文献

J-GLOBAL ID：201702281100959895   整理番号：17A0364948

ハイパースペクトル画像による多様な処理条件下での豚肉背最長筋における予測含水量(MC)のためのモデルの改善【Powered by NICT】

Model improvement for predicting moisture content (MC) in pork longissimus dorsi muscles under diverse processing conditions by hyperspectral imaging

著者 (7件)： Ma Ji (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, PR China) ,  Ma Ji (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou, 510006, PR China) ,  Sun Da-Wen (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, PR China) ,  Sun Da-Wen (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou, 510006, PR China) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerised Food Technology (FRCFT), Agriculture and Food Science Centre, University College Dublin, National University of Ireland, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Pu Hongbin (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, PR China) ,  Pu Hongbin (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou, 510006, PR China)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 196  ページ： 65-72  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,新鮮な(F),凍結-解凍(F T),乾燥-塩漬-乾燥(D S D)と湿式-塩漬-乾燥(W S D)豚肉試料に基づいて確立された較正モデルを用いた加熱-脱水(H D)と冷-空気-脱水(C A D)豚肉試料中の含水量(MC)値を予測するために,ハイパースペクトル画像(HSI)の可能性を調べた。全スペクトルは400 1000nmのスペクトル範囲内の関心領域(ROI)から抽出し,組織変数は全分散の98.73%を占める最初の二PC画像からのグレイレベル勾配共起行列(GLGCM)法により抽出した。さらに,最適波長は回帰係数(RC)により選択した。部分最小二乗回帰(PLSR)予測モデルは,上記の抽出したデータとその相互結合の変化はMC-関連特質と結びあわせることが出来るに基づいて開発した。結果はF,F-T,D-S-DとWSD試料から最適波長と集合組織の取込(OW T)に基づくPLSRモデルは,1.4736年の0.9489およびRMSEPのRp2H-DとCAD試料中のMCを予測するために最良であることを示した。さらに,発生した可視化マップは,多様な加工条件後の全豚肉試料に分布する不均一MC値をスクリーニングする迅速な方法を提供した。,他の予測セットとして異なる処理下でより試料を添加することによる豚肉試料中のMC予測のための既存のMC予測モデルの適用性を改善するための実行可能で有望である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *豚肉 ,  解凍 ,  *背最長筋 ,  波長 ,  塩漬 ,  相互接続 ,  *含水量 ,  適応性 ,  脱水 ,  集合組織 ,  凍結 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  回帰係数 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： ハイパースペクトルイメージング ,  豚背最長筋 ,  新鮮 ,  冷凍-解凍 ,  ドライ-塩漬-乾燥 ,  湿式-塩-脱水 ,  加熱-脱水 ,  クール-空気-脱水 ,  水分含量

分類 (2件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (8件)： ハイパースペクトル画像 ,  処理条件 ,  豚肉 ,  背最長筋 ,  予測 ,  含水量 ,  MC ,  モデル