【摘 要】
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冻融猪肉作为肉制品加工原料,被广泛应用于无骨肉制品加工。该原料中的危害级碎骨(1~2.5 cm)对后期加工及食用安全均有较大风险。因此,开展多光谱成像技术(405~970 nm)快速无损识别冻融猪肉中碎骨的可行性研究十分必要。将195块肉片制备成65个无骨肉样、65个碎骨表面嵌入式肉样和65个碎骨内部嵌入式肉样,经冻融处理后采集其多光谱图像;再利用经典判别分析(CDA)进行图像分割,获得两类感兴趣区域(ROIs-1和ROIs-2),并提取相应光谱和图像信息;最后运用支持向量机(SVM)和神经网络(NN)建
【机 构】
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合肥工业大学食品与生物工程学院,农产品生物化工教育部工程研究中心（合肥工业大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFD0400801),安徽省自然科学基金项目(1808085QC76),学术新人提升B计划项目(JZ2019HGTB0069),大学生创新训练项目(S201910359235)资助。
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冻融猪肉作为肉制品加工原料,被广泛应用于无骨肉制品加工。该原料中的危害级碎骨(1~2.5 cm)对后期加工及食用安全均有较大风险。因此,开展多光谱成像技术(405~970 nm)快速无损识别冻融猪肉中碎骨的可行性研究十分必要。将195块肉片制备成65个无骨肉样、65个碎骨表面嵌入式肉样和65个碎骨内部嵌入式肉样,经冻融处理后采集其多光谱图像;再利用经典判别分析(CDA)进行图像分割,获得两类感兴趣区域(ROIs-1和ROIs-2),并提取相应光谱和图像信息;最后运用支持向量机(SVM)和神经网络(NN)建
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