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肉品品質安全高光譜成像檢測技術及應用

  • 作者：孫大文//成軍虎
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030565440
  • 出版日期：2018/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：179
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    孫大文、成軍虎著的《肉品品質安全高光譜成像檢測技術及應用》闡述高光譜成像檢測技術作為一種快速、無損、非接觸、客觀的檢測手段在肉品品質安全檢測及控制領域的應用，涉及電腦科學、數學、機械自動化科學、分析化學與食品科學等多學科的交叉，借助化學計量學分析和編程以及圖像處理演算法等技術重點研究了高光譜成像系統特點和數據處理分析方法以及該技術在肉品品質感官分析、物理特性、化學特性、微生物污染以及食品快速分級等方面的應用。
    本書主要研究內容均來自作者及研究團隊長期的研究成果，所列的檢測技術是一種平台技術，不僅可用於肉品品質安全的快速無損檢測，也可為食品和農產品等農業領域中其他非食用產品的檢測提供參考，具有鮮明的特徵和實用性。
    本書適合於從事食品科學與分析檢測、光譜學分析、智能化控制、光學成像系統優化相關的科研、教學、開發和生產管理等方面的工作人員，也可作為高等院校食品品質安全檢測技術研究、光學成像分析、肉品加工及質量安全控制等相關專業的教師、研究生、本科生的參考書，同時也可供從事現代成像設備生產、銷售、技術操作的人員參考。
作者介紹
孫大文//成軍虎
    孫大文，華南理工大學教授，博士生導師。愛爾蘭皇家科學院院士，歐洲人文和自然科學院院士，波蘭科學院外籍院士，國際食品科學院院士，國際農業與生物系統工程科學院(iAABE)院士，國際農業與生物系統工程委員會(CIGR)主席(2013—2014)和榮譽主席，中國致公黨中央委員，Food and Bioprocess Technology期刊創刊人和主編；榮獲鳳凰衛視「影響世界華人大獎」(2013)、國際食品保護協會(IAFP)冷凍研究獎(2013)、國際工程與食品協會(IAEF)終身成就獎(2015)、科睿唯安(原湯森路透)高被引科學家(2015—2017)等多項國際大獎。共發表了500多篇SCI收錄論文，SCI的H指數高達86，SCOPUS的H指數為90，特別是共有39篇論文被ESI評為「高被引論文(Highly Cited Papers)」。
目錄
序言
第1章  緒論
  1.1  肉品品質安全現狀
  1.2  宰后肉品品質特性
  1.3  肉品安全常規檢測技術
    1.3.1  感官評價
    1.3.2  物理方法
    1.3.3  化學方法
    1.3.4  微生物方法
  1.4  肉品安全快速無損檢測技術
    1.4.1  電腦視覺檢測技術
    1.4.2  光譜學檢測技術
    1.4.3  高光譜成像檢測技術
  主要參考文獻
第2章  高光譜成像系統
  2.1  高光譜成像原理
    2.1.1  高光譜成像的定義和特點
    2.1.2  高光譜圖像特點
    2.1.3  高光譜圖像採集模式
    2.1.4  高光譜成像感測模式
  2.2  高光譜成像構件
    2.2.1  光源
    2.2.2  波長色散裝置
    2.2.3  主要平面檢測器
  主要參考文獻
第3章  高光譜數據處理方法
  3.1  圖像數據處理
    3.1.1  高光譜圖像黑白校正
    3.1.2  圖像尺寸大小調整
    3.1.3  建立掩膜與圖像分割
    3.1.4  感興趣區域選擇與光譜提取
    3.1.5  高光譜圖像降維
    3.1.6  高光譜圖像紋理信息
  3.2  光譜數據預處理
    3.2.1  平滑
    3.2.2  微分
    3.2.3  多元散射校正
    3.2.4  變數標準化
  3.3  光譜特徵變數選擇方法
    3.3.1  回歸係數法
    3.3.2  連續投影演算法
    3.3.3  無信息變數消除演算法
    3.3.4  小波變換
    3.3.5  遺傳演算法
    3.3.6  競爭性自適應重加權演算法
  3.4  定量模型方法
    3.4.1  主成分回歸(PCR)
    3.4.2  多元線性回歸(MLR)
    3.4.3  偏最小二乘法(PLSR)
    3.4.4  人工神經網路(ANN)

    3.4.5  最小二乘支持向量機(LS-SVM)
    3.4.6  回歸模型評價
  3.5  分類演算法
    3.5.1  軟獨立模式分類法(SIMCA)
    3.5.2  偏最小二乘判別分析(PLS-DA)
    3.5.3  概率神經網路(PNN)
    3.5.4  分類模型校正與評價
  3.6  數據分析軟體
  主要參考文獻
第4章  肉品感官特性高光譜成像檢測
  4.1  感官分析描述
  4.2  感官評價預測
    4.2.1  樣品準備
    4.2.2  QIS值測量
    4.2.3  圖像紋理信息提取
  4.3  QIS預測分析
    4.3.1  光譜特性分析
    4.3.2  LS-SVM分析
    4.3.3  數據融合分析
  主要參考文獻
第5章  肉品物理特性高光譜成像檢測
  5.1  冷凍豬肉物理特性高光譜成像檢測
    5.1.1  引言
    5.1.2  冷凍豬肉樣品
    5.1.3  品質指標測定
    5.1.4  圖像分割和光譜提取
    5.1.5  冷凍豬肉品質指標的測定與分析
    5.1.6  冷凍豬肉光譜特徵及與冰霜的區別
    5.1.7  不同品質指標的模型精度的比較
    5.1.8  改進ROI選擇方法對模型精度的影響
    5.1.9  基於不同光譜波段建模效果分析
    5.1.10  光譜預處理對建模的影響
  5.2  雞肉物理特性高光譜成像檢測
    5.2.1  雞肉色澤參數及嫩度傳統測定
    5.2.2  雞肉色澤參數及嫩度預測
  5.3  蝦肉色澤特性高光譜成像檢測
    5.3.1  蝦肉色澤參數傳統測定
    5.3.2  蝦肉色澤參數預測
  5.4  蝦肉質構特性高光譜成像檢測
    5.4.1  蝦肉質構參數傳統測定
    5.4.2  蝦肉質構參數預測
  5.5  魚肉色澤特性高光譜成像檢測
    5.5.1  魚肉色澤參數傳統測定
    5.5.2  魚肉色澤參數預測
  5.6  魚肉硬度特性高光譜成像檢測
    5.6.1  魚肉硬度參數傳統測定
    5.6.2  魚肉硬度參數預測
  主要參考文獻
第6章  肉品化學特性高光譜成像檢測
  6.1  豬肉化學腐敗高光譜成像檢測

    6.1.1  引言
    6.1.2  豬肉圖像紋理提取
    6.1.3  模型建立
    6.1.4  化學腐敗指標測定
    6.1.5  冷凍儲存過程中豬肉化學變化
    6.1.6  冷凍儲存過程中豬肉光譜和圖像的變化
    6.1.7  基於全波段光譜的凍藏肉品質預測模型
    6.1.8  基於特徵光譜的凍藏肉品質預測模型
  6.2  魚肉TVB-N值高光譜成像檢測
    6.2.1  TVB-N值傳統測定
    6.2.2  TVB-N值高光譜預測
  6.3  蝦肉TVB-N值高光譜成像檢測
    6.3.1  TVB-N值傳統測定
    6.3.2  TVB-N值高光譜預測
  6.4  魚肉TBARS值高光譜成像檢測
    6.4.1  TBARS值傳統測定
    6.4.2  TBARS值高光譜預測
  6.5  雞肉TBARS值高光譜成像檢測
    6.5.1  TBARS值傳統測定
    6.5.2  TBARS值高光譜預測
  6.6  魚肉K值高光譜成像檢測
    6.6.1  K值傳統測定
    6.6.2  K值高光譜預測
  6.7  魚肉化學多指標高光譜成像檢測
  6.8  雞肉氨基酸特性高光譜成像檢測
    6.8.1  羥脯氨酸傳統測定
    6.8.2  羥脯氨酸高光譜預測
  6.9  化學信息可視化分佈
    6.9.1  化學信息可視化分佈步驟
    6.9.2  魚肉TVB-N值可視化分佈
    6.9.3  蝦肉TBARS值可視化分佈
    6.9.4  魚肉TBARS值可視化分佈
    6.9.5  雞肉羥脯氨酸值可視化分佈
    6.9.6  魚肉K值可視化分佈
    6.9.7  多指標可視化分佈
  主要參考文獻
第7章  肉品微生物污染高光譜成像檢測
  7.1  引言
  7.2  蝦肉菌落總數高光譜成像檢測
    7.2.1  TVC傳統測定
    7.2.2  TVC高光譜測定
  7.3  魚肉菌落總數高光譜成像檢測
    7.3.1  TVC傳統測定
    7.3.2  TVC高光譜測定
  7.4  魚肉E.coli菌落高光譜成像檢測
    7.4.1  E.coli菌落傳統測定
    7.4.2  E.coli茵落高光譜測定
  主要參考文獻
第8章  肉品品質分級高光譜成像檢測
  8.1  引言

  8.2  不同來源的雞肉高光譜分級
  8.3  不同儲藏條件的魚肉新鮮度高光譜分級
  主要參考文獻

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