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一種生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法及檢測系統的制作方法_2

文檔序號:9225913閱讀:來源:國知局
儀7組成。避光罩2主要是防止外界光源對檢測的干擾影響;調節(jié)螺母3主要是固定 檢測探頭并可W調節(jié)探頭距離檢測樣品表面的距離;探頭4的結構如圖3所示,探頭外表面 是金屬鏈甲,對探頭起到保護作用,探頭內部是不同通道光纖構成,圓周的通道連接光源光 纖,為樣品提供照射光源,中屯、的通道接收樣品表面反射的光譜信息,為光譜儀提供樣品的 光譜信息;光源5提供波長覆蓋可見和近紅外光波長范圍的穩(wěn)定的光源;光纖6為Y型交叉 光纖,一端連接光源、一端連接光譜儀,另外一端連接探頭;光譜儀7是可見近紅外光譜儀, 可檢測波長范圍為400nm-1700nm。光譜儀7檢測到的樣品光譜信息轉換成相應的數據后, 通過數據線8傳送到計算機9。計算機9上安裝有由UbVIEW軟件開發(fā)的檢測分析軟件系 統,分析軟件系統中預先嵌入有編寫的最佳光譜預處理算法程序、生鮮豬肉細菌總數光譜 預測模型和貨架期的反回歸方程模型。檢測系統可w自動采集待測樣品的光譜信息,對光 譜進行預處理,輸入到細菌總數預測模型中,預測出細菌總數指標值,再根據貨架期的反回 歸方程模型,快速預測出待測樣品的貨架期。分析軟件系統具有自動檢測分析、自動保存結 果,并構成數據庫的功能,W方便進行查詢打印。
[0017] 生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法主要包括W下流程步驟: 1、獲取尺寸規(guī)格基本相同的36塊屠宰后待上市的生鮮豬肉樣品,統一編號冷藏在4°C環(huán)境下,按照預定的實驗周期,用檢測系統采集樣品的光譜信息巧日圖4),按照國家標準規(guī) 定的方法檢測樣品細菌總數(注;細菌總數用菌落形成單元colony-formingunits(簡稱 CFU),用CFU的對數表示,簡稱logCFU)。本實施例中的實驗周期為18天,實驗開始,每間隔 1化取出一塊樣品進行光譜信息采集,直至到所有樣品檢測完畢。
[0018] 2、求細菌總數與貨架期F的回歸方程,細菌總數與貨架期F是呈Logistic函數回 歸變化的,其變化趨勢圖如圖5所示,求出細菌總數與貨架期F的反回歸方程,如式(1)(式 子中F是指的貨架期天數,X是指的細菌總數對數值logCFU)。
[0019]
(1) 3、對所有樣品光譜進行多元散射(MSC)、一階導數(FD)、S-G平滑濾波預處理后,用遺 傳算法(GA)進行有效變量選擇作為建模的輸入變量,把所有樣品的光譜數據和對應的細菌 總數的理化值的75%作為校正集,25%作為驗證集。利用所述的校正集的預處理后和GA算 法選擇出來的有效特征波長變量和對應的細菌總數理化值,分別建立細菌總數的偏最小二 乘回歸(?1^51〇預測模型和最小二乘支持向量機as-sv^o預測模型,利用所述的驗證集的 光譜數據信息和細菌總數理化值對所建立預測模型的精度進行評價,確定最佳預處理方法 和最佳預測模型。
[0020] 所述的最佳光譜預處理方法是多元散射校正(MSC)、S-G平滑濾波和遺傳算法 (GA),所述的最佳預測模型是偏最小二乘回歸(PLSR)預測模型。遺傳算法(GA)選擇有效光 譜變量圖巧日圖6所示),經GA算法處理后,去掉了無用信息。用驗證集對所建立的細菌總 數化SR預測模型進行驗證,預測模型的預測評價結果巧日圖7所示),預測想相關系數和預 測標準差分別為0. 92和0. 30。
[0021] 把確定的最佳光譜預處理方法、細菌總數指標的最佳預測模型和貨架期的反回歸 方程通過程序編寫的方式預設在所述的快速無損評價檢測系統中的計算機9的程序中。通 過所述檢測系統對待檢測樣品進行檢測;把避光罩放在待檢測的樣品1上,在計算機軟件 上點擊檢測,檢測軟件系統自動完成光譜采集、光譜預處理、細菌總數指標預測、貨架期預 巧。,并自動保存檢測得到的數據和預測得到的評價結果,實現同時快速無損檢測出生鮮肉 的細菌總數和貨架期。
【主權項】
1. 一種生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法,其特征在于按下述步驟操作: (1) .首先按照設定的實驗方案,采集大量新屠宰后欲上市的生鮮豬肉,按照方案設定 的實驗周期,對肉樣品進行光譜信息采集,同時按照國家標準規(guī)定的理化實驗方法檢測肉 樣品的細菌總數; (2) .對步驟(1)所采集的肉樣品的光譜數據進行預處理,對大量的光譜波長變量進行 變量選擇,用遺傳算法優(yōu)選出有效的波長變量用于建模;把用于實驗的所有肉樣品檢測到 的細菌總數標準值和對應樣品所采集的光譜數據分成校正集和驗證集;利用所述校正集的 樣品的光譜數據和其對應的細菌總數,建立細菌總數的偏最小二乘回歸光譜預測模型;利 用所述驗證集的肉樣品光譜數據信息和細菌總數標準值對所建立的細菌總數光譜預測模 型的精度和可靠性進行驗證,確定光譜預處理方法和細菌總數光譜預測模型; (3) .利用步驟(1)實驗所得到的肉樣品細菌總數標準值和總的實驗周期時長,建立細 菌總數標準值與實驗周期時長之間的回歸模型,根據這個回歸模型,求出反回歸方程模型, 反回歸方程模型用于活假期預測; (4) .對未知待檢測肉樣品的貨架期進行檢測時,通過可見近紅外光譜檢測系統,獲取 待檢測肉樣品的光譜數據信息,經過步驟(2)所確定的光譜預處理方法處理,代入到步驟 (2)所確定的細菌總數光譜預測模型中,預測出待檢測樣品的細菌總數數值; (5) .利用步驟(4)中所獲得的待檢測肉樣品的細菌總數值,代入到步驟(3)所得到的 貨架期的反回歸方程模型中,實現對待檢測肉樣品貨架期的無損快速預測評價。2. 如權利要求1所述的生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法,其特征在于:所采集的用 于實驗的生鮮豬肉屬于同一個品種的豬肉,針對不同品種的豬肉建立各自不同的預測模 型。3. 如權利要求1所述的生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法,其特征在于:所述的校正 集和驗證集的數據優(yōu)先比例為分別占總實驗樣品的75%和25%。4. 如權利要求1所述的生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法,其特征在于:所述光譜預 處理方法為S-G濾波、多元散射校正或遺傳算法。5. -種生鮮豬肉貨架期快速無損評價檢測系統,其特征在于:由計算機和光譜信息采 集裝置組成,所述光譜信息采集裝置由避光罩、探頭、光纖、光源、光譜儀組成,其中光纖為 Y型交叉光纖,一端連接光源、一端連接光譜儀,另外一端組合成檢測探頭,檢測探頭由中間 的光纖和外表面的金屬鎧甲構成,光纖周圍通道接通光源向外發(fā)出光,照射樣品表面,光纖 中心通道接通光譜儀,接收從樣品表面反射回的樣品光譜信息,檢測探頭外表面由金屬鎧 甲保護光纖不受損壞,并與避光罩固定連接,通過調節(jié)螺母可以調節(jié)檢測探頭與被檢測樣 本表面的距離,光纖中心通道檢測采集到的樣品光譜信息,并傳送到光譜儀,光譜儀是可見 近紅外光譜儀,波長范圍為400nm-1700nm,光譜儀把肉樣品光譜信息轉換為相應的光譜數 據,通過數據線傳送到計算機,計算機中安裝有檢測控制分析軟件系統,檢測控制分析軟件 系統中預儲存有光譜數據預處理算法程序、細菌總數光譜預測模型和細菌總數與貨架期的 反回歸方程模型,檢測控制分析軟件系統能夠自動對所采集到的光譜數據進行預處理,并 作為輸入變量輸入到細菌總數光譜預測模型中,預測出肉樣品的細菌總數,把預測出的細 菌總數的預測值作為輸入變量輸入到貨架期的反回歸方程模型中,自動預測出肉樣品的貨 架期,分析軟件系統具有自動檢測分析、自動保存結果,并構成數據庫的功能,以方便進行 查詢打印。6.如權利要求5所述的生鮮豬肉貨架期快速無損評價檢測系統,其特征在于:檢測系 統中預存有多種生鮮豬肉的細菌總數預測模型和反回歸方程模型,檢測系統首先能夠自動 辨別出待測樣品的品種,然后調取對應品種的預測模型進行預測。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種生鮮豬肉貨架期快速無損評價方法及其檢測系統,檢測系統由計算機和光譜信息采集裝置組成,計算機中安裝有檢測控制分析軟件系統,檢測控制分析軟件系統中預儲存有光譜數據預處理算法程序、細菌總數光譜預測模型和細菌總數與貨架期的反回歸方程模型,檢測控制分析軟件系統能夠自動對所采集到的光譜數據進行預處理,并作為輸入變量輸入到細菌總數光譜預測模型中,預測出肉樣品的細菌總數,把預測出的細菌總數的預測值作為輸入變量輸入到貨架期的反回歸方程模型中,自動預測出肉樣品的貨架期??梢詫崿F無損檢測,檢測速度快、效率高,節(jié)約成本,可應用于便攜式檢測、在線檢測等多個場所。
【IPC分類】G01N21/359, G01N21/31
【公開號】CN104949931
【申請?zhí)枴緾N201510318428
【發(fā)明人】馬世榜, 范素香, 張哲 , 郭愛玲, 張開飛, 屈重年
【申請人】南陽師范學院
【公開日】2015年9月30日
【申請日】2015年6月11日
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