کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7598697 | 1492139 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Feasibility of using hyperspectral imaging to predict moisture content of porcine meat during salting process
ترجمه فارسی عنوان
امکان استفاده از تصویربرداری هیپرسیونتری برای پیش بینی رطوبت گوشت خوک در طی فرایند شور
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
شیمی
شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
چکیده انگلیسی
The feasibility of using hyperspectral imaging technique (1000-2500Â nm) for predicting moisture content (MC) during the salting process of porcine meat was assessed. Different spectral profiles including reflectance spectra (RS), absorbance spectra (AS) and Kubelka-Munk spectra (KMS) were examined to investigate the influence of spectroscopic transformations on predicting moisture content of salted pork slice. The best full-wavelength partial least squares regression (PLSR) models were acquired based on reflectance spectra (Rc2Â =Â 0.969, RMSECÂ =Â 0.921%; Rc2Â =Â 0.941, RMSEPÂ =Â 1.23%). On the basis of the optimal wavelengths identified using the regression coefficient, two calibration models of PLSR and multiple linear regression (MLR) were compared. The optimal RS-MLR model was considered to be the best for determining the moisture content of salted pork, with a Rc2 of 0.917 and RMSEP of 1.48%. Visualisation of moisture distribution in each pixel of the hyperspectral image using the prediction model display moisture evolution and migration in pork slices.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Food Chemistry - Volume 152, 1 June 2014, Pages 197-204
Journal: Food Chemistry - Volume 152, 1 June 2014, Pages 197-204
نویسندگان
Dan Liu, Da-Wen Sun, Jiahuan Qu, Xin-An Zeng, Hongbin Pu, Ji Ma,