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莱克多巴胺俗称“瘦肉精”,可被用来饲养牲畜以提高胴体瘦肉率。食用含有莱克多巴胺的畜禽肉或内脏可引起健康问题甚至危害生命。传统的莱克多巴胺检测周期较长,费时费力,不利于实际大范围推广使用。在一些屠宰场往往采用抽检的方式进行检测,存在严重滞后性。研发了一种猪肉中“瘦肉精”莱克多巴胺便携式快速筛查装置,该装置主要包括光谱采集模块、光源模块、控制模块和电源。并基于NI LabVIEW软件开发工具,采用G语言编写猪肉“瘦肉精”智能快速检测的控制软件。首先,在碱性环境下利用乙酸乙酯对猪肉中莱克多巴胺进行提取,并采用表面增强拉曼散射（SERS）方法进行检测。研究对比了不同浓度NaCl水溶液作为聚集剂对莱克多巴胺SERS光谱的影响,结果表明以1mol/L NaCl为聚集剂的增强效果最好。其次,比较了液滴蒸发对拉曼信号的影响,结果表明在滴加样品后,4s后采集的拉曼信号较好。然后,制备不同莱克多巴胺含量（1、2、4、6、8、10μg/g）的猪肉样品进行定量分析,采用自动惠塔克拟合算法（AWF）对光谱数据进行预处理,扣除原始拉曼光谱中包含的荧光背景。建立836cm-1处SERS强度与猪肉样品中莱克多巴胺含量之间的一元线性回归模型。结果表明,模型具有较好的线性关系,决定系数R2为0.99,均方根误差为0.178μg/g。最后,重新制作一批莱克多巴胺含量相同的猪肉样本,利用研发的装置对猪肉中莱克多巴胺进行检测,预测值与样品标准理化值具有较好的线性关系,决定系数R2为0.99,均方根误差为0.317μg/g。本装置简单便携,价格便宜,检测时间小于1h,检出限为1μg/g,可以用于猪肉中莱克多巴胺的快速筛查。 相似文献
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基于可见/近红外光谱技术设计了手机联用的苹果糖度便携式检测装置,旨在通过优选特征波段确定适合苹果糖度检测的波段范围及光学传感器,并通过与手机的联用完成苹果糖度的高效、便携、低成本的无损检测。选择STS-NIR微型光纤光谱仪（波长范围650~1100nm）,利用实验室自行搭建的光谱采集平台对120个苹果进行光谱采集,通过偏最小二乘（PLS）算法对全波长数据进行建模,并采用连续投影法（SPA）、遗传算法（GA）和竞争自适应重加权抽样法（CARS）等变量选择方法对全波长进行特征波段的识别来选择有效波长。变量选择结果显示,所得3组特征波段含有重合项,且均包含与苹果糖度有关的变量。利用偏最小二乘（PLS）算法建立关于苹果糖度基于3组特征波段的预测模型,并对3组结果进行分析,包括对预测相关系数、预测均方根误差比较等,来评估所建模型的准确性。试验结果表明,利用3组特征波段所得建模结果均比较良好,预测相关系数都在0.93以上,其中GA-PLS模型对苹果糖度的预测效果最优,预测相关系数可达0.9447。根据上述所得特征波段的高度重合项,确定了检测苹果糖度的特征波段及其对应的光学传感器,并基于所设计的苹果糖度便携式检测装置对另取的40个苹果进行试验验证,苹果糖度的预测相关系数可达0.8822。结果表明,本文所设计的基于特征波段的手机联用的苹果糖度便携式检测装置,成本低、便于携带、检测准确率高,具有实现苹果糖度的实时无损检测的可行性。 相似文献
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针对火腿、香肠等肉制品在生产、运输和销售过程中容易出现品质腐败以及货架期缩短的问题,基于近红外光谱技术对火腿的品质腐败参数进行研究,研发了一种具有自建模功能的便携式火腿品质腐败检测装置,并基于物联网技术开发了火腿货架期预警系统。基于研发的检测装置,采集了74块火腿样品的可见/近红外光谱,在经过不同的预处理后,分别建立了火腿颜色（L*、a*、b*）、pH值、挥发性盐基氮含量和菌落总数（TVC）的偏最小二乘（PLS）预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法筛选特征变量,建立简化的PLS模型,各参数的预测模型相关系数分别为0.9317、0.9369、0.9578、0.9554、0.9285、0.9862,均方根误差分别为0.3530、0.2529、0.0961、0.0354、0.3724mg/（100g）、0.4398lgCFU/g。结果表明,该装置可以用于火腿品质腐败参数的检测。同时研究了火腿储藏期间TVC生长规律,使用Modified Gompertz方程对TVC的生长曲线进行拟合,建立了TVC的生长动力学模型,通过TVC的光谱预测模型和生长动力学模型建立了货架期的预测模型。选用阿里云服务器和MySQL数据库作为服务端的开发工具,基于TCP/IP网络通信协议,将装置的检测数据实时传输到服务器端,进而保存到数据库中。最后将货架期的数据反馈至客户端,通过对货架期的监控实现火腿腐败变质的实时预警。经过实验测试表明,该系统可以用于火腿货架期的实时预警。 相似文献
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