この調査では、400-1000nmバンドのhyperspectralカメラおよび900-1700 nmは適用され、杭州色スペクトルの技術Co.、株式会社のFS13およびFS15プロダクトは関連の研究に使用できる。スペクトル領域は400-1000nmである、波長の決断は2.5nmよりよく、1200までの分光チャネルは達することができる。獲得の速度はバンド選択が3300Hz （サポート多領域バンド選択）だった後完全なスペクトルの128FPS、および最高に達することができる。
肉は主に家畜を含み、人体によって必要とされる家禽および水生プロダクト、蛋白質、脂肪酸、微量の元素および他の重要なエネルギー物質は肉から得られる。生きる基準の連続的な改善によって、人々は食事療法の食糧そして釣り合った栄養物の質にもっと注意を払うが、ある違法ビジネスは2013年のヨーロッパの「馬肉波」で、特に見掛け倒し良質肉に低質肉を誘発した肉粗悪品についての人々の極度な心配を混合する。肉粗悪品の検出方法は官能試験、蛍光PCRの検出の技術、電気泳動の分析が含まれ、酵素つながれた免疫学的検定の技術、等、殆んどはサンプル前処理を要求しが、テスト操作は複雑にされ、時間のかかり、そしてそれは分野の大きいサンプルの大きさの急速な実時間検出を達成して困難である。
既存の文献のレポートのほとんどは肉粗悪品を区別するのに単一バンドhyperspectral画像技術を使用したが少数は比較分析のために2つのバンドを使用した。この実験では、良質の霜を取り除かれたマトンは混和物として選ばれ、比較的低価格のアヒル肉は添加された。サンプルのHyperspectral情報は目に見えるnear-infraredの2つのバンドで集められた（400 | 1 000 nm）および短波near-infrared （900 | 1700 nm）、および量的なモデルは適切な前処理方法の選択によって確立された。最適モデルはイメージの逆転に選ばれ、マトンの粗悪品の量的な検出にデータおよびテクニカル サポートを提供するためにマトンの粗悪品の急速で量的な検出のための視覚化方法は提案された。
（1） 400のバンドのために標準化の前処理に高精度のがあった後| 1000 nmの全バンドPLSモデルは確立した;900-1700 nmバンドのために、SNVの前処理の後に確立される全バンドPLSモデルに高精度のがある。最適の前処理方法の下の2つの分光バンドの波長の選択によって、指定波長間のcollinearityが更にモデルの正確さそして簡易性を改善できるmulticollinearityの除去に基づいて最低そして代表的であることが分られる。
（2）はそこによりよく肉の特徴を反映できるで肉粗悪品の同一証明のためにより適するかもしれない900-1700 nmバンドの肉構成と関連しているグループについてのより多くの情報。モデルの了解性そして適用の可能性を拡大するため、実験は赤外線スペクトル（1の近くで長波に延長700べきである| 2500 nm）。同時に、実験で選ばれた良質のマトンおよびアヒル肉はローカル スーパーマーケットの完成品として包まれた。それに続くモデルは異なった環境（温度、湿気、形、等）の下のマトンの粗悪品の調査に加えることができるかどうか異なった変化、異なった質、異なった供給方法および別の新鮮さはそれ以上の証明および議論を必要とする。