随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视,羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉,需求量逐年上涨.根据国家统计局统计,2012年—2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27％ 上升到9.02％.研究提出了一种基于二次迭代Monte Carlo(MC)算法剔除异常样本的羊肉硬度定量检测PLSR模型.采用GaiaSorter高光谱分选仪的Image-λ-V10E-H相机采集羊肉样品400～950 nm的高光谱数据,Image-λ-N17E相机采集羊肉样品900～1650 nm的高光谱数据.首先,对比分析了S-G平滑、二阶求导、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等光谱预处理方法在消除噪声影响,提高光谱分别率等方面的能力,选取最佳光谱预处理方法.然后,在第一次MC抽样中,计算所有样本预测误差均值和标准差的平均值,以该平均值的2.5～3倍作为可疑样本阈值,3倍作为异常样本阈值;剔除异常样本,保留并标注可疑样本,进行第二次MC抽样,以样本预测误差均值和标准差的3倍值为阈值进行异常样本二次剔除;对第一次MC抽样中标注可疑样本进行二次检测.最后,对比分析了基于全波长建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型和基于回归系数法(RC)提取的特征波长建立的PLSR模型.研究结果表明,所提出的二次迭MC算法可以准确判别可疑样本是否为异常样本,有效优化样本集,为建模提供良好的数据基础.以M SC作为光谱预处理算法基于400～950和900～1650 nm两段高光谱数据建立PLSR模型的R2P分别为0.9472和0.9783,RMSEP分别为47.7899和30.5901 g,优于其他三种光谱预处理算法.另外,基于900～1650 nm建立的PLSR模型明显优于基于400～950 nm波长样本集建立的模型.通过RC算法选取出羊肉硬度在400～950和900～1650 nm波长范围的特征波长分别为14个(410,438,450,464,539,558,612,684,701,734,778,866,884和935 nm)和10个(915,949,1085,1156,1206,1262,1318,1384,1542和1580 nm).其中,基于900～1650 nm波长建立的PLSR模型的R2P为0.9850,RMSEP为24.3970 g,为羊肉硬度预测的最佳模型.结果表明,所提出的融合二次迭代MC算法的PLSR模型可以有效预测羊肉冷藏过程中硬度特性变化趋势,为羊肉品质无损检测相关研究提供参考.
可见-近红外光谱 二次迭代Monte Carlo 偏最小二乘回归模型 羊肉硬度