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[美国计算机协会（ACM）2017年国际会议 - 新加坡，新加坡（2017.12.27-2017.12.29）] 2017年信息技术国际会议论文集 - ICIT 2017 - 基于高光谱技术的培根中亚硝酸盐含量检测

DOI：10.1145/3176653.3176739 出版年份：2017 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 作为常见的食品添加剂，亚硝酸盐被广泛应用于培根等肉制品中。然而当食品中亚硝酸盐含量超标时，将严重危害消费者健康。为解决这一问题，本文以培根为样本研究高光谱技术在亚硝酸盐快速检测中的可行性。通过偏最小二乘法（PLS）将高光谱技术获取的亚硝酸盐含量数据与国标法测定数据进行关联，进而建立亚硝酸盐含量计算模型。研究团队对比了采用不同光谱预处理方法的多个模型后，发现一阶导数结合向量归一化模型效果最佳，其RMSECV为0.251，r2达0.972。结果表明高光谱技术可有效用于亚硝酸盐含量预测。
作者： XIAO Hongbing，XING Suxia，GUO Peiyuan，SUN Mei，BAO Man
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究高光谱技术在培根中亚硝酸盐快速检测的可行性，旨在为质量控制提供一种无损且高效的方法。

研究成果

一阶导数加向量归一化模型是利用高光谱数据预测培根中亚硝酸盐含量最有效的方法，具有高精度（RMSECV=0.251，r2=0.972）。这证明了高光谱技术作为培根质量检测的无损、快速方法的可行性，并在食品安全领域有更广泛应用的潜力。

研究不足

该研究仅限于北京地区的培根样本，可能无法代表所有类型；高光谱系统的特定光谱范围（900-1700纳米）可能无法捕捉所有相关特征；样本量较?。?0个样本），可能影响模型的普适性；扫描过程中的环境条件需要加以控制以避免干扰。

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