The purpose of this study was to de

The purpose of this study was to develop and test a hyperspectral imaging system (900–1700 nm) to predict instrumental and sensory tenderness of lamb meat. Warner–Bratzler shear force (WBSF) values and sensory scores by trained panellists were collected as the indicator of instrumental and sensory tenderness, respectively. Partial least squares regression models were developed for predicting instrumental and sensory tenderness with reasonable accuracy (Rcv = 0.84 for WBSF and 0.69 for sensory tenderness). Overall, the results confirmed that the spectral data could become an interesting screening tool to quickly categorise lamb steaks in good (i.e. tender) and bad (i.e. tough) based on WBSF values and sensory scores with overall accuracy of about 94.51% and 91%, respectively. Successive projections algorithm (SPA) was used to select the most important wavelengths for WBSF prediction. Additionally, textural features from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) were extracted to determine the correlation between textural features and WBSF values

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการพัฒนาและทดสอบระบบภาพ hyperspectral (900-1700 นาโนเมตร) ในการทำนายความอ่อนโยนและเครื่องมือทางประสาทสัมผัสของเนื้อแกะ ตักเตือน-bratzler แรงเฉือน (wbsf) ค่านิยมและคะแนนประสาทสัมผัสโดยการอภิปรายได้รับการฝึกฝนที่ถูกเก็บรวบรวมเป็นตัวบ่งชี้ของการใช้เครื่องมือและประสาทสัมผัสที่อ่อนโยนตามลำดับสี่เหลี่ยมแบบจำลองการถดถอยอย่างน้อยบางส่วนได้รับการพัฒนาเครื่องมือในการทำนายและประสาทสัมผัสที่อ่อนโยนด้วยความถูกต้องเหมาะสม (RCV = 0.84 กับ 0.69 wbsf และอ่อนโยนประสาทสัมผัส) โดยรวมผลการยืนยันว่าข้อมูลสเปกตรัมอาจกลายเป็นเครื่องมือคัดกรองที่น่าสนใจได้อย่างรวดเร็วประเภทสเต็กเนื้อแกะในที่ดี (เช่นการซื้อ) และไม่ดี (เช่นยาก) ตามค่า wbsf และคะแนนประสาทสัมผัสด้วยความถูกต้องโดยรวมประมาณ 94.51% และ 91% ตามลำดับ ขั้นตอนวิธีการคาดการณ์ต่อเนื่อง (สปา) ถูกใช้ในการเลือกความยาวคลื่นที่สำคัญที่สุดสำหรับการทำนาย wbsf นอกจากนี้คุณสมบัติเนื้อสัมผัสจากระดับสีเทาร่วมการเกิดเมทริกซ์ (glcm) ถูกสกัดเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติเนื้อสัมผัสและคุณค่า wbsf

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการ พัฒนา และทดสอบ hyperspectral ถ่ายภาพระบบ (900–1700 nm) เพื่อทำนายการบรรเลง และการรับความรู้สึกเจ็บเนื้อแกะ Warner–Bratzler เฉือนค่าแรง (WBSF) และคะแนนทางประสาทสัมผัส โดยการฝึกอบรมกั้นถูกเก็บรวบรวมเป็นตัวบ่งชี้ของเครื่องมือ และรับความรู้สึกเจ็บ ตามลำดับ แบบจำลองถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนได้รับการพัฒนาสำหรับการคาดการณ์บรรเลง และรับความรู้สึกเจ็บกับความถูกต้องเหมาะสม (Rcv = 0.84 WBSF และ 0.69 สำหรับรับความรู้สึกเจ็บ) โดยรวม ผลยืนยันว่า ข้อมูลสเปกตรัมอาจกลายเป็น เครื่องมือคัดกรองที่น่าสนใจไปได้อย่างรวดเร็ว categorise สเต็กเนื้อแกะในดี (เช่นเงิน) และไม่ดี (เช่น ทน) ตามค่า WBSF และรับความรู้สึกคะแนนความแม่นยำโดยรวมประมาณ 94.51% และ 91% ตามลำดับ ต่อเนื่องประมาณอัลกอริทึม (สปา) ถูกใช้เพื่อเลือกความยาวคลื่นที่สำคัญที่สุดสำหรับ WBSF คาดเดา นอกจากนี้ ถูกสกัดคุณลักษณะ textural จากสีเทาระดับเกิดร่วมในเมตริกซ์ (GLCM) เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะ textural และค่า WBSF

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการพัฒนาและการทดสอบ hyperspectral การถ่าย ภาพ ระบบ( 900-1700 nm )เพื่อทำนายความอ่อนโยนและความรู้สึกของเนื้อลูกแกะ คะแนนสูงสุดไม่แข็งแรงและค่า warner-bratzler ตัดขนมีผลใช้บังคับ( wbsf )โดยได้รับการฝึกอบรมเป็น panellists เก็บรวบรวมเป็นสัญลักษณ์แสดงความอ่อนโยนและความรู้สึกตามลำดับบางรุ่น( Log จัตุรัสอย่างน้อยได้พัฒนาขึ้นมาสำหรับการคาดการณ์ความอ่อนโยนและความรู้สึกที่เหมาะสมพร้อมด้วยความแม่นยำ( RCV = 0.84 สำหรับ wbsf และ 0.69 สำหรับความอ่อนโยนไม่แข็งแรง) โดยรวมแล้วผลที่ได้รับการยืนยันว่ามีข้อมูลความยาวคลื่นที่จะกลายเป็นเครื่องมือการตรวจคัดที่น่าสนใจในการจัด ประเภท สเต็กเนื้อลูกแกะในที่ดี(เช่นความอ่อนโยน)และไม่ดี(เช่นได้อย่างรวดเร็วงานหนัก)ที่ใช้ wbsf ค่าคะแนนไม่แข็งแรงและด้วยความแม่นยำโดยรวมประมาณ 94.51% และ 91% ตามลำดับ อัลกอริธึมการคาดการณ์แนวโน้มต่อเนื่อง( SPA )ถูกใช้เพื่อเลือกความยาวคลื่นที่ใช้มากที่สุดที่สำคัญสำหรับการพยากรณ์ wbsf นอกจากนั้นยังโดดเด่นไปด้วยสีเทา textural จากระดับความร่วมมือ - เกิด Matrix Storage Technology ( glcm )ได้ถูกแยกออกมาเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างค่า wbsf textural และโดดเด่นไปด้วย