[发明专利]生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置及测定方法有效

专利信息
申请号: 201410251348.8 申请日: 2014-06-06
公开(公告)号: CN104049068A 公开(公告)日: 2014-09-17
发明(设计)人: 田寒友;邹昊;刘文营;史智佳;李家鹏;陈文华;乔晓玲 申请(专利权)人: 中国肉类食品综合研究中心
主分类号: G01N33/12 分类号: G01N33/12
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王文君
地址: 100068*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 生鲜 新鲜 无损 测定 装置 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于材料测试领域,具体涉及一种应用光学手段检测畜肉样品新鲜度的装置和方法。

背景技术

畜肉蛋白质含量高,必需氨基酸充足,在种类和比例上接近人体需要,利于消化吸收,是我国居民主要蛋白质摄入源之一;同时畜肉、富含多种维生素、矿物质,烹饪后香味浓郁,深受国内消费者的青睐。但因我国畜肉质量参差不齐,冷链物流及可追溯体系并不完整,导致市场上的畜肉普遍存在肉质较差的问题。与此同时,随着国内经济的发展,人们生活水平的提高,对生鲜畜肉的新鲜程度要求越来越高,目前我国生鲜畜肉偏重于安全检测,质量检测手段单一,测定方法存在操作繁琐耗时耗力等问题,导致我国生鲜畜肉分级不健全,市场上优劣肉混杂,没有体现优质优价,影响了畜肉生产者及加工者主动生产高品质畜肉的积极性。因此,如何快速有效的对生鲜畜肉的新鲜程度进行检测具有重要的意义。

挥发性盐基氮(TVB-N)是动物性食品腐败过程中,由酶和细菌的作用产生的氨及胺类等碱性含氮物,因其沸点很低,在碱性溶液中易蒸发,并与盐酸和硫酸等形成盐,其含量可用标准溶液滴定计算。挥发性盐基氮含量会随着生鲜畜肉的腐败加剧而增加,因此,是鉴定生鲜畜肉新鲜度的重要指标也是国标中用于评价肉质鲜度的唯一理化指标。现有检测肉类食品中挥发性盐基氮含量的方法中,国家标准GB/T5009.44—2003中公开的半微量定氮法和微量扩散法均需要对样品进行粉碎、肉浸液提取等操作,检测过程繁琐、耗时长,难以满足在线检测、大批量、快速和非破坏性的检测要求;通过气味分析新鲜度的方法,需将样品进行前处理,同时样品所处环境温度、湿度、通风情况不同对结果影响较大;光谱技术新鲜度检测同样需对样品进行前处理,尤其是温度对样品光谱曲线影响较大,且光谱仪器多数价格昂贵成本较高,不利于在企业推广。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术存在的不足,提供一种生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置。

本发明的另一目的是提供一种生鲜畜肉新鲜度的测定方法。

实现本发明目的的技术方案为:

一种生鲜畜肉新鲜度的无损测定装置,包括暗箱、样品台、光源单元、图像采集单元及新鲜度判定单元,所述样品台设置在暗箱内,暗箱内与样品台相对的一侧设置光源单元,与所述光源单元同一侧暗箱壁上设置有图像采集单元,所述图像采集单元与新鲜度判定单元通过数据线连接;

其中,所述新鲜度判定单元包括图像处理比对模块、图像录入模块、图像颜色特征提取模块和新鲜度数据及等级输出模块,图像录入模块、图像颜色特征提取模块和新鲜度数据及等级输出模块均与图像处理比对模块连接。

其中,图像采集单元包括相连接的摄像机和镜头,镜头设置在光源单元的中心,且正对着样品台上的样品,摄像机设置在光源单元上。

优选地,所述摄像机为CCD摄像机。CCD是Charge Coupled Device(电荷耦合器件)的缩写,CCD摄像机是一种半导体成像器件,具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点。

优选地,所述光源单元为LED灯和设在LED灯上的漫反射外罩。

一种生鲜畜肉新鲜度的测定方法,包括以下步骤:

S1、采集生鲜畜肉样品;

S2、利用生鲜畜肉新鲜度快速无损检测装置获取生鲜畜肉图像并提取图像特征信息;

S3、用化学检测方法对生鲜畜肉样品的挥发性盐基氮含量进行检测;

S4、利用步骤S2所采集的生鲜畜肉样品图像特征信息与步骤S3中测定的挥发性盐基氮含量一一对应,建立预测回归方程;

S5、获取待测生鲜畜肉的图像并提取图像特征信息,根据步骤S4中确定的挥发性盐基氮含量预测回归方程求得挥发性盐基氮含量,按照挥发性盐基氮含量划分新鲜度等级,确定待测生鲜畜肉新鲜度。

其中,所述步骤S1中生鲜畜肉为羊肉、牛肉、猪肉中的一种,采集背最长肌为样品。优选地,所述生鲜畜肉为羊肉。

其中,所述步骤S2中提取的图像特征信息包括红、绿、蓝色彩模式RGB,色调、饱和度、亮度颜色模型HSV,色调、饱和度、强度颜色模型HSI,亮度、红绿度、黄蓝度色彩模型LAB、灰度的平均值及方差。

步骤S3中,化学检测方法可采用国家标准GB/T5009.44-2003规定的化学检测方法对样品的挥发性盐基氮含量进行检测。

优选地,所述步骤S4中,建立预测回归方程的方法为逐步回归法。

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