牛肉新鲜度的电子鼻检测技

为了简单、快捷、准确地检测牛肉新鲜度,建立了电子鼻检测系统.根据牛肉产生的气味和传感器实验,合理地选用了气敏传感器阵列.为提高电子鼻传感器灵敏度,对购置的传感器进行了改进.利用生物嗅觉的研究成果,开发出仿生嗅觉鼻道结构.为了提高电子鼻系统小样本训练的识别率,提出了用支持向量机(SVM)算法识别牛肉新鲜度的方法.应用电子鼻系统对储藏7 d不同新鲜度的牛肉进行了识别实验,识别率达到99.25%.结果表明电子鼻检测牛肉新鲜度是可行的.     

基于Matlab的神经网络猪肉新鲜度测定与研究

系统地阐述了肉类新鲜度的智能检测方法.采用多数据融合技术,在Matlab平台下,仿真模型对肉的新鲜度达到了很好的预测效果.从实际角度出发,借助模糊聚类手段,将现有的肉类新鲜度3个等级划分出具有适用性的5个参考标准中心点,对肉类新鲜度模糊分类具有一定参考价值.     

猪肉新鲜度的智能检测方法

分析了猪肉新鲜度检测识别机理,构建了一套基于电子信息、光电检测、图像处理技术以及神经网络模式识别技术的智能检测辨识系统。对猪肉样本的测试与分析验证了该方法可快速准确地识别猪肉新鲜度。     

基于近红外技术的猪肉新鲜度检测仪设计

基于近红外检测技术,设计了近红外猪肉新鲜度检测仪.该仪器以近红外发光二极管为光源,硅光电二极管作为检测器,由近红外发射、信号变换及电源电路等3个模块组成.相比近红外光谱仪,该仪器具有结构简单、体积小、成本低和使用方便等特点.用该仪器对不同存放时间的猪肉样品进行检测实验,结果表明:输出信号有较好的区分度,可对猪肉的新鲜度进行无损检测.     

国内畜产品新鲜度的无损检测研究进展

对畜产品新鲜度进行快速无损检测以及评价具有重要的现实意义。为此,综述了当前常用的无损检测技术在国内畜产品新鲜度检测的应用研究现状,包括机器视觉、近红外光谱、电子鼻以及多源信息融合技术等,并分析了其存在问题,提出了新鲜度检测的未来研究发展方向,以期对国内相关研究人员的研究工作提供参考。     

巧辨鱼类新鲜度

鱼,含有丰富的蛋白质,但在鱼肉的肉浆蛋白和肉基蛋白中含有很多的高度活性酶,它能促使鱼肉变质。那么怎样鉴别鱼类的新鲜程度?有一种简便的方法,只需几秒钟就可判断出鱼的新鲜度。 在挑选新鱼时,只要看一下鱼的肛门即可,若鱼的肛门发白,并且是向内腹紧缩的,就是很新鲜的     

融合电子鼻和视觉技术的鸡肉新鲜度检测装置研究

为实现鸡肉新鲜度的快速准确检测,设计了一种基于电子鼻和视觉数据融合的一体化检测装置。装置由控制系统、视觉系统和电子鼻系统3部分组成,可同时通过电子鼻传感器阵列检测鸡肉散发的气体浓度并由摄像机采集鸡肉视觉图像,控制板传输数据至Jetson Nano上位机进行特征提取、融合与分析。由该装置获取不同新鲜度鸡肉样本的气味和图像数据,采用主成分分析方法进行降维处理,再基于支持向量机建立鸡肉新鲜度分级模型,准确率可达98.7%。该装置具有准确率高、便携和稳定性强等特点,可为肉品新鲜度检测提供技术支持。     

基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统

首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。     

基于BP神经网络的鸡蛋新鲜度无损检测方法

用计算机视觉装置和Matlab软件获取鸡蛋颜色参数（H、I、S）,通过试验获得鸡蛋的新鲜度指标（哈夫值）,用其作为样本数据建立BP神经网络模型,得到鸡蛋新鲜度与其图像颜色参数之间的最优关系。系统先自动判别鸡蛋壳色再分类检测鸡蛋新鲜度,经检验,建立的BP神经网络具有较好的泛化功能和鲁棒性,对褐壳蛋和白壳蛋新鲜度的正确识别率分别为87．258％、89．029％。     

电子鼻技术在鱼粉酸价检测中的应用

酸价是评价鱼粉新鲜度的一个重要指标,探索酸价含量的快速检测对鱼粉品质快速检测具有重要意义.为此,对不同新鲜度的鱼粉样本进行酸价含量的化学测定和电子鼻数据采集,利用BP神经网络和支持向量回归(SVR)建立酸价含量和电子鼻数据两者之间的回归模型,并用预测集样本进行验证.采用BP神经网络和SVR结果相近,其决定系数R2、预测标准差SEP、最大相对误差RE-max、平均相对误差RE-mean分别为0.97,0.20,7.51%,2.45%和0.97,0.27,10.73%,2.94%.结果表明,利用电子鼻技术检测鱼粉酸价含量是可行的.     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点,满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求.本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展;从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向,对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析,突出了电子鼻...     

鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置设计与实验

为了适应日益增长的鲜切果品消费需求,基于光谱分析技术和传感器技术,集成微型光谱仪、质量传感器、照度计和树莓派显示屏等电子元器件,设计了一套鲜切果品新鲜度可见光/近红外快速检测装置。硬件系统包括数据采集模块、光源模块、结果输出显示模块和控制器模块,软件实现处理数据、调用分级模型和反馈分级结果等功能。以鲜切苹果为例,采集24个红富士苹果样本在400～820 nm波段的光谱反射率,并在室温下分别于0～2 h、2. 5～8 h和8. 5～30 h 3个时间段,对每一个待测样品进行4组光谱数据测量,共获取288个原始样本数据。以切开时长2 h为分界线,将苹果样品分为2个等级。利用15点的S-G平滑卷积对反射光谱数据进行平滑处理后,使用核函数为高斯核函数(RBF)的支持向量机建立苹果新鲜度可见/近红外光谱检测分级模型,预测集准确率可达86. 81%。该鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置可为果品新鲜度或切后存放时长的快速无损检测提供方法与技术支持。     

基于嗅觉可视化技术的猪肉新鲜度等级评判

利用嗅觉可视化技术对猪肉新鲜度等级进行评判.提取猪肉的挥发性气体与可视化传感器阵列进行反应,用图像处理技术分析反应前后传感器阵列的颜色变化,获取反映新鲜度的气味特征信息.通过主成分分析,选取前10个主成分作为所建立的BP神经网络的输入变量,构建猪肉新鲜度等级判别模型,模型的预测正确率为84.62％.研究结果表明:嗅觉可视化技术可用于猪肉新鲜度等级的快速评价.     

基于DSP的蛋黄图像大小快速提取方法

0引言 当前,基于机器视觉的鸡蛋新鲜度检测已经比较广泛,相对于人工检测,检测效率提高了很多,但是目前很多基于机器视觉的新鲜度检测主要在普通的计算机上利用软件（如Madab7．0,Visualc＋＋6．0等）进行处理,如：王巧华等研究了透色光鸡蛋图像特征与新鲜度的关系,该研究是利用数码相机获取鸡蛋图片,然后导入计算机里利用Manab7．0进行图像处理,提取参数,图像分割需要依赖手动选取阈值,检测手段不具有实时性。     

基于D-S证据理论的鸡蛋新鲜度多传感器融合识别

为提高无损检测在判断鸡蛋新鲜度方面的稳定性和模型适应性,通过D-S证据理论和BP神经网络将电子鼻和机器视觉两种传感器在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度的融合模型.探讨了一种可以弥补D-S证据在信息融合过程中不足的改进方法.验证试验结果表明:通过融合优化,不确定性的基本概率赋值下降到0.01以内,解决了单一检测方法检测模...     

基于SVM核机器学习的三文鱼新鲜度检测系统

为了实现对不同冷藏温度下三文鱼新鲜度的检测与识别,设计了一种用于三文鱼气味指纹采集与新鲜度辨识的电子鼻系统。电子鼻系统由密闭检测气室、半导体气体传感器阵列、数据采集模块、模式识别模块和显示界面等组成。电子鼻模式识别方法采用核机器学习方法,以支持向量机(SVM)作为学习机。采集0、4、6℃温度下冷藏三文鱼样本的气味数据,对不同核函数及参数的核机器学习模型进行训练与测试,最终确定了适于此电子鼻系统识别三文鱼新鲜度的最佳核机器学习模型:核函数选用多项式核函数,核参数q取3,γ取15,c取0。此模型对不同温度冷藏三文鱼样本的冷藏时间具有一定的辨识能力,对于测试集,0℃允许偏差1 d预测正确率为92. 86%,4℃无偏差预测正确率为88. 89%、允许偏差1 d预测正确率100%,6℃无偏差预测正确率为75. 00%、允许偏差1 d预测正确率100%。将辨识结果与主成分分析结果(PCA)进行对比,此模型具有明显的优势。     

基于多光谱成像技术的猪肉新鲜度无损快速检测装置

基于多光谱成像技术设计了猪肉新鲜度的关联复合品质参数无损伤快速检测装置,包括硬件与软件设计.硬件系统由单片机控制单元、光源单元、图像采集单元、数据处理单元和LCM液晶显示单元组成,软件系统在ICCAVR开发环境下设计,采用C语言编程,包含图像采集模块、滤光片切换模块、LCM显示模块、与PC机通信模块等.经过软件与硬件系统调试、实验,该装置检测速度为每10s检测一个样品,具备无损伤、快速检测的功能.     

基于计算机视觉的冷却牛肉新鲜度评价方法

利用计算机视觉技术对冷却牛肉的新鲜度进行了分析研究，应用BP神经网络对牛肉脂肪组织进行了分割，分割正确率可达97％以上。选取图像原始颜色信息作为评价新鲜度的特征值组成特征向量，采用HSI、RGB和CMYK3种彩色模型评价冷却牛肉的新鲜度，其准确率分别为82．1％、78．6％、75．0％。基于计算机视觉技术的冷却牛肉新鲜度评价方法与实验室分析方法相比，评价准确率有明显提高，并且没有繁琐实验过程，是一种更高效的牛肉新鲜度评价方法。     

肉类新鲜度无损检测装置和方法

主要介绍无损检测装置的原理及应用,包括电子鼻检测、光谱检测、机器视觉检测、低场核磁共振检测、多源感知信息融合检测、高光谱成像检测,分析了无损检测装置未来的发展趋势。多源感知信息融合装置在未来肉类新鲜度无损检测当中有着良好的应用前景。     

含肉桂油和Nisin的海藻酸钠薄膜保鲜黑鱼性能分析

研究了含有肉桂油和Nisin的海藻酸钠抗菌薄膜保鲜(4±1)℃下贮藏黑鱼鱼肉的效果.鱼肉片被分为:未处理组(CK),海藻酸钠薄膜组(C0),肉桂油海藻酸钠薄膜组(C1),Nisin海藻酸钠薄膜组(C2),肉桂油和Nisin海藻酸钠薄膜组(C3).相对于CK、C0和C2,C1和C3能更好抑制鱼肉总嗜温菌、总嗜冷菌和假单胞菌.C1和C3可显著抑制鱼肉的腐败变质,维持较低pH值、挥发性盐基氮含量和脂肪氧化值,并能抑制鱼肉色泽的变化.C1和C3在维持鱼肉品质上无显著差异.因此,含有肉桂油或者肉桂油和Nisin的海藻酸钠薄膜可有效维持黑鱼的贮藏品质.