Intramuscular fat (IMF) content is

Intramuscular fat (IMF) content is an important quality trait of pork. It influence taste, juiciness and tenderness of the meat.
The aim of this study was to develop an objective, rapid, and non-destructive method for predicting the IMF content of pork using hyperspectral imaging technology.
Critical wavelengths were selected using correlation analysis based on the spectral profiles of pork samples. The visual IMF flecks on both sides of pork chops were extracted using the wide line detector at the selected critical wavelengths. The proportion of IMF fleck areas (PFA) at critical wavelengths was used for modeling to predict the IMF content of pork. Both stepwise procedures and partial least squares (PLS) analysis were employed to establish the prediction models. Three different multilinear models were obtained using the stepwise procedure with different first entry variable of the initial model. A 3-component PLS model was developed for prediction of the IMF content. The PLS model outperformed the three multilinear models. The coefficients of determination (R
2
) of the PLS model on the calibration set and validation set were 0.94 and 0.97, respectively, and the adjusted R
2
were 0.92 and 0.93, respectively. The prediction results of mutilinear models and PLS models indicated the potentials of using hyperspectral imaging to predict the IMF content of pork

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บาดทะยักจากไขมัน (IMF) เนื้อหาไม่ติดสำคัญคุณภาพของหมู มัน influence รส juiciness และเจ็บเนื้อ
จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือการ พัฒนาวัตถุประสงค์ รวดเร็ว และไม่ทำลายวิธีการสำหรับเนื้อหาของหมูที่ใช้เทคโนโลยีภาพ hyperspectral IMF คาดการณ์
ความยาวคลื่นที่สำคัญได้เลือกใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ตาม profiles สเปกตรัมอย่างหมู flecks IMF ภาพทั้งสองด้านของชิ้นเนื้อหมูถูกสกัดโดยใช้เครื่องตรวจจับเส้นกว้างที่ความยาวคลื่นสำคัญที่เลือก สัดส่วนของ IMF fleck พื้นที่ (รับ) ที่ความยาวคลื่นที่สำคัญถูกใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายเนื้อหา IMF ของหมู ขั้นตอน stepwise และบางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณา) วิเคราะห์ถูกว่าจ้างเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ สามรุ่น multilinear แตกต่างกันได้รับขั้นตอน stepwise ด้วยตัวแปรรายการ first ต่าง ๆ ของแบบจำลองเริ่มต้น มี 3 ส่วนกรุณารุ่นถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทำนายของเนื้อหา IMF รุ่นกรุณา outperformed รุ่น multilinear สาม Coefficients ของความมุ่งมั่น (R
2
) รุ่นกรุณาในการปรับเทียบ ชุดและชุดตรวจสอบ 0.94 และ 0.97 ตามลำดับ และ R ปรับปรุง
2
ถูก 0.93 และ 0.92 ตามลำดับ ผลการทำนายของรุ่น mutilinear และรุ่นกรุณาระบุศักยภาพของการใช้ภาพเพื่อทำนายเนื้อหา IMF ของหมู hyperspectral

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไขมันในกล้ามเนื้อ (IMF) เนื้อหาเป็นลักษณะที่มีคุณภาพที่สำคัญของเนื้อหมู มันอยู่ในรสชาติอิทธิพลชุ่มฉ่ำและความอ่อนโยนของเนื้อ
จุดมุ่งหมายของการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนารวดเร็วและวิธีการที่ไม่ทำลายการทำนายเนื้อหา IMF เนื้อหมูโดยใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพ Hyperspectral
ความยาวคลื่นที่สำคัญได้รับการคัดเลือกโดยใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์บนพื้นฐานของ สเปกตรัมโปรไฟ les ตัวอย่างเนื้อหมู ภาพ IMF Ecks ชั้นทั้งสองข้างของหมูสับถูกสกัดโดยใช้เครื่องตรวจจับเส้นกว้างความยาวคลื่นที่สำคัญที่เลือก สัดส่วนของกองทุนการเงินระหว่างพื้นที่ชั้น eck (PFA) ในช่วงความยาวคลื่นที่สำคัญที่ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองในการคาดการณ์ของกองทุนการเงินระหว่างเนื้อหาของหมู ทั้งวิธีการแบบขั้นตอนและสี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วน (PLS) การวิเคราะห์ที่ถูกว่าจ้างในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ สามรูปแบบที่แตกต่างกัน multilinear ที่ได้รับโดยใช้ขั้นตอนขั้นตอนที่แตกต่างกันไฟแรกตัวแปรเข้ามาของรูปแบบการเริ่มต้น รูปแบบ PLS 3 องค์ประกอบที่ได้รับการพัฒนาสำหรับการทำนายของเนื้อหาที่ไอเอ็มเอ รูปแบบ PLS เฮงสามรุ่น multilinear cients COEF ไฟของความมุ่งมั่น (R
2
) ของแบบจำลอง PLS กับการสอบเทียบที่กำหนดและการตรวจสอบการตั้งค่าเป็น 0.94 และ 0.97 ตามลำดับและปรับ R
2
เป็น 0.92 และ 0.93 ตามลําดับ ผลการทำนาย mutilinear รูปแบบและ PLS รุ่นที่ระบุศักยภาพของการใช้การถ่ายภาพ Hyperspectral ที่จะคาดการณ์ของกองทุนการเงินระหว่างเนื้อหาของหมู

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ฉีดไขมัน ( IMF ) เนื้อหาเป็นลักษณะคุณภาพที่สำคัญของหมู ในfl uence รสชาติความชุ่มฉ่ำและอ่อนโยนของเนื้อ
จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือ เพื่อพัฒนาการอย่างรวดเร็ว และวิธีไม่ทำลายเพื่อทำนายระหว่างเนื้อหาของหมูโดยใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพ hyperspectral .
การเลือกใช้ความยาวคลื่นสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ตามสเปกตรัม Pro จึงเล อย่างหมู ภาพ ecks IMF flทั้งสองด้าน เนื้อหมูที่ใช้ตรวจจับเส้นกว้างในการเลือกความยาวคลื่นที่ . สัดส่วนของพื้นที่เอ็กfl IMF ( พีเอฟเอ ) ที่ความยาวคลื่นที่สำคัญที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแบบทำนายระหว่างเนื้อหาของหมูทั้งขั้นตอนและแบบกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( PLS ) การวิเคราะห์นำมาสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ . สามรุ่น multilinear แตกต่างกันได้โดยใช้วิธีการสัมภาษณ์ที่แตกต่างกัน จึงตัดสินใจเดินทางเข้าตัวแปรของรุ่นแรก รูปแบบ 3-component กรุณาพัฒนาเพื่อการคาดการณ์ของ IMF เนื้อหา pls รูปแบบเมื่อสาม multilinear รุ่นการ coef จึง cients ของตัวกำหนด ( r
2
) ของรูปแบบในการปรับตั้งค่า และกรุณาตรวจสอบชุด 0.94 และ 0.97 ตามลำดับ และปรับ R
2
( 0.92 และ 0.93 ตามลำดับ ผลการพยากรณ์ของแบบจำลองและแบบจำลอง mutilinear กรุณาระบุศักยภาพของการใช้ภาพ hyperspectral ทำนายระหว่างเนื้อหาของหมู