[发明专利]一体化肉品多指标快速无损检测系统有效

专利信息
申请号: 202111663645.X 申请日: 2021-12-31
公开(公告)号: CN114002182B 公开(公告)日: 2022-05-06
发明(设计)人: 郑晓春;张德权;陈丽;李少博;李欣;侯成立;才秀;伊金桑茂 申请(专利权)人: 中国农业科学院农产品加工研究所
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3563;G01N21/3554
代理公司: 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 代理人: 吴朝阳
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一体化 肉品多 指标 快速 无损 检测 系统
【权利要求书】:

1.一体化肉品多指标快速无损检测系统,其特征在于,包括:

光谱仪,其用于获取待测样品的近红外光谱数据;

工业平板,其包括:

模型嵌入模块,用于存储多个指标预测模型;

模型确定模块,其与所述模型嵌入模块连接,用于调用至少一个指标预测模型;

指标预测模块,其与所述光谱仪和模型确定模块连接,用于接收待测样品的近红外光谱数据,并结合调用的预测模型,预测待测样品的指标数据;

其中,所述光谱仪的检测器元件的个数依据最终极小分辨率确定,且待测样品的近红外光谱数据采集过程中控制分辨率为最终极小分辨率,确定最终极小分辨率包括以下步骤:

S1、基于不同的分辨率采集样品集中每个样品的光谱波长数据;

S2、依据模型嵌入模块存储的多个指标预测模型确定多项预测指标,对于任一预测指标,在不同分辨率下,根据该分辨率下的光谱波长数据、与该预测指标对应的参比值,应用化学计量学的方法建立该预测指标在该分辨率下的指标预测模型,并确定指标预测模型的预测相关系数;

S3、确定任一预测指标在不同分辨率下的预测相关系数对于分辨率的拐点,确定该拐点对应的分辨率为该预测指标的极小分辨率;

S4、确定全部预测指标的极小分辨率中的最大值为最终极小分辨率。

2.如权利要求1所述的一体化肉品多指标快速无损检测系统,其特征在于,依据多个指标预测模型确定多项预测指标为肉色、嫩度、系水力、pH、蛋白质含量、脂肪含量、水分、菌落总数、挥发性盐基氮、UFA、必需氨基酸总量、生物胺中的至少3种;

其中,当预测指标为肉色、系水力、水分时,采集波段为400-1050nm;

当预测指标为嫩度、pH、蛋白质含量、脂肪含量时,采集波段为900-1700nm;

当预测指标为菌落总数、挥发性盐基氮、UFA、必需氨基酸总量、生物胺时,采集波段为400-1050nm、900-1700nm;

当多项预测指标对应的采集波段同时包括400-1050nm、900-1700nm,将多项预测指标分为采集波段包括400-1050nm的A组和采集波段包括900-1700nm的B组,分别确定A组对应的全部预测指标在400-1050nm采集波段的最终极小分辨率、B组对应的全部预测指标在900-1700nm采集波段的最终极小分辨率。

3.如权利要求1所述的一体化肉品多指标快速无损检测系统,其特征在于,A组的预测指标的不同的分辨率范围为0.4-8nm,B组的预测指标的不同的分辨率范围为15-45nm。

4.如权利要求1所述的一体化肉品多指标快速无损检测系统,其特征在于,每个指标预测模型构建的方法包括以下步骤:

确定样本集,测定样品集中每个样品对应每项预测指标的参比值,其中,所述样本集中样本的属性与待测样品的属性相同;

依据多项预测指标确定采集波段,采集样品集中每个样品在对应采集波段的近红外光谱数据,其中,当预测指标为菌落总数、挥发性盐基氮、UFA、必需氨基酸总量、或生物胺时,将400-1050nm、900-1700nm的近红外光谱数据进行光谱融合,得到覆盖波长为400-1700nm的近红外光谱数据;

每个近红外光谱数据按照波长由小至大计算相邻波峰和波谷之间的反射率差值并依次排序,构建以排序数为横坐标,反射率差值为纵坐标的特征提取光谱;

对于任一项预测指标,根据特征提取光谱、与该预测指标对应的参比值,应用化学计量学的方法建立与该预测指标对应的指标预测模型;

其中,所述工业平板还包括光谱处理模块,其与光谱仪连接,用于将获取的近红外光谱数据转换为特征提取光谱,而后指标预测模块接收待测样品的特征提取光谱,并结合调用的预测模型,预测待测样品的指标数据。

5.如权利要求4所述的一体化肉品多指标快速无损检测系统,其特征在于,所述样本集的样品和待测样品为同属样品,所述样本集的样品的品种包括至少3个,每个品种的样品至少包括5种月龄,每种月龄的样品至少包括5个部位,每个部位的样品至少包括宰后45min、24h、72h、120h时间点。

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