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J-GLOBAL ID：201702212679967062   整理番号：17A0267462

冷蔵の品質のハイパースペクトルイメージング非破壊検査【JST・京大機械翻訳】

Nondestructive detection of quality of chilled mutton using hyperspectral imaging technique

著者 (6件)： Yang Jumei (School of Agriculture,Ningxia University) ,  He Xiaoguang (School of Agriculture,Ningxia University) ,  Wang Songlei (School of Agriculture,Ningxia University) ,  Ding Jiaxing (School of Agriculture,Ningxia University) ,  Qiang Feng (School of Agriculture,Ningxia University) ,  Wang Qinzhi (School of Agriculture,Ningxia University)
資料名： Shipin Gongye Keji  (Shipin Gongye Keji)
巻： 37  号： 22  ページ： 84-89  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2152A  ISSN： 1002-0306  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 冷蔵の蛋白質含有量,柔軟性,およびPHを,400~1000NMの近赤外分光イメージングシステムによって研究した。冷蔵の表面のハイパースペクトル散乱画像を採取し,サンプルの関心領域の反射スペクトル曲線を抽出してオリジナルデータを得た。最初に,部分最小二乗回帰(PLSR)モデルを確立し,最適前処理法を最適化し,次に,適応型重みづけアルゴリズム(CARS)と連続投影法(SPA)を用いて特徴波長を抽出し,異なる特性波長における各品質パラメータのPLSR予測モデルを確立した。結果は以下を示す。オリジナルスペクトルによって確立された冷蔵の蛋白質,柔軟性,およびPHのPLSRモデルは,前処理によって確立されたPLSRモデルよりも優れていた。異なる波長での予測モデルを確立し,OS-PLSRスペクトルモデルは冷蔵の蛋白質含有量の予測に最も効果的であり,RP=0.869,RMSEP=0.097であった。確立したSPA-PLSRスペクトル予測モデルはPH予測効果が理想的であり、RP = 0.958、RMSEP = 0.067であった。CARS-PLSRスペクトル予測モデルは柔軟性に対する予測能力が高く,RP=0.862,RMSEP=0.706であった。研究により;可視近赤外分光分析は,冷蔵の品質を迅速かつ非破壊的に検出することが可能であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *品質 ,  予測モデル ,  近赤外分光分析 ,  スペクトルモデル ,  前処理 ,  コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  スペクトル推定 ,  最適化 ,  *冷蔵 ,  波長 ,  反射スペクトル ,  柔軟性 ,  重みづけ ,  モデル ,  改変
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： hyperspectral imaging technique ,  chilled mutton ,  quality ,  nondestructive detection ,  partial least squares regression

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (2件)： 冷蔵 ,  非破壊検査