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高光譜技術在現(xiàn)代食品魚肉新鮮度上的應用

今天我們要和大家一起分享一下我們?nèi)粘I钪恤~肉新鮮度的辨別方法!我們要通過高光譜成像技術用科學發(fā)現(xiàn)真相,將存儲時間不同冷凍程度不一的魚肉品質進行準確鑒別。

 

高光譜成像技術是近二十年發(fā)展起來的基于多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術,其突出的應用領域是:遙感探測領域,高光譜成像技術也被越來越多的應用于一些民用領域。它結合了光學、光電子學、電子學、信息處理、計算機科學等領域的先進技術,是傳統(tǒng)的二維成像技術和光譜技術有機結合在一起的一門新興成像技術。

圖片14.png 

利用可見-近紅外高光譜成像儀400nm-1000nm)分別獲取如下4種樣品的高光譜數(shù)據(jù):新鮮鮮魚片、存儲在恒溫4°下(存儲時間為7天)的鮮草魚片、存儲在-20°及-40°下(存儲時間為30天)經(jīng)過解凍的冷凍草魚魚片。通過研究4種魚片的光譜特征,可以發(fā)現(xiàn):這4種魚片的光譜曲線趨勢基本相同,但4種魚片在400-1000nm波段范圍內(nèi)的光譜反射率不盡相同,冷凍魚片的反射率值明顯比鮮魚和解凍魚片的高,而冷凍在-20°的魚片比冷凍在-40°的魚片的反射率值高。4種魚片在560nm處都有魚種中的蝦青素和角黃素相對應的吸收峰存在。

 

利用可見近紅外波段的高光譜成像儀能夠充分獲取不同種類樣品的光譜數(shù)據(jù),將光譜和影像做到圖譜合一。同時結合孫大文院士研究團隊提出兩種算法,可以更好地為不同種類的魚片進行快速分類識別,通過選取合理特征光譜波段的分析算法SPA能夠更加高效地完成檢測,避免了全光譜段分析方法存在的弊端,充分利用優(yōu)化后的算法和特征光譜信息來完成建模工作,為下一步的在線檢測提供技術支持和理論依據(jù)。


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