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基于高光谱图像和逐步回归的新疆新鲜牛肉颜色分析被引量：5: 2013年; 由于高光谱图像可同时获得样品的图像和光谱信息,近年来在现代检测技术上得到广泛关注,本文探讨了高光谱图像技术对新疆新鲜牛肉颜色检测的可行性。本研究采集了78个牛肉背脊样品的高光谱图像,并测量其亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)和饱和度(C*)等颜色参数,选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择多元散射校正Savitzky-Golay平滑、一阶导数和中心化等预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的逐步多元线性回归校正模型。对于L*、a*、b*和C*,模型选择的波长点数分别为7、11、4和9,校正集的相关系数分别为0.92、0.85、0.86和0.81,校正标准差分别为1.55、1.54、0.83和1.83,预测集的相关系数分别为0.91、0.84、0.92和0.86,预测标准差分别为1.71、1.62、0.81和1.68。结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损地检测新疆新鲜牛肉的颜色。; 朱荣光高广娣葛建兵; 关键词：高光谱图像

不同储存时间和取样部位牛肉颜色的高光谱图像检测被引量：10: 2013年; 为了探讨高光谱图像技术对不同储存时间和取样部位的牛肉颜色检测的可行性,采集具有代表性的牛肉后腿、里脊和背脊共82个牛肉样品的高光谱图像,并测量其亮度、红度、黄度和饱和度等颜色参数。选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择适宜的谱区范围和预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的偏最小二乘校正模型。对于亮度、红度、黄度和饱和度,校正集的相关系数分别为0.80、0.91、0.91和0.93,校正标准差分别为2.23、1.18、0.82和1.12,预测集的相关系数分别为0.92、0.88、0.87和0.89,预测标准差分别为1.66、1.45、0.80和1.27。研究结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损检测不同储存时间下、不同部位的牛肉颜色。; 朱荣光姚雪东高广娣唐明翔卢士玲马本学; 关键词：牛肉高光谱图像偏最小二乘

畜产品品质的高光谱图像无损检测研究进展被引量：13: 2011年; 应用新兴的高光谱图像技术对畜产品品质进行无损检测是当前的研究热点之一。介绍了该技术的基本原理和分析过程,总结分析了国内外畜产品品质高光谱图像无损检测的研究现状和存在问题,提出了畜产品品质高光谱图像技术检测的未来研究发展方向,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。; 朱荣光马本学高振江葛建兵; 关键词：高光谱图像畜产品品质无损检测

国内畜产品新鲜度的无损检测研究进展被引量：5: 2013年; 对畜产品新鲜度进行快速无损检测以及评价具有重要的现实意义。为此,综述了当前常用的无损检测技术在国内畜产品新鲜度检测的应用研究现状,包括机器视觉、近红外光谱、电子鼻以及多源信息融合技术等,并分析了其存在问题,提出了新鲜度检测的未来研究发展方向,以期对国内相关研究人员的研究工作提供参考。; 朱荣光马本学付威葛建兵; 关键词：畜产品新鲜度无损检测

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高层次人才科研启动基金(RCZX200943)