 nm可见-近红外高光谱系统采集160个羊肉样本光谱信息,优选主成分-14-线性判别法对原始光谱建立羊肉冷藏时间的判别模型,校正集对羊肉冷藏时间的判别率为99.17%,预测集为100%,模型可较好地判别羊肉的冷藏时间。其次,针对羊肉冷藏过程中水分含量的变化,优选最佳预处理方法并运用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）法建立水分含量预测模型;结果表明,经过Savitzky-Golay卷积平滑预处理的PLSR模型对水分含量的建模效果最优,校正集和预测集相关系数分别为0.888和0.784,交互验证均方根误差为0.696。研究表明,采用可见-近红外高光谱成像技术对冷鲜羊肉冷藏时间的判别和冷藏过程中羊肉水分含量的快速预测是可行的。
- 王婉娇王松磊贺晓光何建国
- 关键词：冷藏时间水分含量无损检测
- 基于NIR高光谱成像技术的滩羊肉内部品质无损检测被引量：16
- 2014年
- 利用近红外高光谱成像技术对滩羊肉蛋白质和脂肪含量、pH值进行无损检测研究。通过高光谱系统（900-1700nm）采集69个羊肉样本信息，先对全波段下的原始光谱和预处理后光谱建立偏最小二乘回归（PLSR）模型，对比优选出最佳预处理算法，后采用PLSR的加权卢系数法提取特征波长，建立特征波长下各品质参数的PLSR模型，分析预测效果。结果表明：羊肉蛋白质、脂肪含量、pH值最佳预处理方法为基线校准（Baseline）、多元散射校正与S-G卷积平滑结合算法（MSC＋SG）和原始光谱；利用特征波长建立预测模型，决定系数（Rp2）分别为0．83、0．86和0．72，预测均方根误差（RMSEP）为0．57、0．09和0．12，可替代全波段建模。利用近红外高光谱成像技术对羊肉内部品质进行快速无损检测是可行的。
- 王家云王松磊贺晓光何建国吴龙国刘贵珊
- 关键词：羊肉无损检测偏最小二乘回归
- 基于介电特性的羊肉品质无损检测被引量：5
- 2013年
- 依据介电特性检测原理,使用LCR测试仪对常温和冷藏条件下羊肉的介电参数进行检测,探索了参数测量最佳电压及频率,以及羊肉贮藏品质变化和不同部位与介电参数之间的相关性,并对测量数据用Excel进行分析和曲线拟合.结果表明,复阻抗Z,电导G均与羊肉的贮藏品质明显相关,在常温及冷藏条件下检测品质变化,电导G拟合方程决定系数R2分别为0.988 9和0.987 2;对于不同部位的羊肉,脊柱肉电导值最大,其次为前腿,后腿肉最小.上述方法可以对肉的贮藏品质变化及不同部位进行检测识别.
- 王松磊贺晓光赵大鹏
- 关键词：羊肉贮藏品质介电特性
- 基于高光谱图谱融合技术的宁夏滩羊肉嫩度检测方法研究被引量：22
- 2016年
- 利用可见／近红外高光谱图谱融合技术对宁夏滩羊肉嫩度检测进行研究。通过高光谱系统（4001000nm）采集了128个滩羊肉图像，对原始光谱结合偏最小二乘回归（PLSR）模型进行多种光谱预处理研究，优选出S—G卷积平滑预处理方法，采用PLSR的加权β系数提取9个特征波长，对比分析全波段与特征波长下的PLSR模型；同时提取出与羊肉嫩度相关的4个图像特征参数，建立基于图像特征的多元线性回归（MLR）模型；在此基础上，融合特征波长与表面脂肪分布图像特征参数建立了羊肉嫩度的PLSR模型。结果表明，采用单一光谱数据下S—G卷积平滑预处理结合特征波长建立的PLSR模型取得了较好预测效果，基于图谱特征变量融合的PLSR模型相比于单一光谱模型效果更佳，预测集的相关系数和预测均方根误差（RMSEP）分别为0．89和0．73，表明本文提出的方法进行羊肉嫩度定量检测是可行的。
- 王松磊吴龙国康宁波李宏燕王家云贺晓光
- 关键词：滩羊嫩度
- 基于高光谱图像技术羊肉表面污染无损检测被引量：10
- 2013年
- 研究采用高光谱成像技术(光谱范围400～1 000nm)对羊肉表面肠溶物污染进行无损检测,在可见-近红外光谱范围内,对采集到的高光谱图像数据进行主成分分析,选取5种(430,540,574,622,660nm)大肠肠溶物及5种(420,473,540,574,660nm)小肠肠溶物特征波长,在特征波长下,对图像数据进行主成分分析,应用中值滤波、平方根变换、二值化和数字形态学对不同光谱范围内肠溶物进行特征提取,试验结果表明,基于全光谱范围对羊肉表面肠溶物的检测率为98.5%,基于特征波段光谱范围内对羊肉表面肠溶物的检测率为98.1%,证明利用高光谱图像技术对羊肉表面污染无损检测是可行的。
- 思振华何建国刘贵珊王松磊贺晓光施健罗瑞明
- 关键词：高光谱图像羊肉无损检测
- 高光谱成像技术在肉品无损检测中的应用及进展被引量：8
- 2014年
- 高光谱成像技术是集图像学和光谱学于一身的新技术,能够快速、准确、无损地获得农产品内外品质信息,从而实现农产品的全方位检测.主要介绍了高光谱成像技术的原理及在肉品品质检测中的应用,并对高光谱成像技术在未来肉品检测方面的应用进行了展望.
- 张令标何建国王松磊刘贵珊贺晓光罗瑞明
- 关键词：无损检测肉品品质
