В этом исследовании, были приложены hyperspectral камеры диапазона 400-1000nm и 900-1700 nm, и FS13 и FS15 продукты CO. технологии цветовой гаммы Ханчжоу, Ltd. смогли быть использованы для родственного исследования. Спектральный ряд 400-1000nm, разрешение длины волны лучшее чем 2.5nm, и до 1200 спектральных каналов можно достигнуть. Скорость приема может достигнуть 128FPS в полном спектре, и максимум после того как переключение диапазона 3300Hz (переключение диапазона мульти-региона поддержки).
Мясо главным образом включает поголовье и выводят птицу и акватические продукты, протеины, жирные кислоты, прослеживающие элементы и другие важные вещества энергии нужные человеческим телом от мяса. С непрерывным улучшением жизненных уровней, люди обращают больше внимания качество еды и сбалансированного питания в диете, но некоторые противозаконные дела смешают некоторое мясо низко-качества в высококачественное мясо, низкосортное, особенно в «волне 2013 мяса лошади» Европы, вызвали заботу людей весьма о фальсификации мяса. Методы обнаружения фальсификации мяса включают сензорную оценку, дневную технологию обнаружения PCR, анализ электрофореза и энзим-соединенная технология immunoassay, etc., но большинство из них требует pretreatment образца, и деятельность теста осложнена и требующа много времени, и трудно для того чтобы достигнуть быстрого обнаружения в реальном времени большого размера выборки в поле.
Больший часть из существующих отчетов о литературы использовала технологию обработки изображения простой полосы hyperspectral для того чтобы различить фальсификацию мяса, но немногие использовали 2 диапазона для сравнительного анализа. В этом эксперименте, выбрала высококачественную размороженную баранину как adulterant, и мясо утки с относительно низкой ценой было дано допинг. Hyperspectral информация образцов была собрана в 2 диапазонах видимое близко-ультракрасного (400 | 1 000 nm) и короткая волна близко-ультракрасная (900 | 1700 nm), и количественная модель были установлены путем выбирать соотвествующие методы pretreatment. Оптимальная модель была выбрана для заворота изображения, и был предложены, что обеспечил метод визуализирования для быстрого количественного обнаружения фальсификации баранины данные и службу технической поддержки для количественного обнаружения фальсификации баранины.
(1) для диапазона 400 | 1000 nm, полностью заполненная зона УГОЖДАЮТ установленной модели после того как pretreatment нормированности имеет самую высокую точность; Для диапазона 900-1700 nm, полностью заполненная зона УГОЖДАЕТ установленной модели после того как pretreatment SNV имеет самую высокую точность. Путем выбирать длину волны 2 спектральных полос под оптимальным методом pretreatment, найдено что collinearity между выбранными длинами волны минимально и репрезентивно на основании исключать multicollinearity, который может дальше улучшить точность и простоту модели.
(2) там больше информации о группах связанных с составом мяса в диапазоне 900-1700 nm, который может лучше отразить характеристики мяса, и может быть более соответствующее для идентификации фальсификации мяса. Увеличить всесторонность и применимость модели, эксперимент должен быть расширенн к длинной волне около инфракрасного спектра (1 700 | 2500 nm). В то же время, упаковали высококачественные баранину и мясо утки выбранные в эксперименте как законченный - продукты в местных супермаркетах. Ли последующую модель можно приложить к исследованию фальсификации баранины под различными окружающими средами (температурой, влажностью, формой, etc.), различные разнообразия, различные качества, различным питаясь методам и различной свежесть нужно более дополнительные проверка и обсуждение.