采用高光譜成像技術對出缸期皮蛋凝膠品質的含水率和彈性進行可視化檢測與不同品質預測。首先,采集合格、優(yōu)質皮蛋的高光譜信息,對比測定其含水率和彈性,對皮蛋原始光譜數據進行卷積平滑、一階導數、卷積平滑和一階導數變換,分析不同預處理光譜數據與含水率和彈性數值的相關性;采用蒙特卡羅偏最小二乘法分析并剔除異常值,利用光譜-理化值共生距離法劃分樣本集,結合連續(xù)投影算法(successive projection algorithm,SPA)和無信息消除(uninformative variable elimination,UVE)法選取特征波長,并建立多元逐步回歸(multiple stepwise regression,MSR)模型,預測出缸期皮蛋凝膠品質的含水率和彈性。結果表明:預測含水率的最優(yōu)模型為UVE-MSR,其決定系數R2和均方根誤差分別為0.882、0.583,相對分析誤差(relative percent deviation,RPD)為2.1;預測彈性的最優(yōu)模型為SPA-MSR,其決定系數R2和均方根誤差分別為0.903、0.348,RPD為2.2。然后,利用上述最優(yōu)模型,計算出缸期皮蛋高光譜圖像每個像素點的含水率和彈性值,生成可視化分布圖,實現皮蛋凝膠品質含水率和彈性的可視化檢測。最后,利用競爭性自適應權重取樣法挑選特征波長,建立BP神經網絡不同品質預測模型,獲得98.3%的總識別準確率。
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