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基于力学和图像特征的盐渍海参品质分级方法研究

机译：基于力学和图像特征的盐渍海参品质分级方法研究

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海参含海盐量过高，对其食味品质和营养价值影响较大，为实现快速、无损盐渍海参品质分级，以两种不同食盐浓度下制备的盐渍海参为研究对象，利用质构仪采集力学数据信息，通过工业相机采集下压过程的图像信息，提取下压力作功的力学特征和目标形态变化的图像特征，分别将力学值、作功值、图像特征作为输入，选择最近邻分类器(KNN)，构建盐渍海参品质分级模型，分级准确率分别可达77.22%、88.8%和88.8%。为提高分级准确率，将上述提取的数值特征进行归一化，以此为输入，建立基于KNN的盐渍海参品质分级模型，分级准确率可达到94.44%。该方法在盐渍海参品质分级应用中具有一定潜力。
机译：海参含海盐量过高，对其食味品质和营养价值影响较大，为实现快速、无损盐渍海参品质分级，以两种不同食盐浓度下制备的盐渍海参为研究对象，利用质构仪采集力学数据信息，通过工业相机采集下压过程的图像信息，提取下压力作功的力学特征和目标形态变化的图像特征，分别将力学值、作功值、图像特征作为输入，选择最近邻分类器(KNN)，构建盐渍海参品质分级模型，分级准确率分别可达77.22%、88.8%和88.8%。为提高分级准确率，将上述提取的数值特征进行归一化，以此为输入，建立基于KNN的盐渍海参品质分级模型，分级准确率可达到94.44%。该方法在盐渍海参品质分级应用中具有一定潜力。

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