基于高光谱成像技术的三文鱼肉脂肪含量可视化研究

采用高光谱成像技术实现三文鱼的脂肪含量检测,并基于Matlab编程语言实现三文鱼肉脂肪含量分布的可视化。将5条整鱼按照相同切分规则切分成100个三文鱼样本,并分别采集100个样本的高光谱成像数据,在此基础上,提取每个样本感兴趣区域的光谱数据。利用偏最小二乘(PLS)模型,对100个样本的光谱数据进行三文鱼脂肪建模分析,其中75个样本组成建模集,25个样本组成预测集,分析结果显示,预测集决定系数为0.913,均方根误差(RMSEP)为0.921%。为简化模型,对全谱利用连续投影算法(SPA)提取特征波长,然后基于特征波长建立PLS模型,模型预测集的决定系数为0.913,均方根误差为0.920%,说明模型得到简化的同时,精度并没有降低。最后采用Matlab语言编程对三文鱼的脂肪含量进行可视化研究,结果显示,基于Matlab语言编程可以很形象地表达三文鱼的脂肪含量分布。