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應用可見/短波近紅外(400-1000nm)高光譜成像技術對不同冷藏天數的雞胸脯肉的顏色(L*，a*，b*)和嫩度值進行快速無損檢測。首先通過采集雞肉的高光譜圖像并提取平均光譜，然后用校正集樣本的光譜與顏色(L*，a*，b*)、嫩度WBSF參考值建立PLSR 回歸模型。再次，對比應用RC 和 SPA提取L*，a*，b*和嫩度的特征波長，并基干特征波長建立RCPLSR和SPA-PLSR 回歸模型，其中SPA-PLSR模型取得了較高的預測精度，L*，a*，b*和嫩度預測集的R分別為0.876，0.897，0.959和0.740，RMSEP分別為1.518，0.882，1.175 和11.147。最后，用SPA-PLSR模型對預測集樣本圖像上每個像素點的L*，a*，b*數值進行預測，并結合圖像處理算法，以偽彩圖的形式實現了L*，a*，b*數值的可視化，為將來的高光譜成像技術在雞肉加工領域的自動化、精細化應用奠定了基礎。.png)
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