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—— 中國食品雜志社
高光譜成像技術是現(xiàn)代食品檢測中的重要方法，根據(jù)其圖、譜合一的特點，從雞肉的高光譜數(shù)據(jù)中提取反映雞肉內(nèi)部品質(zhì)的光譜數(shù)據(jù)和反映雞肉外部特征的圖像數(shù)據(jù)，對提取到的數(shù)據(jù)進行預處理，建立基于光譜和彩色圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network，CNN）模型，對雞肉的品質(zhì)進行快速、無損檢測。結果表明，基于光譜和圖像的綜合CNN模型的分類效果最好，其準確率和損失函數(shù)分別達93.58%和0.30，優(yōu)于使用單一數(shù)據(jù)的CNN模型，證明綜合使用雞肉的內(nèi)、外信息能夠有效提高雞肉品質(zhì)檢測精度。
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