不同分集方法对牛肉嫩度高光谱检测模型的比较

摘要 选用牛肉嫩度作为研究对象,开展了4种不同样品集划分方法的选取对其高光谱模型的影响研究.首先选取了70个具有代表性的牛肉样品并提取其肌肉感兴趣区域(ROIs)的光谱,比较分析了浓度梯度法(C-G)、随机法(R-S)、Kennard-Stone(K-S)和光谱-理化值共生矩阵法(SPXY)获取的校正集建立的牛肉嫩度PCR和PLSR模型效果.结果表明:在PCR和PLSR中,SPXY均为最适的样品分集方法,并且4种样品集划分方法下的PLSR模型效果均较优.最优模型SPXY-PLSR校正集的相关系数(Rcal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.94和0.48,预测集的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.93和0.63.研究表明SPXY方法结合高光谱PLSR模型能够实现牛肉嫩度的快速无损检测