【摘 要】
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近年来,激光诱导击穿光谱(L IB S)与算法相结合分类、识别生物组织逐渐兴起.由于猪肉各部位组织光谱特性相似,仅通过分析光谱信息很难达到准确识别的效果,采用来自于同一个体、四个不同部位的猪肉进行研究,并将其进行切片、压平,应用LIBS技术对4种部位的组织(里脊,梅花,前腿,五花)进行了样品光谱的采集,每种样品采集100幅光谱进行分析,选取Ca,Na,K等6条谱线进行了初步光谱分析,观测谱线发现除脂肪含量较多的五花组织C—N以及C含量较其他组织高以外,其他组织很难区分,进一步对这6个成分进行主成分分析(P
【机 构】
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长春理工大学理学院,吉林 长春 130022;长春工业大学机电工程学院,吉林 长春 130012;包头师范学院物理科学与技术学院,内蒙古 包头 014030
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近年来,激光诱导击穿光谱(L IB S)与算法相结合分类、识别生物组织逐渐兴起.由于猪肉各部位组织光谱特性相似,仅通过分析光谱信息很难达到准确识别的效果,采用来自于同一个体、四个不同部位的猪肉进行研究,并将其进行切片、压平,应用LIBS技术对4种部位的组织(里脊,梅花,前腿,五花)进行了样品光谱的采集,每种样品采集100幅光谱进行分析,选取Ca,Na,K等6条谱线进行了初步光谱分析,观测谱线发现除脂肪含量较多的五花组织C—N以及C含量较其他组织高以外,其他组织很难区分,进一步对这6个成分进行主成分分析(PCA),得到PC1,PC2,PC3累计贡献率达到95％,通过特征分数作为支持向量机(SVM)模型输入源,建立SVM分类模型,得到几种部位样品的混淆矩阵图,通过观察混淆矩阵可以清楚分辨出每个种类样品的分类整准确率,发现四种样品准确率分别为96％,98％,97％,100％,平均准确率达到了97％ 以上.研究证明LIBS结合PCA-SVM可作为一种快速鉴别猪肉不同组织部位的检测方法.
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