含水率主导肉类品的品质,其检测方法主要是用无损检测。本文以内蒙古特色农产品锡盟羊肉作为研究对象,采用基于高光谱技术与数字图像技术对羊肉水分含量进行研究,分析了国内外农产品水分含量的研究进展,综合研究了羊肉样本的高光谱数据和图像数据特征,建立了2个信息融合的羊肉含水率检测模型。本研究主要工作和成果如下:1.羊肉样本数据的采集制定了不同注水梯度下的126个羊肉样本试验,采用Specim高光谱仪采集羊肉样本光谱数据,采用Canon数码相机采集羊肉样本数字图像数据。并且测定实际羊肉样本含水率数据,选取了 89组样本作为建模集、37组样本作为预测集,用来建立羊肉样本含水率检测模型。2.基于光谱数据的羊肉含水率检测对采集的原始光谱数据进行预处理,通过对比模型效果优选预处理方法。结果表明原始光谱数据经标准正态结合多元散射方法预处理模型效果最优,其模型相关系数为 Rc=0.7415、SEC=0.0624、RP=0.7384、SEP=0.0581。基于PLS权重法提取了 6个特征波段,采用全光谱波长和特征光谱波长,建立羊肉含水率最小二乘(PLSR)预测模型。特征波段的RC、RP均比全波段预测模型的值高,特征波段的SEC、SEP均比全波段预测模型的值低,说明所提取的特征波段的光谱信息能够代替全波段光谱信息。3.基于图像数据的羊肉含水率检测对于采集的羊肉样本数字图像进行预处理,提取出6个R、G、B颜色特征数据信息。对比逐步多元线性回归(SMLR)和PLSR建立的羊肉含水率预测模型,结果表明基于PLSR建立的羊肉含水率预测模型精度高,其相关系数RC、RP均比采用SMLR法建模的值高,其标准偏差SEC、SEP均比采用SMLR法建模的值低。4.基于光谱和图像数据的羊肉含水率检测将提取的6个特征光谱波段与6个颜色特征值信息进行信息融合,通过PLSR方法进行预测模型建立,其预测相关系数为Rc=0.9305、RP=0.9112,平均方根误差为SEC=0.0381、SEP=0.0427。分析表明,基于特征层融合信息建立羊肉水分含量模型,其预测结果准确并且精度高。