第36卷，第12期 2016年12月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 36, No. 12· pp4001-4005
December, 2016
双波段光谱融合的猪肉多品质参数同时检测方法研究
王文秀1，彭彦昆1*，徐田锋1，刘媛媛1.2
1.中国农业大学工学院，国家农产品加工技术装备研发分中心，北京100083 2.塔里本大学机械电子化工程学院，新疆阿拉尔843300
摘要在双波段可见/近红外光谱系统（350～1100和1000～2500nm)中，由于两台仪器性能有所不同，导致在波段重叠区域对同一样品测得的反射率不同，出现数据交叉现象，针对此问题，提出一种波段连接数据融合的方法，以期对两个波段的光谱进行更好的应用，首先采集60个生鲜猪肉样品表面的反射光谱信息，利用Savitzky-Golay(S-G)平滑和标准正态变量变换进行预处理，然后利用单一波段和双波段光谱数据与猪肉品质参数(颜色参数L’，a'，b'，pH和蒸煮损失率)理化值建立偏最小二乘预测模型，并分析比较。利用提出的波段融合方法对两个波段重叠区域出现的交进行处理，处理后的双波段光谱融合数据对参数 L'，a'，b＇，pH以及蒸煮损失率建模，验证集的相关系数分别为0.9488，0.9200，0.9505，0.9301和 0.9035，模型效果与未融合前相当甚至更优，采用无信息变量消除法方法进行特征变量筛选，利用优选后的特征变量建立了更为简化的模型。实验绪果表明，所提出的波段融合方法能够对两个波段光谱数据实现
较好的融合，利用融合后的光谱数据有利于建立更简化、性能更佳的预测模型。关键词可见/近红外；品质参数；双波段；数据融合
中图分类号：0433
引言
文献标识码：A
DOI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2016)124001-05
统，波段范围覆盖了350~1100nm以及1000~2500nm。由于两个波段光谱仪仪器性能不同，在1000～1100nm的波段重叠区域，对于同一样品采集得到的反射率不同，两个
猪肉是我国大部分居民肉类食物的主要来源，我国猪肉的生产消费总量在世界范围内居首位。随着消费水平的提高和对健康的日益关注，人们对猪肉的需求日趋多元化，消费者对猪肉的品质（颜色、pH、蒸煮损失率等）要求也日益提高，猪肉品质受到越来越多的关注
近红外光谱技术是近些年来迅速发展起来的一种技术。 ElMasry等利用近红外高光谱系统（900～1700nm）检测新鲜牛肉的颜色、PH以及嫩度，并对结果进行可视化处理。 Su等[3利用近红外光谱（1000～1800nm)对肉中水分、脂肪和蛋白质含量进行预测，取得了较好的绪果。上述研究均基于单一波段光谱信息建立模型，由于猪肉组织结构化学组成比较复杂，而单一波段波长范围较窄，因此所能反映的样品光学信息有限，目前波段范围可直接覆盖350～2500nm 的宽波段可见/近红外光谱仪，量然可应用于肉品检测，但是价格较贵，因此本工作搭建了双波段可见/近红外检测系
收稿日期：2015-12-23，修订日期：2016-04-03
基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFD0400905)资助
作者简介：王文秀，1989年生，中国农业大学工学院硕博连读研究生
万方数据系人e-mail：ypeng@cau.edu.cn
波段的光谱数据并不连接。若是利用两个波段的光谱数据同时建模，研究如何利用好重叠区域的数据，实现重叠区域数据的融合，进面建立更加稳健的模型具有重要的意义。
针对光谱连接问题，张海云等将两个波段融合区域的
数据进行了加权平均，对该部分数据进行了融合，石力安等5在交接点处左右各取5个数据，通过偏最小二乘法求出最佳移动距离，生成连续的平滑曲线。然而，上述连接方法均是在已经获得的反射率数值基础上进行数学平均或者最小二乘平移，并没有将造成结果差异的仪器性能因素考患进来，因此这种融合方式具有一定的局限性。针对这一问题，本工作提出一种基于光谱仪器响应的波段连接方法，对两个波段数据在重叠区进行折算，进而实现两个波段光谱数据的融合，并利用融合后的光谱数据建立偏最小二乘回归（partial leastsquareregression，PLSR)模型，以此来验证融合方法的可靠性，
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