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基于最优光谱信息构建PLS模型预测冷鲜鸡肉的2-硫代巴比妥酸(2-Thiobarbituric acid,TBA)值,快速无损评估冷鲜鸡肉的氧化程度.采集冷鲜鸡肉的900～1700 nm范围内高光谱图像,提取并平均图像中感兴趣区域内的反射光谱信息,经移动平均值平滑(MAS)、卷积平滑(SGS)、中值滤波平滑(MFS)、高斯滤波平滑(GFS)、归一化(N)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BC)和标准正态变量变换(SNV)8种方法预处理光谱信息后,建立偏最小二乘(PLS)模型预测冷鲜鸡肉中TBA值.同时采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(SPA)筛选最优波长优化PLS模型.结果 显示,基于PLS-3系数法从GFS光谱筛选的31个最优波长构建的GFS-P-OW-PLS模型预测冷鲜鸡肉TBA值效果最好(rp=0.945,RMSEC =0.053 mg/100 g).综上,基于最优光谱信息构建PLS模型可实现鸡肉TBA值的快速无接触检测.