[发明专利]基于超声波的便携式鱼肉质新鲜度检测装置及评价方法有效
申请号: | 201410114173.6 | 申请日: | 2014-03-25 |
公开(公告)号: | CN103868821A | 公开(公告)日: | 2014-06-18 |
发明(设计)人: | 史兵;徐守坤;苗乃明;蒋建明 | 申请(专利权)人: | 常州大学 |
主分类号: | G01N9/24 | 分类号: | G01N9/24 |
代理公司: | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人: | 王美华 |
地址: | 213164 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 超声波 便携式 鱼肉 新鲜 检测 装置 评价 方法 | ||
技术领域
本发明涉及鱼肉质新鲜度检测技术领域,特别涉及一种基于超声波的便携式鱼肉质新鲜度检测装置及评价方法。
背景技术
鱼类产品含有丰富的蛋白质、脂肪、矿物质等,可提供给人体丰富的营养物质,是人类膳食结构的重要组成部分。随着人民生活水平的提高,鱼类消费量逐渐增加,占消费总量的30%~40%。鱼类产品在贮藏、运输、加工中易受到酶、微生物等作用,发生腐败变质,导致品质下降。食用不新鲜或变质的鱼肉制品不仅不能满足人们口感和营养的需求,还会危害人们健康,引起疾病。因此,检测鱼类产品新鲜度具有重要的公共卫生学意义。
现已发展了一系列的指标和方法来评价鱼肉新鲜度:
1、感官检测
感官检测是在实验室检测之前,借助人体的感觉器官,对肉类进行整体简单的观察来评定其新鲜度,包括:色泽、黏度、弹性、气味、肉汤等指标。该法是肉品卫检中国家认可和法定的最基本、最快速的方法之一,具有快速、简便、无需仪器、不用固定检验场所等优点,但存在结果非量化、缺乏精准、主观性和片面性强等问题,需经验丰富和训练有素的人才能胜任检测工作。
2、实验室检测
(1)利用气味检测法
气味可以直接反应鱼类产品的新鲜度,因此通过采集气味可以判断鱼类产品的新鲜度,目前研究比较多的是利用气味传感器阵列(电子鼻),进行数据采集,然后通过后台计算机进行处理。
(2)电导率法
鱼类产品在腐败过程中由于酶和微生物作用产生大量导电物质,导电性明显增加。电导率法利用此原理测定其新鲜度,快捷简便、无需试剂,可同时进行大批样品的检测。但因不同食品成分结构不同,电导率可能不同。
(3)组织结构镜检法
鱼类腐败时肌纤维结构发生变化,变化程度与腐败程度相关,据此原理利用光电显微技术检测鱼类新鲜度。
(4)超声波检测法
现有的超声波检测法是基于超声波的衰减,检测鱼体内含水量,然后通过含水量的值,通过方程推导出新鲜度,这种方法误差率很高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:为了克服现有技术中鱼肉质新鲜度检测误差率高的不足,本发明提供一种基于超声波的便携式鱼肉质新鲜度检测装置及评价方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于超声波的便携式鱼肉质新鲜度检测装置,包括
超声波发送与接收装置,利用成像技术对被测对象进行肉质密度探测,并回送信号;
多通道调理电路,负责将超声波发送与接收装置的回送信号进行整形和数字化;
ROM存储设备,存储基于肉质密度的每个等级的标准数据信息的矩阵数据库;
ARM处理器,接收多通道调理电路的传送信号,并将传送信号与ROM存储设备中的标准数据进行对比分析,对鱼产品新鲜度进行评价;
输入输出装置,与所述ARM处理器连接,用于输入和显示数据。
还包括GPRS模块,与所述ARM处理器连接,用于远程通信。
本发明的一种基于超声波的便携式鱼肉质新鲜度评价方法,包括如下步骤:(1)在ROM存储设备中,建立微型数据库
a、利用人工专家现场检测和/或实验室检测的方式,确定某种鱼类产品优、良、中、合格、不合格五个等级;
b、利用所述超声波发送与接收装置进行探测,利用模糊人工神经网络算法进行标准训练,建立基于肉质密度的每个等级的标准数据信息的三维矩阵数据库,存储于ROM存储设备中;
(2)采集鱼肉质密度数据
a、超声波发送与接收装置利用成像技术对被测对象进行肉质密度探测,主要采集鱼的腮和腹部内脏的肉质密度数据,并回送信号;
b、多通道调理电路将超声波发送与接收装置的回送信号进行整形和数字化;
c、多通道调理电路将调理后的传送信号送入ARM处理器,通过数据融合方法建立三维数据矩阵;
(3)鱼产品新鲜度的评价
ROM存储设备中的数据是一个标准数据,实际采集上来的数据几乎不太可能和其完全一致,因此本发明建立一个评价方法来确定当采集数据与标准数据出现偏差时的实际等级。
采用模糊推理自修正方法的综合评判方法进行评价,该方法步骤如下:
a、提取鱼的腮和腹部内脏的数据,并利用加权平均的算法得到一次自修正值x;
b、将步骤a得到的数据与ROM存储设备中标准数据进行差运算,并取绝对值y;
c、建立模糊控制规则表和隶属度函数,所述隶属度函数为:
当x,y均属于[-3,-2.5)时,则x,y均表示为NB;
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