多光谱成像无损识别冻融猪肉中危害级碎骨

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)建立冻融猪肉危害级碎骨识别模型。结果显示:ROIs-2全光谱比ROIs-1全光谱有更好的识别能力,SVM和NN模型的精度均为100%,表明区域分割与模型精度密切相关。基于连续投影算法(SPA)筛选出六个关键波长(505,590,700,850,890和970 nm),所提取的ROIs-2特征光谱可实现样品碎骨高精度识别,准确率为100%,进一步提升了识别效率。利用图像信息既能建立优越的SVM和NN碎骨识别模型,准确率分别为93.8%和93.33%,又能实现结果可视化,体现出优良的技术优势,但精度低于光谱识别模型。综上所述,多光谱成像技术可实现冻融猪肉危害级碎骨的高精度识别,为工业在线检测提供理论基础。