[发明专利]一种基于机器嗅觉的蟹类新鲜度等级检测方法

说明书

技术领域

本发明提供了一种基于机器嗅觉的蟹类新鲜度等级检测方法，涉及检测方法技术领域。

背景技术

近些年来，各类食品安全事件日益凸显和曝光，我国作为水产品生产和消费的大国，更将水产品的安全问题放在极为重要的位置。对于蟹类水产品来说，新鲜度是消费者在购买时考量的最大因素，并且螃蟹在垂死或已死的状态下，由于自身酶的分解和各种细菌的滋生，会使肉体发生变质从而引起酸臭性发酵，慢慢地挥发出如含氮产物、胺、氨气、醇类、含硫产物等具有腐败性特征的气体，有时甚至产生组胺等有毒物质，在高温蒸煮下无法破坏这种毒素，如食用而引起食物中毒，后果将不堪设想。传统的蟹类品质检测方法主要分为感官检测和理化检测，而感官检测受到主观性的影响，理化检测操作比较复杂、检测时间比较长以及具有破坏性。

当前对于水产品新鲜度等级检测方法的介绍已有不少专利提及，但尚未发现针对蟹类新鲜度等级检测方法的说明，由于蟹类处于活体检测状态下，相对于传统的鱼虾等水产品来说，在储存过程中气味信息变化较为微弱，那么针对常见的模式识别算法，包括主成分分析、线性判别分析等，它们无法提取这种微弱的变化信息，降低了检测的精度。

发明内容

1、本发明的目的。

本发明提供一种基于机器嗅觉的蟹类新鲜度等级检测方法，利用机器嗅觉系统对蟹类的气味信息进行无损检测，获取到多维的特征数据，以理化指标挥发性盐基氮作为参照标准，最终对新鲜度等级进行分类，解决了在蟹类检测均处在活体状态下，面对微弱信号的检测难以提取有效表征气味信息的特征的难题。

2、本发明所采用的技术方案。：

基于机器嗅觉的蟹类新鲜度等级检测方法，其特征在于它包括以下几个步骤：

(1)、针对不同储藏时间的大闸蟹样本，采用机器嗅觉系统进行气味信息的采集；同时，测定每个样本的挥发性盐基氮含量，依据挥发性盐基氮含量对各个大闸蟹样本的新鲜度等级进行划分，作为新鲜度等级的参照标准；

(2)、对所述的步骤(1)中所采集到的气味信息进行相应的预处理，滤除空气噪声和硬件本身引起的干扰，增强采集数据中的有用信号，提高信噪比；另一方面补偿传感器的漂移，使获得的采样数据重复性较高；

(3)、对所述的步骤(2)中所获得的气味信息接着进行特征选择和特征提取，从瞬时信息和稳态信息两方面来选择最有效表征气味信息的特征，另外，采用非线性降维的拉普拉斯特征映射算法对多维数据矩阵进行降维处理，从而提取到反映原来变量信息的综合特征；

(4)、采用BP神经网络建立对大闸蟹新鲜度等级的预测模型，将所述的步骤(3)所提取的综合特征作为模型的输入，根据所述的步骤(3)降维后的可视化结果以及所述步骤(1)对样本新鲜度等级的划分，得到储存天数的分类信息，将其作为模型的输出，将训练好的模型用来预测未知样本的新鲜度等级。

所述的步骤(1)中机器嗅觉系统是7个金属半导体气敏传感器以静态顶空法对气味进行采样。

所述的步骤(1)中按照水产行业标准GB/T5009.44规定的方法测定每个样本的挥发性盐基氮含量；根据水产行业标准SC3113-2002中对甲壳类水产品的规定，对各个大闸蟹样本的新鲜度等级进行划分。

所述的步骤(2)中对采集到的气味信息进行相应的预处理，包括均值滤波、基线处理和异常数据剔除。

所述的步骤(2)中均值滤波的具体步骤为：

用每一个采样点邻域范围内的平均值来代替该点原来的数值，其算子如下所示：