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冷却羊肉表面微生物数量能够反映其卫生安全质量。传统检测方法效率低、周期长、肉品破损严重,高光谱技术将图像与光谱信息融为一体,利用不同物的光谱差异揭示其品质参数的优势,已受到广泛的关注,对农畜产品的快速无损检测有重要现实意义。本课题以冷却羊肉为研究对象,利用高光谱成像技术,同时在不同波长范围下,开展冷却羊肉表面微生物活细胞数量进行快速无损检测。分别建立冷却羊肉表面微生物数量的定量预测模型和品质分级模型,并结合高光谱图像技术完成表面污染区域的检测提取。通过比较分析不同波长范围、不同预处理方法和不同建模方法,确定了冷却羊肉表面微生物活细胞检测的最佳方法,为构建冷却羊肉在线快速无损检测系统奠定了基础。研究成果如下：(1)对冷却羊肉样本表面细菌总数和嗜冷菌数进行检测,得到细菌总数和嗜冷菌数所建模型的最佳预处理方法分别是MSC+SD和MSC。(2)利用PLS、BP-ANN和RBF-ANN对冷却羊肉表面微生物建立预测模型,预测效果最好的RBF-ANN模型,预测细菌总数时,在400～1100nm和900～1700nm波长范围内相关系数R分别为0.9872、0.9988,均方根误差RMSEP分别为0.8210、0.2507；预测嗜冷菌数时,在400-1100nm和900～1700nm波长范围内相关系数R分别为0.9780、0.9802,均方根误差RMSEP分别为0.7370、0.6639。(3)支持向量机法建立冷却羊肉品质分级模型得到的分级效果较好,在400～1100nm波长范围内其识别率达到78.94%,在900～1700nm波长范围内达到84.21%。(4)900～1700nm波长范围内模型的预测效果、分级效果均优于400～1100nm波长范围,为无损检测的最佳光谱范围。(5)通过主成分分析降维,采用特征波段的主成分分析以及波段比算法,对表面污染区域进行提取,波段比算法检测正确率更高,达到92.5%。