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1.
便携式生鲜肉品质无损快速检测装置的设计   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对生鲜肉检测部门对可移动、便携式检测设备的实际需求,设计了基于ARM处理器便携式生鲜肉品质无损快速检测装置。介绍了该装置的工作原理、硬件构成、软件系统和功能测试。硬件系统由ARM控制处理单元、光源及检测单元、光谱数据采集单元、LCD触摸屏显示单元和散热单元组成,设计了Linux操作系统和生鲜肉品质参数采集处理应用程序。该系统可实现脱离计算机采集光谱信号、存储、显示及处理分析一体化的功能。该装置体积为184 mm×127 mm×114 mm,装置质量约为3.5 kg。以批量样品验证装置检测精度,试验结果表明,颜色L*、a*、b*3个参数的均方根误差分别为1.49、1.09和0.59,平均检测一个样品时间约为1 s。该装置可以快速获得样品参数,具有体积小、便携、无损伤、快速检测的特点,可用于生鲜肉品质的便携式检测。  相似文献   
2.
便携式生鲜猪肉多品质参数同时检测装置研发   总被引:2,自引:3,他引:2  
针对农畜产品检测现场的需求,基于可见/近红外光谱检测技术和嵌入式系统,开发了灵活方便的猪肉品质无损检测装置。该装置利用卤素灯作为光源,新型光导探头和微型光谱仪采集肉样光谱信息,通过ARM(advanced RISC machines)控制处理器进行集中控制和数据的处理;在内嵌linux操作系统上,采用Qt开发工具,设计出人性化的交互界面,并将猪肉品质的检测结果输出到装置触摸屏上。为了建立多品质无损检测数学模型,获取了猪肉里脊在400~1 000 nm波长范围内的光谱数据,通过国标方法测得猪肉里脊主要品质参数颜色(L*、a*、b*)和p H值,采用标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)和Savitzky-Golay(S-G)平滑对光谱数据进行预处理,并结合理化数据建立偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)模型。用全交叉验证法选取PLSR建模的主成分数。p H值、L*、a*和b*的预测相关系数为0.88、0.90、0.97和0.97,预测标准差为0.19、1.77、1.17和0.63。通过现场试验表明,轻便式多品质无损检测装置具有较高的检测精度,满足于猪肉的颜色和p H值等品质参数检测的要求。  相似文献   
3.
牛肉含水率无损快速检测系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对影响牛肉品质的主要指标,开发了基于可见/近红外光谱技术的牛肉含水率品质快速检测系统。阐述了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。系统的核心是波段分别为400~960 nm和900~2 600 nm的光谱仪,结合控制器、光纤等辅助装置构成了检测系统的硬件部分。基于VC++语言开发了Windows环境下的光谱信息采集和处理的快速无损检测软件。该系统可以实现对牛肉光谱数据的采集、处理、样品品质的快速预测和结果显示。该系统在实验室采集了57个牛肉背最长肌的光谱,分别对可见、近红外和全波段的光谱数据建模,分析显示全波段预测模型能够更好地预测牛肉的含水率,其校正相关系数RC和预测相关系数RP分别为0.96和0.88。然后将预测模型固化于在线检测硬件系统中,在牛肉分割线上采集84个样品进行实验验证,检测正确率为92.8%。含水率结果表明,该快速检测装置检测含水率的精度较高,可靠性较好,可用于牛肉屠宰分割线对含水率品质参数的快速无损检测。  相似文献   
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