[发明专利]一种基于近红外光谱的注水肉检测方法有效
申请号: | 201410610417.X | 申请日: | 2014-11-03 |
公开(公告)号: | CN104359855A | 公开(公告)日: | 2015-02-18 |
发明(设计)人: | 徐杨;唐鸣;彭彦昆;汤修映;田潇瑜 | 申请(专利权)人: | 中国农业大学 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G01N21/3563 |
代理公司: | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人: | 陈波 |
地址: | 100193 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 红外 光谱 注水 检测 方法 | ||
1.一种基于近红外光谱的注水肉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)通过光谱仪对样品进行光谱采集,得到原始光谱;所述光谱仪波长范围为900-2500nm,光谱仪分辨率为6nm;
2)对样品进行总含水率CT测量和非结合水含水率CF测量,通过总含水率CT和非结合水含水率CF计算得到相对含水率C,作为回归分析预测模型的观测值;
3)首先采用数据滑动平均滤波法或一阶滞后滤波法对原始光谱进行平滑和滤波,然后多元散射校正法或变量标准化法对光谱进行预处理得到目标矩阵;
4)将上述目标矩阵分为两个数据集,校正集和预测集;对校正集采用多元线性回归、主成分分析或偏最小二乘回归方法建立回归分析预测模型,对预测集采用预测值与观测值的相关系数和标准差参数对回归分析预测模型进行评估;通过变换不同的相对含水率C和不同的建模方法进行多次验证,最终确定最佳的预处理方法及最佳的预测模型;
5)采集待测样品的光谱信息并按步骤3)进行预处理,将预处理后的光谱数据代入到前述预测模型中,得到待测样品相对含水率的预测值,与相对含水率临界值相对比,对被待测样品是否为注水肉做出判断。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1)中的样品数量不少于60个。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2)中总含水率CT的测量方法为GB5009.3-2010或GBT 9695.15-2008中的直接干燥法测量;非结合水含水率CF的测量方法为:根据常规真空干燥法对肉品进行干燥,条件为:真空度<133Pa,温度约为25℃,对于具体过程以及结束的条件进行了改进,具体操作如下:
a.按照GB5009.3-2010中的直接干燥法制备样品,放入真空箱内,开始干燥过程;
b.30分钟换气一次并重新抽气至真空,启动第二次干燥过程;
c.经过6小时之后重复上述工作,启动第三次干燥过程;
d.6小时之后,若真空箱压力与第三次干燥过程启动时相比,若压力表读数保持恒定,打开真空箱并取出部分样品,数量为同时进行干燥的样品数量的1/5以上,根据GB/T23490-2009进行水活度测定;若样品的水活度测定结果均为0,误差在5%以内,则结束真空蒸发过程。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2)中相对含水率C的计算方法为:C=CF/CT、C=CF/(1-CT)、C=(1-CF)/CT、C=CF/(CT-CF)、C=CT/(CT-CF)、C=log(CF/(1-CT))、C=log(CT/(1-CF))、C=log(CT/(CT-CF))或C=log(CF/(CT-CF))。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤4)中将目标矩阵按照3:1的比例,采用SPXY算法进行分配,得到校正集和预测集。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5)所述的临界值的确定方法为:选择正常肉品样本作为参照对象,测量计算得到相对含水率C,以显著性水平为0.05,置信度为0.95,确定相对含水率C的置信区间Cz的极大值或极小值Czp;将待测样品相对含水率的预测值与Czp进行比较,大于极大值或小于极小值则判断为注水肉。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述正常肉品样本的个数不小于200个。
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