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可见（英文版） /近红外高光谱成像技术快速评估鱼肉品质

可见（英文版） /近红外高光谱成像技术快速评估鱼肉品质
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作者: 著 , 著
出版社: 中国轻工业出版社
2018-05
版次: 1
ISBN: 9787518419081
定价: 80.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 136页
正文语种: 英语
丛书: 近红外高光谱成像技术快速评估鱼肉品质
分类: 自然科学
6人买过
  • 　　鱼肉品质评价光谱和成像研究进展、可见-近红外高光谱成像技术测定三文鱼肉水分、可见-近红外高光谱成像技术评价三文鱼肉滴水损失和pH分布、高光谱成像技术结合化学计量学分析确定三文鱼肉嫩度、近红外高光谱成像技术结合化学计量学预测三文鱼肉中的乳酸菌、近红外高光谱成像技术预测三文鱼肉中的绿脓杆菌、应用有效光谱波长预测三文鱼肉肠杆菌污染。 Chapter 1 Recent Progresses on Spectroscopy and Imaging for Fish Meat Quality Evaluation and Assessment
    1．1 Fish meat quality
    1．2 Spectroscopy and computer/machine vision
    1．2．1 VIS/NIR spectroscopy
    1．2．2 Computer/Machine vision
    1．2．3 Hyperspectral Imaging （HSI）
    1．3 VIS/NIR spectroscopy for fish meat quality evaluation
    1．3．1 Chemical composition measurement
    1．3．2 Quality inspection and differentiation
    1．3．3 Microbial spoilage detection
    1．4 Computer/machine vision for fish meat quality evaluation
    1．4．1 Physical attributes measurement
    1．4．2 Chemical component determination
    1．4．3 Classification/sorting
    1．5 HSI technique for fish meat quality evaluation
    1．5．1 Chemical and physical attributes prediction
    1．5．2 Parasites detection
    1．5．3 Differentiation and classification

    Chapter 2 Materials and Methods
    2．1 Sample collection and preparation
    2．2 Measurement of quality attributes
    2．2．1 Moisture
    2．2．2 Drip loss
    2．2．3 pH
    2．2．4 Tenderness （ Warner-Bratzler shear force， WBSF）
    2．2．5 Lactic acid bacteria （LAB）
    2．2．6 Pseudomonas
    2．2．7 Enterobacteriaceae
    2．3 HSI system
    2．4 Hyperspectral image acquisition
    2．5 Hyperspectral image pre-proeessing
    2．5．1 Image calibration
    2．5．2 ROI identification and spectral extraction
    2．6 Multivariate data analysis
    2．6．1 Partial least squares （PLS） regression
    2．6．2 Multiple linear regression （MLR）
    2．6．3 Least squares-support vector machine （LS-SVM）
    2．7 Validation of calibration models
    2．8 Performance evaluation of calibration models
    2．9 Selection of important wavelengths
    2．9．1 Regression coefficients （RC）
    ……

    Chapter 3 Quantitative Prediction of Moisture Distribution in Salmon Meat Fillets Using VIS/NIR HSI
    Chapter 4 Evaluation of Drip Loss and pH Distribution in Salmon Meat Fillets Using VIS/NIR HSI
    Chapter 5 HSI Combined with Chemometric Analysis for Determining Tenderness in Raw Salmon Meat Fillets
    Chapter 6 Prediction of Lactic Acid Bacteria in Salmon Meat Using NIR HSI and Chemometrics
    Chapter 7 Prediction of Pseudomonas Counts in Salmon Meat Fillets Using NIR HSI
    Chapter 8 Prediction of Enterobacteriaceae Contamination in Salmon Meat by Applying Informative Spectral Wavelengths
    References
  • 内容简介:
    　　鱼肉品质评价光谱和成像研究进展、可见-近红外高光谱成像技术测定三文鱼肉水分、可见-近红外高光谱成像技术评价三文鱼肉滴水损失和pH分布、高光谱成像技术结合化学计量学分析确定三文鱼肉嫩度、近红外高光谱成像技术结合化学计量学预测三文鱼肉中的乳酸菌、近红外高光谱成像技术预测三文鱼肉中的绿脓杆菌、应用有效光谱波长预测三文鱼肉肠杆菌污染。
  • 目录:
    Chapter 1 Recent Progresses on Spectroscopy and Imaging for Fish Meat Quality Evaluation and Assessment
    1．1 Fish meat quality
    1．2 Spectroscopy and computer/machine vision
    1．2．1 VIS/NIR spectroscopy
    1．2．2 Computer/Machine vision
    1．2．3 Hyperspectral Imaging （HSI）
    1．3 VIS/NIR spectroscopy for fish meat quality evaluation
    1．3．1 Chemical composition measurement
    1．3．2 Quality inspection and differentiation
    1．3．3 Microbial spoilage detection
    1．4 Computer/machine vision for fish meat quality evaluation
    1．4．1 Physical attributes measurement
    1．4．2 Chemical component determination
    1．4．3 Classification/sorting
    1．5 HSI technique for fish meat quality evaluation
    1．5．1 Chemical and physical attributes prediction
    1．5．2 Parasites detection
    1．5．3 Differentiation and classification

    Chapter 2 Materials and Methods
    2．1 Sample collection and preparation
    2．2 Measurement of quality attributes
    2．2．1 Moisture
    2．2．2 Drip loss
    2．2．3 pH
    2．2．4 Tenderness （ Warner-Bratzler shear force， WBSF）
    2．2．5 Lactic acid bacteria （LAB）
    2．2．6 Pseudomonas
    2．2．7 Enterobacteriaceae
    2．3 HSI system
    2．4 Hyperspectral image acquisition
    2．5 Hyperspectral image pre-proeessing
    2．5．1 Image calibration
    2．5．2 ROI identification and spectral extraction
    2．6 Multivariate data analysis
    2．6．1 Partial least squares （PLS） regression
    2．6．2 Multiple linear regression （MLR）
    2．6．3 Least squares-support vector machine （LS-SVM）
    2．7 Validation of calibration models
    2．8 Performance evaluation of calibration models
    2．9 Selection of important wavelengths
    2．9．1 Regression coefficients （RC）
    ……

    Chapter 3 Quantitative Prediction of Moisture Distribution in Salmon Meat Fillets Using VIS/NIR HSI
    Chapter 4 Evaluation of Drip Loss and pH Distribution in Salmon Meat Fillets Using VIS/NIR HSI
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    Chapter 8 Prediction of Enterobacteriaceae Contamination in Salmon Meat by Applying Informative Spectral Wavelengths
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