在對新鮮豬肉和解凍肉的分級研究上,可見和近紅外高光譜成像技術一直作為快速和無損檢測手段。中國科學家使用高光譜成像儀,利用無信息變量消除法和連續(xù)投影算法在400~1 000 nm波段內(nèi)共獲得6 個特征波長,分別為400、446、477、516、592、686 nm;同時利用直方圖統(tǒng)計、灰度同生矩陣和灰度梯度同生矩陣技術,獲得主成分圖像的紋理特征,基于以上獲得的特征光譜和紋理特征,建立鑒別新鮮肉和解凍肉的概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型。與只用特征波長、特征波長結合直方圖統(tǒng)計或者特征波長結合灰度同生矩陣圖像特征等手段相比,由此建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型集成了特征波長和灰度梯度同生矩陣,具有93.14%和90.91%的最高校準準確度和驗證準確度。(預發(fā)表于2015年1月Meat Science)