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鸡蛋新鲜度和血斑蛋光谱技术在线检测研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 鸡蛋品质的检测方法研究与现状

1.2.1 鸡蛋品质指标与分级

1.2.2 鸡蛋品质的检测方法

1.2.3 无损检测技术在鸡蛋品质检测中的应用

1.3 研究内容和技术路线

1.3.1 鸡蛋新鲜度检测的研究内容

1.3.2 血斑蛋检测的研究内容

1.3.3 鸡蛋新鲜度检测的技术路线

1.3.4 血斑蛋检测的技术路线

1.4 本章小结

第二章 材料和方法

2.1 样品的获取与制备

2.1.1 鸡蛋的获取

2.1.2 血斑蛋的制备

2.2 近红外光谱分析技术原理与应用

2.2.1 近红外光谱技术的原理

2.2.2 近红外光谱技术在农产品检测方面的应用

2.3 样品理化指标的检测方法

2.4 光谱数据采集装置介绍

2.5 样品的光谱数据采集与数据处理软件介绍

2.5.1 光谱数据采集

2.5.2 数据处理软件介绍

2.6 光谱预处理方法介绍

2.6.1 平均

2.6.2 微分

2.6.3 多元散射校正

2.6.4 标准归一化

2.7 定性分析和定量分析方法介绍

2.7.1 定性分析方法介绍

2.7.2 定量分析方法介绍

2.8 本章小结

第三章 鸡蛋新鲜度品质的定量检测研究

3.1 实验方案

3.1.1 实验样品

3.1.2 实验过程

3.2 鸡蛋理化指标数据分析

3.3 鸡蛋品质随时间的变化规律研究

3.4 鸡蛋新鲜度的定量检测

3.4.1 气室高度的定量预测结果

3.4.2 蛋清pH的定量预测结果

3.4.3 蛋重损失的定量预测结果

3.4.4 储存天数的定量预测结果

3.5 本章小结

第四章 鸡蛋新鲜度品质的定性判别研究

4.1 实验方案

4.1.1 实验样品

4.1.2 实验过程

4.2 散黄蛋的定性判别

4.2.1 聚类分析

4.2.2 偏最小二乘法判别分析

4.3 本章小结

第五章 血斑蛋在线检测研究

5.1 实验方案

5.1.1 实验样品

5.1.2 实验过程

5.2 血斑蛋的定量检测

5.3 采用双波段检测血斑蛋装置的设想

5.3.1 可行性分析

5.3.2 装置的构想

5.4 采用双波段检测血斑蛋装置的搭建

5.4.1 光源装置

5.4.2 检测器

5.4.3 数据采集

5.4.4 装置整体设计

5.5 本章小结

第六章 结论和展望

6.1 结论

6.2 主要创新点

6.3 展望

参考文献

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摘要

鸡蛋的营养成分十分丰富,已经成为人们日常生活中的不可或缺的重要食品。为保证鸡蛋的可食用性,对鸡蛋品质检测进行研究有着重大意义。本课题以鸡蛋为研究对象,结合可见/近红外光谱技术和化学计量学方法,对鸡蛋内部品质进行在线检测研究,实现了采用光谱技术检测鸡蛋的新鲜度、散黄蛋的鉴别以及血斑蛋的鉴别。以下为本文的主要研究内容和结论:
  (1)分析了鸡蛋各新鲜度指标之间相关性,发现储存天数与气室高度、蛋清pH和蛋重损失有较高的相关性,且随着储存天数的增加,气室高度、蛋清pH和蛋重损失都有增加的趋势。
  (2)采用逐步多元线性回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)两种方法对鸡蛋光谱数据和各新鲜度指标进行了回归分析,发现:对于气室高度,采用PLSR和一阶微分预处理得到的结果最优,校正集相关系数(Correlation coefficient of calibration,rc)为0.876,校正均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)为0.968 mm,预测集相关系数(Correlation coefficient of prediction,rp)为0.819,预测均方根误差(Root mean squareerror of prediction,RMSEP)为1.20mm;对于蛋清pH,采用SMLR和一阶微分预处理得到的结果最优,rc为0.835,RMSEC为0.0434,rp为0.814,RMSEP为0.0756;对于蛋重损失,采用PLSR和二阶微分预处理得到的结果最优,rc为0.962,RMSEC为0.1929,rp为0.833,RMSEP为0.03419;对于储存天数,采用SMLR和原始光谱得到的结果最优,rc为0.877,RMSEC为4.16天,rp为0.837,RMSEP为4.75天。
  (3)通过参照组实验发现,鸡蛋在储存温度为20℃,相对湿度为55%的条件下储存,当储存到第9天时会出现散黄现象,并且随着储存天数的增加,散黄越来越严重。通过聚类分析发现,鸡蛋被聚成两类,新鲜蛋(储存1-7天)和散黄蛋(储存9-29天)。采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法对新鲜蛋和散黄蛋进行鉴别,整体判别率可达到92.3%。
  (4)采集96个正常蛋和98个人工注血的血斑蛋的光谱信息,并用PLS-DA、K-邻近分类算法(KNN)以及二分类Logistic回归模型分析法(BLR)三种方法进行鉴别,发现BLR的鉴别结果最优,并可得到一个二元Logistic判别模型,Y=100.106*A576.94-122.813*A600.31-14.01。
  (5)结合二元Logistic判别模型和两个波段(575-585nm和595-605nm)的光谱平均值,得出采用双波段检测血斑蛋是可行的,并以此提出了采用双波段检测血斑蛋装置的初步设想,并通过器件的选择、硬件的设计以及软件的二次开发,初步完成了双波段检测装置的设计。

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