《猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究（79页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、分类号华中农业大学硕士学位论文密级猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究 T h eE s t a b l i s h m e n ta n dT r a n s f e ro ft h eS p e c t r a lM o d e lf o rP o r kF r e s h n e s sD e t e c t i o n研究生：赵政学号：2 0 1 0 3 0 7 1 1 0 0 3 9指导教师：李小昱教授专业：农业电气化及自动化研究方向：智能化检测与控制技术获得学位名称：工学硕士获得学位时间：2 0 1 3 年6 月2 6 日华中农业大学工学院二。一三年六月华中农业大学学位论文独创性
2、声明及使用授权书学位论文不如需保密，解密是否保密口时间独创性声明f 嬲本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果尽我所知除了文中特别加以标注孝致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华中农业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料，指导教师对此进行了审定。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明，并表示了谢意。研究生签名：姆时间纠爷占月f 绎日学位论文使用授权书本人完全了解“华中农业大学关于保存、使用学位论文的规定”，即学生必须按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存提交论文的印刷版和电
3、子版，并提供目录检索和阅览服务，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人同意华中农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。注：保密学位论文在解密后适用于本授权书。学位论文作者签名赵乱导师始考疆签名日期：测弓年6 月争日签名日期：沙，弓年6 月厂乒日猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究目录摘要iA b s t r a c t i i i1 绪论11 1 研究目的及意义11 2 肉品新鲜度的评价方法及其研究现状11 2 1 传统肉品新鲜度检测方法11 2 2 新兴肉品新鲜度检测方法21 3 可见近红外光谱分析技术及其研究现状41 3 1 光谱分析技术
4、简介41 3 2 光谱校正模型传递方法研究现状51 3 3 光谱分析技术在肉品品质检测中的应用61 4 研究内容与技术路线。81 4 1 研究内容81 4 2 技术路线92 猪肉近红外和高光谱数据采集及预处理方法研究1 02 1 实验材料与仪器1 02 1 1 猪肉样品采集与制备1 02 1 2 近红外光谱采集仪1 02 1 3 高光谱图像采集系统一112 2 样品数据采集1 22 2 1 猪肉近红外光谱数据采集1 22 2 2 猪肉高光谱数据采集1 32 2 3 猪肉T V B N 含量理化测定1 62 3 猪肉光谱信号消噪预处理1 62 3 1S a v i t z k y - G o l
5、 a y 平滑消噪1 62 3 2 基于小波分解重构的光谱信号消噪方法1 62 3 3 不同消噪方法对光谱定量校正模型的影响1 72 3 4 猪肉光谱消噪方法优选2 02 4 异常样品检测与剔除2 12 4 1M C P L S 异常样品检测方法2 l2 。4 2 检测与剔除结果。2 22 5 本章小结2 4华中农业大学2 0 1 3 届硕士研究生学位论文3 猪肉新鲜度光谱定量校正模型的建立2 53 1 光谱定量校正方法与模型评价2 53 1 1 光谱定量校正方法2 53 1 2 定量校正模型评价指标2 63 2 样品集划分方法及结果2 73 3 光谱预处理方法。2 73 4 不同品种猪肉新鲜
6、度近红外光谱定量校正模型的建立与优化2 93 4 1 湖北白猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化2 93 4 2 杜长大新鲜度近红外光谱校正模型的优化3 03 4 3 恩施山猪新鲜度近红外光谱校正模型的优化313 5 猪肉新鲜度高光谱定量校正模型的建立与优化3 33 5 1 湖北白猪高光谱定量校正模型的优化3 33 5 2 杜长大新鲜度高光谱定量校正模型优化3 43 5 3 恩施山猪新鲜度高光谱定量校正模型的优化3 53 6 猪肉新鲜度光谱通用性定量校正模型的可行性研究3 63 6 1 不同品种猪肉光谱信号的差异分析。3 73 6 2 猪肉T V B - N 含量全局模型的建立3 83 6 3 通
7、用性定量校正模型对各品种猪肉的预测效果4 l3 7 本章小结4 14 不同品种猪肉样品之间的模型传递4 34 1 模型传递方法4 34 1 1S B 算法4 34 1 2 分段直接标准化P D S 算法4 44 1 3 基于回归系数的波长筛选法4 44 2 不同品种猪肉T V B - N 模型之间传递过程4 44 3 近红外光谱模型的传递方法4 54 3 1 基于改进S B 算法的近红外光谱模型传递。4 54 3 2 基于改进P D S 算法的近红外光谱模型传递4 74 3 3 基于波长筛选法的近红外光谱模型传递4 94 4 高光谱模型的传递方法5 14 4 1 基于改进S B 算法的高光谱模
8、型传递5 l4 4 2 基于改进P D S 算法的高光谱模型传递5 34 4 3 基于波长筛选法的高光谱模型传递5 44 5 本章小结5 65 结论与展望5 8猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究5 1 主要结论5 85 2 展望5 9参考文献6 1致 射6 8硕士研究生期间科研工作及发表论文情况6 9l l I猪肉新鲜度光谱模型的建立及传递方法研究摘要消费者对猪肉品质的要求随生活水平的提高日益增加，猪肉新鲜度是猪肉品质与安全的重要指标之一，传统检测方法过程繁琐，耗时长，不可能实现快速、无损检测，因此研究一种猪肉新鲜度快速、无损检测方法对提高人民生活质量很有意义。光谱分析技术已被应用于猪肉新
9、鲜度检测的研究，然而猪肉品种不同对光谱检测方法和效果具有显著影响。该文以湖北白猪、杜长大、恩施山猪3 个品种的猪肉样品为研究对象，利用其近红外光谱和高光谱数据建立新鲜度指标检测模型。通过比较不同消噪方法、光谱预处理方法和模型传递方法，确定了猪肉新鲜度指标光谱检测的最佳消噪方法、预处理方法和模型传递方法。为实现猪肉新鲜度快速、无损检测提供进一步的理论和技术支撑。研究主要从以下几个方面展开：1 ) 研究了不同模式下S G 平滑和不同分解尺度小波分解重构法对光谱信号的消噪作用，确定了最优的光谱信号消噪方法。研究发现，对近红外光谱和高光谱数据，经过不同模式的S G 平滑消噪处理后，建立模型性能指标变化
10、很小，波动频繁，难以评价不同模式的消噪效果；比较不同尺度小波分解重构法消噪效果，分解尺度为7 的d b 3 小波分解重构法消噪后建立模型性能较优。以信嗓比为评价指标，比较不同模式的S G 平滑方法和分解尺度为7 的d b 3 小波分解重构法，结果表明，对于近红外光谱和高光谱数据，分解尺度为7 的d b 3 小波分解重构法消噪效果最好。2 ) 采用结合蒙特卡罗的偏最4 , - - 乘异样样品检测方法，分别对不同品种猪肉近红外光谱和高光谱数据异常样品进行了检验。对于近红外光谱数据，湖北白猪样品中存在第1 7 、4 3 和8 2 号3 个异常样品；杜长大样品中存在第5 0 、8 4 和9 4 号3
11、个异常样品；恩施山猪样品中存在第8 7 和8 9 号2 个异常样品。对于高光谱数据，湖北白猪样品中存在第4 、1 8 和5 9 号3 个异常样品；杜长大样品中存在第7 3 、8 0 和8 1 号3 个为异常样品：恩施山猪中存在第2 9 、6 3 和9 4 号3 个异常样品。3 ) 研究了不同光谱预处理方法对各品种猪肉样品建模效果的影响。比较了分别经变量中心化( M e a nC e n t e r ) 、中心化和标准化( A u t o s c a l e ) 、多元散射校正( M S C ) 、归一化( N o r m a l i z e ) 、矢量归一化( S r r v 3 、一阶微分、
12、正交信号校i E ( O S C ) 7 种光谱预处理后的建模效果，对湖北白猪、杜长大、恩施山猪样品，确定利用近红外光谱进行猪肉新鲜度检测的最优预处理方法分别为N o n e 、N o n e 、A u t o s c a l e ：确定利用高光谱进行猪肉新鲜度检测的最优预处理方法分别为A u t o s c a l e 、M e a nC e n t e r 、N o r m a l i z e 。4 ) 研究了将3 个品种猪肉样品混合建立通用性模型的可行性。采用偏最小二乘回归，建立的近红外光谱通用性模型对湖北白猪、杜长大、恩施山猪样本的预测均方根误差分别为3 5 3 3 ，4 9 1 8 和3 7 2 8 ，高光谱通用性模型对湖北白猪、杜
