在機器視覺係統中，Specim FX17將為(wei) 肉類轉換器提供關(guan) 鍵和準確的脂肪量化信息。這種快速和無損的方法也適用於(yu) 檢測其他特性，
如濕度和新鮮度。此外，這種方法還可以對木頭和塑料等汙染物進行分類。FX17是工業(ye) 質量控製的完美工具。此外，這些方法的靈活
性使其能夠快速適應新規定。高光譜成像通過提供有關(guan) 生產(chan) 過程的實時信息來進行決(jue) 策，並實時控製肉類加工廠的投入和產(chan) 出，從(cong) 而降
低成本，快速適應新改版。
質量控製在食品工業(ye) 中至關(guan) 重要。 監測国产欧美在线的營養(yang) 成分有助於(yu) 保護和提高品牌聲譽。脂肪含量是消費者在購買(mai) 肉類時首先關(guan) 注的特性
之一。 它的量化水平需要被精確地記錄下來。此外，在轉化肉類的同時監測脂肪含量也具有成本效益。 因此，需要新的自動化技術來
提高品牌競爭(zheng) 力。
在這項研究中，Atria (Seinäjoki，芬蘭(lan) )提供了5個(ge) 肉末樣本。我們(men) 將原來的5個(ge) 樣本混合在一起，得到了額外的5個(ge) 樣本，包括了10個(ge)
樣本。為(wei) 了準確地了解它們(men) 的脂肪含量，Specim委托了第三方實驗室Seilab進行測量。
根據Gerber方法，它們(men) 在脂肪分析中得到認證，使用的是油脂計(Seilab在Seinäjoki，芬蘭(lan) ;方法NMKL181, 2005;見下表1)。
表 1: 本研究中每個(ge) 樣本的脂肪含量。樣品3和4用於(yu) 驗證目的
我們(men) 使用Specim FX17高光譜相機對樣品進行測量(圖1)。高光譜成像是光譜與(yu) 成像相結合的無損檢測方法。它采集圖像（900 - 1700
nm)近紅外光譜的每個(ge) 像素。這些可以通過相關(guan) 的處理算法轉換成脂肪含量。在此，我們(men) 在8個(ge) 樣本上建立回歸模型並進行校正，並應
用於(yu) 剩下的2個(ge) 樣本(表1中用*表示)。 我們(men) 使用了perClass Mira軟件來處理數據。
圖1: 40x20掃描儀(yi) 上的FX17(左)和掃描儀(yi) 樣品托盤上的樣品示例(右)
回歸模型結果如表1和圖2所示。這說明FX17是一種適合於(yu) 精確測量肉糜脂肪含量的工具
圖2: 脂肪含量預測定量模型回歸圖
紅點表示校準樣品，綠點表示驗證樣品
高光譜成像除了可以測量樣品中的脂肪含量外，還可以測量其分布(圖3)
圖3: 肉類樣本上的脂肪分布示例(這裏是樣品4)
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