發(fā)布時間：2018-04-15 10:35

  本文選題：羊肉水分 + 近紅外光譜　； 參考：《塔里木大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：羊肉水分含量直接影響著生鮮肉加工、儲藏、貿(mào)易與食用,因此對其水分含量的檢測具有十分重要的意義。傳統(tǒng)的干燥箱干燥法測定水分的過程較為復(fù)雜、耗時較長,須在測定前對樣品特殊處理,較難實現(xiàn)大批量樣品的快速檢測。近紅外光譜分析技術(shù)具有方便、快捷、準(zhǔn)確、無損等優(yōu)點,可以快速采集羊肉樣本的光譜數(shù)據(jù)。利用近紅外光譜技術(shù)檢測肉類品質(zhì)已經(jīng)成為近年來的研究熱點。本論文以新疆綿羊鮮羊肉為研究對象,以羊肉的水分含量作為檢測指標(biāo),使用便攜式近紅外光譜儀采集波段范圍在900-1700nm內(nèi)的135個羊肉樣本光譜數(shù)據(jù),通過多元散射校正、小波分析等預(yù)處理方法對原始光譜進行預(yù)處理分析,研究羊肉水分含量的近紅外光譜響應(yīng),并提取特征參數(shù),通過多元線性回歸和偏最小二乘法分別建立羊肉水分含量的檢測模型,并針對模型的優(yōu)劣進行比較,為實現(xiàn)羊肉品質(zhì)的快速、無損檢測提供技術(shù)支持。主要研究結(jié)果如下:1)對羊肉樣本進行水分含量檢測,獲取原始光譜數(shù)據(jù),經(jīng)多元散射校正、小波變換等預(yù)處理方法對原始光譜預(yù)處理,最終得到羊肉水分含量所建模型的最佳預(yù)處理方法為小波變換法。2)利用相關(guān)系數(shù)特征選擇方法對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行降維,選取水分含量的六個特征波長(932nm、985nm、1035nm、1140nm、1272nm、1540nm),用于后續(xù)檢測模型的建立。3)采用偏最小二乘法建立模型稍優(yōu)于多元線性回歸模型及直接用原始光譜所建模型,整體來看采用偏最小二乘法建模效果最好,相關(guān)系數(shù)為0.861,均方根誤差為0.446。
[Abstract]:The moisture content of mutton directly affects the processing, storage, trade and consumption of fresh meat, so it is of great significance to detect the moisture content of mutton.The traditional drying method of drying box is more complicated and time-consuming, so it is difficult to realize the rapid detection of large quantities of samples because of the special treatment of the samples before the determination.Near-infrared spectroscopy (NIR) has the advantages of convenience, rapidity, accuracy and nondestructive, so it can quickly collect the spectral data of mutton samples.Near-infrared spectroscopy (NIR) has become a hot research area in meat quality detection in recent years.In this paper, Xinjiang sheep fresh mutton was used as the research object, and the moisture content of mutton was used as the detection index. The spectral data of 135 mutton samples in 900-1700nm were collected by using a portable near infrared spectrometer and corrected by multivariate scattering.Wavelet analysis and other pretreatment methods were used to pretreat the original spectrum to study the near infrared spectral response of the moisture content of mutton, and to extract the characteristic parameters.The detection models of mutton moisture content were established by multiple linear regression and partial least square method, and the advantages and disadvantages of the model were compared to provide technical support for fast and nondestructive testing of mutton quality.The main results are as follows: (1) the moisture content of the mutton sample is detected, and the original spectral data is obtained. The original spectrum is pretreated by multivariate scattering correction, wavelet transform and other preprocessing methods.Finally, the best pretreatment method of the water content model of mutton is wavelet transform method. 2) using correlation coefficient feature selection method to reduce the dimension of near-infrared spectrum data.The six characteristic wavelengths of water content (932 nm ~ 985 nm ~ 1 035 nm ~ (1 140) nm ~ (1 140) nm ~ (1)) are used to establish a model for subsequent detection. 3) the partial least square method is better than the multivariate linear regression model and the model built by the original spectrum directly.On the whole, the partial least square method is the best, the correlation coefficient is 0.861, the root mean square error is 0.446.
【學(xué)位授予單位】：塔里木大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TS251.53;O657.33

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本文編號：1753770