[发明专利]基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法及系统在审
申请号: | 201710189314.4 | 申请日: | 2017-03-27 |
公开(公告)号: | CN106990096A | 公开(公告)日: | 2017-07-28 |
发明(设计)人: | 刘贤;王梦妍;韩鲁佳;姚玉梅;杨增玲 | 申请(专利权)人: | 中国农业大学 |
主分类号: | G01N21/71 | 分类号: | G01N21/71 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人: | 王庆龙 |
地址: | 100193 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 激光 诱导 击穿 光谱 肉骨粉 种属 检测 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及饲料检测技术领域,具体涉及一种基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法及系统。
背景技术
肉骨粉是牲畜屠宰后非食用组织经粉碎和高温处理后制成的动物源性蛋白饲料,具有蛋白质含量丰富等特点,为了满足动物源性饲料质量安全监管需求,保障肉骨粉饲料的安全使用,其核心问题是对不同来源肉骨粉进行准确鉴别。
目前,肉骨粉饲料标准检测方法包括显微镜分析法和聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,以下简称PCR)法。其中,显微镜分析法主要基于骨颗粒的光学显微组织特性进行人为观察鉴别,可以准确鉴别出配合饲料或鱼粉中的肉骨粉成分,但却难以进一步判定其肉骨粉的来源,而且检测效率低。而以DNA分析为基础的PCR法可以进行不同来源肉骨粉的鉴别,但检测过程检测样本热稳定性差,检测结果假阳性率高、检测成本高、检测耗费时间长,单独使用难以满足可靠准确的鉴别分析要求。
因此,如何提出一种方法,能够快速准确地检测出肉骨粉饲料的种属成为业界亟待解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法及系统。
一方面,本发明提出一种基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法,包括:
对待检测肉骨粉饲料样品进行提取,获得待检测骨颗粒样品;
采集所述待检测骨颗粒样品的第一光谱信息数据;
根据所述第一光谱信息数据以及预先建立的判别分析模型获得第一种属检测结果。
另一方面,本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测系统,包括:
提取单元,用于对待检测肉骨粉饲料样品进行提取,获得待检测骨颗粒样品;
采集单元,用于采集所述待检测骨颗粒样品的第一光谱信息数据;
检测单元,用于根据所述第一光谱信息数据以及预先建立的判别分析模型获得第一种属检测结果。
本发明提供的基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法及系统,由于能够对待检测肉骨粉饲料样品进行提取,获得待检测骨颗粒样品,采集到待检测骨颗粒样品的第一光谱信息数据,从而可以根据第一光谱信息数据以及预先建立的判别分析模型获得种属检测结果,提高了肉骨粉饲料的种属检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法的流程示意图;
图3为本发明实施例基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明一实施例基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法的流程示意图,如图1所示,本发明提供的基于激光诱导击穿光谱的肉骨粉种属检测方法,包括:
S101、对待检测肉骨粉饲料样品进行提取,获得待检测骨颗粒样品;
具体地,获取待检测肉骨粉饲料样品,所述待检测肉骨粉饲料样品可以来源于牛、羊、猪或者鸡。对所述待检测肉骨粉饲料样品进行提取,例如采用四氯乙烯进行提取,可以获得待检测骨颗粒样品。
S102、采集所述待检测骨颗粒样品的第一光谱信息数据;
具体地,基于激光诱导击穿光谱技术(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,以下简称LIBS)采集所述待检测骨颗粒样品的第一光谱信息数据,LIBS能够实现多种元素同时分析、并且分析速度快,可实现元素的定性识别和定量分析,适用于各种肉骨粉饲料样品的光谱信息数据采集。例如利用商业LIBS ChemRevealTM-3764进行所述第一光谱信息数据采集。
S103、根据所述第一光谱信息数据以及预先建立的判别分析模型获得第一种属检测结果。
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