領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
針對目前雞蛋新鮮度檢測技術(shù)方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測精度低、分級效率不足等缺陷，本研究在4 800 枚/h的禽蛋傳輸機(jī)上搭建了可見-近紅外透射光譜（501～1 000 nm）在線檢測裝置，動(dòng)態(tài)采集雞蛋透射光譜數(shù)據(jù)，并建立光譜信息與雞蛋哈夫值等級的偏最小二乘判別模型。采用3∶1原則對雞蛋樣本進(jìn)行隨機(jī)劃分，其中校正集169 個(gè)，驗(yàn)證集57 個(gè)，通過比較多種光譜預(yù)處理方法以及兩種特征波長選擇方法，得出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換預(yù)處理方法和多模式共識方法能夠有效地提高模型的正確率、運(yùn)算效率和預(yù)測能力，優(yōu)化模型后的校正集和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率分別為92.31%、91.23%。結(jié)果表明本實(shí)驗(yàn)建立的可見-近紅外光譜透射光譜檢測方法能夠?qū)﹄u蛋的新鮮度進(jìn)行無損、智能、在線檢測分級。
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