| 摘 要： | 挥发性盐基氮(TVB-N)含量是评价猪肉新鲜度的重要理化指标。为了实现快速、无损检测猪肉的新鲜度,优选出与猪肉中TVB-N含量相关的特征波长,将包含特征波长的发光二极管(LED)光源用于多光谱检测系统,测定了猪肉中TVB-N的含量。首先利用可见-近红外(VIS-NIR)高光谱系统对猪肉进行检测,获取高光谱反射率数据,并采用一阶导数(FD)法、标准正态变量变换(SNV)以及其他预处理方法建立猪肉中TVB-N含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型;然后分别利用逐步回归算法(SWA)、连续投影算法(SPA)、基因遗传算法(GA)筛选出与TVB-N含量相关的特征波长,利用筛选出的特征波长分别建立PLSR模型与多元线性回归(MLR)模型,比较模型结果后进一步优选特征波长;最后,将含有特征波长的LED光源用于多光谱检测系统,并建立PLSR模型与MLR模型,从而完成对猪肉中TVB-N含量的测定。实验结果表明:利用SWA、SPA、GA这3种算法筛选出的特征波长能够很好地反映全光谱的信息,建立的模型效果较好,变量数大大减少;包含优选特征波长的LED光源在多光谱检测系统中能很好地检测猪肉中的TVB-N含量;MLR模型结果好于PLSR模型结果,MLR模型的校正集相关系数和校正集均方根误差分别为0.9050和3.63×10-5,预测集相关系数和预测集均方根误差分别为0.9040和3.81×10-5。
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