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J-GLOBAL ID：201402299033176942   整理番号：14A1281172

可視赤外及び近赤外ハイパースペクトルイメージングならびにテクスチャー分析による生鮮及び凍結-解凍筋ポーク肉の区分け

Classification of fresh and frozen-thawed pork muscles using visible and near infrared hyperspectral imaging and textural analysis

著者 (5件)： PU Hongbin (Coll. of Light Ind. and Food Sciences, South China Univ. of Technol., Guangzhou 510641, CHN) ,  SUN Da-wen (Coll. of Light Ind. and Food Sciences, South China Univ. of Technol., Guangzhou 510641, CHN) ,  SUN Da-wen (Food Refrigeration and Computerised Food Technol. (FRCFT), School of Biosystems Engineering, Univ. Coll. Dublin ...) ,  MA Ji (Coll. of Light Ind. and Food Sciences, South China Univ. of Technol., Guangzhou 510641, CHN) ,  CHENG Jun-hu (Coll. of Light Ind. and Food Sciences, South China Univ. of Technol., Guangzhou 510641, CHN)
資料名： Meat Science  (Meat Science)
巻： 99  ページ： 81-88  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： T0789A  ISSN： 0309-1740  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： 生鮮及び凍結-解凍筋ポーク肉を分けるための迅速かつ非破壊検査法として,400~1000nmの範囲のハイパースペクトルイメージから抽出した臨界スペクトル及びイメージ特徴を統合して検査する,可視赤外及び近赤外ハイパースペクトルイメージング法の可能性について検討した。非情報的可変消去及び逐次投影アルゴリズムを用いて6つの特徴波長(400,446,477,516,592及び686nm)を同定した。ヒストグラム統計学(HS),グレイ水準共起行列(GLCM)及びグレイ水準-勾配共起行列(GLGCM)を用いてハイパースペクトルイメージから主成分イメージのイメージテクスチャー特徴を得た。これらのスペクトル及びテクスチャー特徴により,生鮮及び凍結-解凍筋ポーク肉を区分けするための確率的ニューラルネットワーク(PNN)モデルを構築した。最適波長のみ,HSイメージ特徴の最適波長及びGLCMイメージ特徴の最適波長を用いたモデルに比べ,GLGCMの最適波長を統合したモデルでは較正及び検証セットについてそれぞれ93.14%及び90.91%という最高の分類率となった。この結果は,スペクトル特徴とテクスチャー特徴を結合で区分け精度が改善でき,臨界スペクトル及びイメージ特徴の融合によって単一スペクトル抽出よりも高い精度で生鮮及び凍結-解凍筋ポーク肉を区分けできることを示した。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  *分類 ,  *赤外分光法 ,  *近赤外スペクトル ,  *食品テクスチャー ,  *凍結融解 ,  *豚肉 ,  行列 ,  ニューラルネットワーク ,  カテゴリー
準シソーラス用語： スペクトル特徴 ,  *ハイパースペクトルイメージ ,  *ポーク ,  確率的ニューラルネットワーク ,  共起行列 ,  *生肉 ,  *赤外スペクトロスコピー ,  *凍結解凍 ,  分類区分

分類 (3件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  食品の冷凍・冷蔵  (FJ03020X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 赤外 ,  近赤外 ,  分析 ,  凍結 ,  解凍 ,  ポーク ,  肉