基于高光谱的鸡蛋新鲜度检测

借助高光谱成像仪采集贮期白壳鸡蛋的透射高光谱数据,对比测量常规表征新鲜度的哈夫单位值,用Matrix Laboratory (MATLAB)和Statistical Analysis System (SAS)等软件,同时结合化学计量法对样品鸡蛋的高光谱数据进行分析处理,建立了基于高光谱技术的鸡蛋新鲜度预测模型。选用高光谱500～1 000 nm的波段作为敏感波段进行研究,用马氏距离剔除鸡蛋异常样本数据,并对鸡蛋高光谱数据进行了微分校正,通过比较发现高光谱二阶微分与鸡蛋哈夫单位值之间的线性度高,因此选用高光谱二阶微分数据来进一步研究,并对其进行了小波去噪、光滑处理及标准化处理。选用近年新提出来的competitive adaptive reweighted sampling (CARS)变量选取法对高光谱进行降维,提取出32个特征参数,建立了白壳蛋基于全波段的偏最小二乘法(partial least square, PLS)预测模型和基于特征参数的多元回归模型,验证集的相关系数分别为0.88,0.93,均方误差分别为7.565,6.44。用验证集的蛋对基于高光谱二阶微分全波段的偏最小二乘法预测模型、基于特征参数的多元回归模型分别进行验证,两个模型判别白壳蛋新鲜和不新鲜的最高准确率达100%,88%。