【摘 要】
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利用近红外（NIR）高光谱成像技术结合连续投影算法（SPA）快速、无损检测五花肉的过氧化值。通过高光谱成像系统采集样品的光谱图像，提取其反射光谱信息，经过基线校正（BC）、高斯滤波平滑
【机 构】
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河南科技学院食品学院; 河南科技学院博士后研发基地; 河南工业大学粮油食品学院;
【基金项目】
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河南省重大科技专项项目(161100110600);中国博士后科学基金(2018M632767);河南省科技攻关项目(182102310060,182102110404);河南省青年人才托举工程项目(2018HYTP008);河南科技学院高层次人才引进项目(2015015);河南科技学院重大科研培育项目(2016ZD03);河南科技学院大学生“百农英才”项目(BNYC2017-2-02)
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利用近红外（NIR）高光谱成像技术结合连续投影算法（SPA）快速、无损检测五花肉的过氧化值。通过高光谱成像系统采集样品的光谱图像，提取其反射光谱信息，经过基线校正（BC）、高斯滤波平滑（GFS）、中值滤波平滑（MFS）、卷积平滑（ SGS）、移动平均值平滑（MAS）、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）七种预处理后，利用偏最小二乘（PLS）建立预测模型。使用SPA筛选最优波长，重新预算，构建优化的PLS模型和多元线性回归（MLR）模型。结果显示，经过BC预处理(RP=0.960，RMSEP=5.15×10-4 g/100g)和原始数据RAW(RP=0.960，RMSEP=4.89×10-4 g/100g)的全波段PLS模型（F-PLS）预测过氧化值效果较好。优化结果显示，RAW的MLR模型(RP=0.968，RMSEP=4.12×10-4)预测效果更好。研究表明，NIR高光谱成像技术联用SPA算法可潜在实现对五花肉过氧化值的快速无损检测。
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