[发明专利]一种水果甜度无损检测方法在审
申请号: | 201910206242.9 | 申请日: | 2019-03-19 |
公开(公告)号: | CN109827991A | 公开(公告)日: | 2019-05-31 |
发明(设计)人: | 沈利强;毛浩;高佳 | 申请(专利权)人: | 湖州灵粮生态农业有限公司 |
主分类号: | G01N25/20 | 分类号: | G01N25/20 |
代理公司: | 北京君恒知识产权代理事务所(普通合伙) 11466 | 代理人: | 张强 |
地址: | 314500 浙江省湖州市湖*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 中心数据库 水果内部品质 水果 红外热像图 红外探测器 目标水果 水果甜度 无损检测 电子束 检验室 光学成像物镜 红外辐射能量 电子束辐照 水果成熟度 水果糖酸度 参数信息 红外热像 内部品质 水果表面 辐照 特征图 检测 比对 分级 束流 实测 传送 聚焦 预测 | ||
本发明提供了一种水果甜度无损检测方法,包括如下步骤:建立中心数据库,收集水果内部品质参数信息及电子束辐照后水果的红外热像特征图,提交至中心数据库中,作为对照值,并依次划分水果成熟度等级;对目标水果进行实测,将水果传送至真空检验室,电子束经过加速、聚焦成极细束流,沿着水果表面辐照,用红外探测器和光学成像物镜接收水果反映到红外探测器的红外辐射能量,从而获得红外热像图;将目标水果的红外热像图传送到中心数据库,与中心数据库已知的水果内部品质信息作比对,得出预测水果内部品质参数。该发明提供了一种快速、准确、可靠地对水果糖酸度的检测方法,并能够依据检测值来对水果的内部品质、尤其是口感进行相对可靠的分级。
技术领域
本发明涉及农产品无损检测领域,尤其是涉及一种水果甜度无损检测方法。
背景技术
日常生活中购买水果时,通常需要判断水果的成熟度,一般采用看、摸、敲、闻等经验来判断,不仅效率低,而且准确度不高。因此,在农业生产过程中,对还未摘取的水果进行成熟度判断,也是一个重要的环节。现有的水果品质检测技术可分为有损检测和无损检测两种。有损检测技术费时费力、对环境造成污染以及对水果造成损伤,目前有逐渐被无损检测技术所取代的趋势。无损检测技术包括近 X 射线法、电学法、红外光谱法、电子鼻法、机器视觉法等,在不破坏水果外观、不改变水果风味的前提下通过水果的光学、电学、气味、动力学特性等对水果实现内部品质的检测。
目前市场上探熟水果的方式有很多,申请号为201410173206.4的专利提供了一种水果内部品质检测装置及检测方法,该水果内部品质检测装置包括检测传感器、放大器,所述检测传感器包括激磁元件、接收器,所述激磁元件与接收器输入端相连,所述接收器输出端与所述放大器相连,该发明虽然能够无损检测水果内部品质,但是无法依据水果内部品质预测值对水果口感进行分级,因此,急需研究一种预测精度更高、更稳定的水果内部品质的检测方法。
申请号 201310340098.0发明公开了一种水果品质声学无损检测装置,步进电机通过安装座固定在横梁的一端,安装座上端与叉形传感器支架的柄部连接,叉形传感器支架的两臂垂直向下分别装有激光发射管和接收管,在叉形传感器支架的任一臂上装有麦克风,敲击杆通过联轴器与步进电机轴端相连,横梁的另一端固定在垂直滑杆上端的滑槽中,垂直滑杆下端固定于底座边框上,控制器固定在横梁上,放有水果的托盘位于敲击杆下方,敲击杆和叉形传感器支架均位于水果的同一侧,敲击杆敲击落在水果的赤道部位上,能在叉形传感器支架的两臂内运动。该发明利用水果受到撞击时产生的声音信号的共振频率与水果品质之间的关系实现无损检测,但是针对水果内部化学成分的难以辨认,检测精度不够高,因此,急需一种快速、准确、可靠地对水果糖酸度的检测方法。
发明内容
本发明提供了一种水果甜度无损检测方法,利用不同品质的水果经过电子束辐照后,会产生温度和热量差异的特征,通过红外热像图判断水果成熟度,其不仅能够有效地对水果进行无损检测,并能够依据检测值来对水果的内部品质、尤其是口感进行相对可靠的分级。
本发明的技术方案:
一种水果甜度无损检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
1) 建立中心数据库:选取一组水果为样品,用电子束辐照每个样品,通过红外探测器和光学成像物镜接收样品的热能,从而获得红外热像特征图;同时通过理化方法收集这批水果内部品质参数信息,包括检测水果中的糖分、酸度、水分的具体含量;将每个样品的品质参数信息对应红外热像特征图提交至中心数据库中,作为对照值,并依次划分水果成熟度等级,水果成熟度等级至少包括5个等级;
2) 对目标水果进行实测,实测步骤包括:将水果传送至真空检验室,电子束经过加速、聚焦成极细束流,沿着水果表面辐照,用红外探测器和光学成像物镜接收水果反映到红外探测器的光敏元件上的红外辐射能量,从而获得红外热像图;
3) 将目标水果的红外热像图传送到中心数据库,与中心数据库已知的水果内部品质信息作比对,中心数据库得出预测水果内部品质参数;
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