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畜肉品质光谱检测过程中,不同样品之间的厚度差异导致肉品表面到光纤探头的检测距离存在差异,对预测结果影响较大。针对这一问题,设计了一种用于肉品无损检测的光学传感器,并间隔玻璃从下至上对畜肉品质进行检测,消除了样品厚度对检测距离的影响,并分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律。为探究所设计方案的可行性,搭建了试验平台,包括光谱仪、距离调节机构、光源、石英玻璃、光学传感器和计算机,其中石英玻璃可透过220~2500nm波长范围的光而无吸收,光学传感器可以帮助采集更多的肉品漫反射光。选择了18个猪肉样品贮藏在4℃环境中,并在不同的冷藏时间取出进行光谱采集(400~1100nm),采用不同的检测距离(8~22mm,间隔2mm),最后测量样品的挥发性盐基氮(TVB N)含量。在获得样品光谱数据后,分别用1阶导数、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和1阶导数+SNV等方法进行预处理,并建立猪肉的TVB N含量的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型。结果表明:当检测距离为16mm,采用1阶导数+ SNV预处理时,建立的TVB N含量预测模型效果最好,校正集相关系数和均方根误差分别为0.98和0.92mg/(100g),预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.97和1.56mg/(100g)。因此,利用所设计光学传感器对猪肉新鲜度进行检测是可行的。 相似文献
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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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为了快速准确检测苹果的农药残留,该研究基于表面增强拉曼光谱技术,以新烟碱类农药啶虫脒作为研究对象,建立了一种快速准确检测苹果农药残留含量的方法。为了改善表面增强剂对定量检测的检测精度和稳定性,在pH值为6.5的弱酸性条件下向银溶胶中加入稳定剂聚丙烯酸钠和团聚剂NaCl。采用了卡尔曼平滑(Rauch-Tung-Striebel,RTS)与非对称重加权惩罚最小二乘法(asymmetrically reweighted Penalized Least Squares,arPLS)结合扩展乘性散射校正(Extended Multiplicative Signal Correction,EMSC)来消除噪声和荧光信号对模型的影响。为了检测方法的重复性,对30个相同啶虫脒含量(20 mg/kg)的苹果进行了拉曼信号采集,并对627 cm~(-1),835 cm~(-1)和1 107 cm~(-1) 3个特征峰强度进行分析,其相对标准偏差(r Relative s Standard d Deviation,RSD)分别为6.14%,6.83%,6.99%,说明该方法具有较好的重复性。采集含有梯度浓度啶虫脒的苹果(0.012 mg/kg~10.830 mg/kg)的信号时,最低检测限为0.035 mg/kg,远低于国家规定的标准0.8 mg/kg。建立的苹果中啶虫脒农药残留偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)预测模型效果较好,检测范围在0.082~3.830 mg/kg,预测相关系数(Rrediction coefficient,R_p)为0.974,预测集均方根误差(Root Mean Square Errors of prediction,RMSEp)为0.044 1 mg/kg,校正相关系数(Correlation coefficient,R_c)为0.986,校正集均方根误差(Root Mean Square Errors of calibration,RMSEc)为0.036 9 mg/kg。研究表明,该方法可以对苹果中残留的啶虫脒农药进行准确的定量预测。 相似文献
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方格蔟作为可以明显提高茧丝品质的优良蔟具已在蚕业生产上广泛应用。针对省力化饲养(地面育)熟蚕用方格蔟上蔟过程中蔟具升降费时费力的问题,设计了一种方格蔟电动升降装置,该装置包括传动机构、升降机构和动力装置3个部分。其中,传动机构主要由滑轮和钢丝绳构成;升降机构由底板、带座轴承、棘轮停止机构、弹簧、绕线筒、传动轴和联轴器构成;动力装置由电机、电机支座、可移动支架和电源构成。该装置由电机带动升降机构转动,并通过传动机构的作用完成对方格蔟的升降。该装置在省力化养蚕生产进行的小规模应用试验中,显示其工作性能良好,稳定可靠,省时省力,可明显提高蚕农的劳动生产效率。 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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