[发明专利]一种食品安全抽样检测设备

说明书

本发明属于食品安全检测技术领域，公开了一种食品安全抽样检测设备，所述食品安全抽样检测设备包括：农药检测模块、脆度检测模块、硝酸盐检测模块、甲醛检测模块、主控模块、提取模块、粉碎模块、安全评价模块、检测数据存储模块、显示模块。本发明通过农药检测模块能够对食品残留农药进行多项检测，处理简单方法、成本低廉。同时，通过安全评价模块保证了抽取的样品具有科学的代表性，填补了国内食品基于综合评估分类抽样的空白；食品合理分层后实施不等概率抽样，抽样计算的依据更为科学，比现有食品随机抽样的方法更为有效。

技术领域

本发明属于食品安全检测技术领域，尤其涉及一种食品安全抽样检测设备。

背景技术

食品安全(foodsafety)指食品无毒、无害，符合应当有的营养要求，对人体健康不造成任何急性、亚急性或者慢性危害。根据倍诺食品安全定义，食品安全是“食物中有毒、有害物质对人体健康影响的公共卫生问题”。食品安全也是一门专门探讨在食品加工、存储、销售等过程中确保食品卫生及食用安全，降低疾病隐患，防范食物中毒的一个跨学科领域，所以食品安全很重要。然而，现有食品安全抽样检测设备对农药残留量进行测定的方法，检测过程繁琐，耗费人力物力；同时，现有抽取方式的可靠性不足，检测结果也会受到极大影响，无法准确反应整体食品的质量和安全状况。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有食品安全抽样检测设备对农药残留量进行测定的方法，检测过程繁琐，耗费人力物力；同时，现有抽取方式的可靠性不足，检测结果也会受到极大影响，无法准确反应整体食品的质量和安全状况。

(2)现有技术中声音检测器检测食品样品粉碎时声音特征判断食品脆度数据的过程中，其硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡，软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失，不能保留原信号的特征尖峰点信息，提高信号的失真。

(3)甲醛检测传感器检测冰鲜类水产品及其干制品中甲醛含量数据的过程中，采用传统算法上的检测的信号不理想，抗干扰能力弱的现象，同时在避免在对检测的信号进行分解时，采用经验模态分解中存在的端点效应和模态混叠现象。

(4)对不同类型的检测数据进行处理的过程中，采用目前的数据处理算法，降低了K均值算法的局部搜索能力、降低了收敛速度，不能有效地阻止早熟现象的发生，不能实现更好的收敛效果。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种食品安全抽样检测设备。

本发明是这样实现的，一种食品安全抽样检测方法，包括以下步骤：

提取器提取食品样品，利用粉碎机对食品样品进行粉碎处理；

将粉碎处理的食品样品经过相关的操作，检测农药残余浓度；检测食品样品粉碎时声音特征判断食品脆度；检测腌制食品及肉制品中硝酸盐含量；检测冰鲜类水产品及其干制品中甲醛含量；

根据上述的农药残余浓度、食品脆度、硝酸盐含量、甲醛含量检测的数据对食品安全进行评价；

通过存储器存储检测的农药残留、脆度、硝酸盐含量、甲醛含量数据信息；通过显示器显示检测的农药残留、脆度、硝酸盐含量、甲醛含量数据信息及评价结果。

进一步，通过声音检测器检测食品样品粉碎时声音特征判断食品脆度数据的过程中，采用改进的小波阈值语音去噪算法，具体包括：

步骤一，选择db3作为小波基，对带噪的声音信号f(k)进行5 层小波分解，得到一系列的小波系数w_j，k；

步骤二，采用式

其中：y为改进的阈值函数；T为由软阈值函数估计出来阈值；