CN104792826A - 一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,解决牛奶原奶新鲜度的快速检测问题。本发明的检测系统及方法包括:气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块。所述气味指纹信息采集模块将气敏传感器阵列与气体响应的电压信号以数字的形式读入内存中,实现数据的实时数字显示和波形显示,对数据进行存储和回放;所述信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行去噪、去基等预处理;所述特征提取和筛选模块对滤波去噪后的信号进行特征提取,并利用主成分分析方法进行特征筛选;所述模式识别模块利用模式识别算法对所测得样本进行训练识别。本发明利用电子鼻实现了牛奶原奶新鲜度的快速检测,对乳品的风味质量控制具有指导意义,相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于电子鼻的检测系统及方法,尤其是一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法。
背景技术
检测牛奶中风味物质,确定原料奶及其制品的厂家来源对乳制品质量控制是非常重要的。目前,大部分企业进行原料奶及产品风味检测时所采用化学方法操作繁琐、实时性差,物理方法仪器贵重、技术要求高,不适应快速分析的需要,难以满足现在食品行业的要求。
电子鼻技术是一种全新的气体识别技术,它采用气敏传感器阵列,结合神经网络、支持向量机等模式识别算法,能够实现对混合气体中各气体成分进行定性或定量分析,在食品加工和检验、医学诊断、毒气检测和控制领域有着广阔的应用。本发明利用电子鼻技术实现了对牛奶的新鲜度检测。
发明内容
本发明公布了一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法。主要解决牛奶原奶新鲜度的快速检测问题。
本发明采用以下技术方案:一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法包括:气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块;
气味指纹信息采集模块主要包括气敏传感器阵列,该模块利用气敏传感器阵列将环境中其敏感气体的浓度转化为对应的电信号,再将电压信号以数字的形式读入内存中,实现数据的实时数字显示和波形显示,对数据进行存储和回放;气味指纹信息采集模块与信号预处理模块相连,将由牛奶原奶挥发气味转化的电压信号传给信号预处理模块;
信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行滤波、去噪、去基等预处理; 经过预处理后的信号将传递给特征提取和筛选模块;
特征提取和筛选模块主要对滤波去噪后的信号进行运算、放大和多种数据特征的提取,并进行数据特征的筛选与优化;筛选后的数据特征将作为输入数据传递给模式识别模块;
模式识别模块主要实现了根据输入数据利用模式识别算法对所测得样本进行模型训练和样本识别;识别结果将显示给用户。
所述气味指纹信息采集模块的传感器阵列是针对牛奶气味形成的原因和特点,选择的对应敏感金属氧化物传感器。传感器阵列对烷烃类、硫化物、含氯物质、水蒸气和氨气等敏感。
所述气味指纹信息采集模块利用变异系数分析和相关系数分析来进行传感器阵列的优化和筛选。最终选定的传感器阵列性能稳定、交叉选择性好、重复性好、气味采集精度高,对牛奶气味最为敏感。
所述的特征提取和筛选模块提取的特征包括:相对平均值、相对积分值、平均微分值、最大值/最小值、二次拟合二次项系数、一次项系数、对数拟合一次项系数、常数和半宽值9个特征值。
所述的特征提取和筛选模块利用了基于Wilks统计量的逐步判别法对数据的特征值进行了优化,降低系统计算量,提高了系统识别的精确度。
所述模式识别模块采用Bayes算法、BP神经网络算法和最小二乘支持向量机算法三种方法分别进行模型训练与样本识别。
系统能够识别不同厂家和不同生产日期的鲜牛奶(存储间隔为12小时)。
本发明利用电子鼻实现了牛奶原奶新鲜度的快速检测,对乳品的风味质量控制具有指导意义,相比传统方法更为高效、便捷、节省人力成本。
附图说明
图1为本发明的电子鼻系统原理工作示意图。
图2为蛋白质、乳糖和脂肪分解图。
图3为本发明的电子鼻系统结构图。
图4为本发明的传感器采集阵列布局。
图5为本发明基于Wilks统计量特征优化算法流程图。
具体实施方式
本发明利用电子鼻技术实现了牛奶新鲜度的快速检测。通过气敏传感器阵列将牛奶样本挥发的气味转化为电压信号,再经过放大、滤波等预处理,然后进行数据特征的提取与筛选,最后利用数据进行模型训练及样本识别。如图1所示具有。附图1示出了本发明检测系统和方法的结构,包括气敏传感器阵列、信号预处理、模式识别和气味表达4个部分,以下就本发明的检测系统及方法作具体的说明。
决定乳品香气的挥发性芳香物,大体可以归为两类:一类是烃、醇、醛、酮、酸、酯等简单化合物;另一类是含氧、硫、氮原子的杂环化合物,如呋喃及其衍生物和噻吩及其衍生物等。乳制品中挥发性风味物质的形成主要是乳制品中的蛋白质、脂肪、乳糖等物质降解或者每一类物质的衍生物之间的相互反应生成的具有挥发性的新产物,如附图2所示。
根据影响牛奶气味的主要物质,本发明的气敏传感器主要选取了对烷烃类、煤气、天然气、氨气、硫化物、水蒸气和含氯物质敏感的传感器。
电子鼻主要是模拟人的嗅觉原理设计的。电子鼻系统进行气体识别的过程与生物嗅觉识别气味的过程十分相似,其实现涉及到许多学科的融合,最关键技术在于传感器阵列和模式识别。电子鼻工作原理为:首先气味或气体经过气敏传感器吸附产生一定的信号,其次经电路转换和运算放大,再经过计算机对信号处理和判断。信号处理要应用模式识别及相关信息处理技术,建立气味的数学模型。
本发明的电子鼻的硬件如附图3总共包含3部分:数据采集部分,数据预处理和接口电路部分,电脑主机。
由于原奶较难挥发本发明采用静态顶空的采样方法,如附图4所示传感器采用圆形散状阵列排布方式以减少传感器间的互相影响。该采集装置可以使被测物质挥发出来的气体物质尽量与传感器接触到,无死角。
利用本发明对不同生产日期的鲜牛奶(存储间隔为12小时)以及8个不同厂家的原奶进行分类、识别实验。
(1)对不同存储时间牛奶的识别
选用某公司生产的特供鲜牛奶为研究对象,实验对象分4个不同生产日期,时间跨度为15天。在生产日期当天购买鲜牛奶,存储在4℃冰箱。每个生产日期分为三组分别在冰箱存储3小时,15小时以及27小时,每组做10个样本。
①实验前,首次实验需要对传感器进行预热。传感器置于流速为3L/min的标准空气中,通电直至传感器响应曲线趋于平稳。
②把样品从4℃冰箱中取出,取6ml注入样品池,并把样品池放入密闭的采集装置中,对样品加热,加热温度为38℃~40℃,开始采集数据,采样间隔时间为5s,采集时间为300s。
③采集结束后,将样本从采集装置中取出,打开标准空气气阀,观察传感器响应曲线,直至其恢复初始状态。
④重复步骤②。
利用Bayes分类算法成功的实现了3种存储时间,时间间隔为12小时的鲜牛奶的正确分类,识别正确率可达100%。
(2)不同场家原料奶的识别
选用京郊8家不同场家的原料奶为研究对象,实验对象分4个不同日期,时间跨度为8天。选取奶场采奶后第二天的鲜奶,存储4℃冰箱3小时后开始实验,每个日期每个场家牛奶做10个样本。
①实验前,首次实验需要对传感器进行预热。传感器置于流速为3L/min的标准空气中,通电直至传感器响应曲线趋于平稳。
②把样品从4℃冰箱中取出,取20ml注入样品池,并把样品池放入密闭的采集装置中,对样品加热,加热温度为38℃~40℃,开始采集数据,采样间隔时间为2s,采集时间为200s。
③采集结束后,将样本从采集装置中取出,打开标准空气气阀,观察传感器响应曲线,直至其恢复初始状态。
④重复步骤②。
利用最小二乘支持向量机识别算法实现了对8家不同奶场的原料奶的正确识别,识别正确率为98.2%。
上面所述的实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神前提下,本领域普通工程技术人员对本发明方案做出的各种变形和改进,均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:包括气味指纹信息采集模块、信号预处理模块、特征提取和筛选模块和模式识别模块;
气味指纹信息采集模块主要包括气敏传感器阵列,该模块利用气敏传感器阵列将环境中其敏感气体的浓度转化为对应的电信号,再将电压信号以数字的形式读入内存中,实现数据的实时数字显示和波形显示,对数据进行存储和回放;气味指纹信息采集模块与信号预处理模块相连,将由牛奶原奶挥发气味转化的电压信号传给信号预处理模块;
信号预处理模块利用滤波函数对原始信号进行滤波、去噪、去基等预处理;经过预处理后的信号将传递给特征提取和筛选模块;
特征提取和筛选模块主要对滤波去噪后的信号进行运算、放大和多种数据特征的提取,并进行数据特征的筛选与优化;筛选后的数据特征将作为输入数据传递给模式识别模块;
模式识别模块主要实现了根据输入数据利用模式识别算法对所测得样本进行模型训练和样本识别;识别结果将显示给用户。
2.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:传感器阵列针对牛奶气味形成的原因和特点,选择对应敏感的金属氧化物传感器,气敏传感器阵列对烷烃类、硫化物、含氯物质、水蒸气和氨气等敏感。
3.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:数据特征提取利用了相对平均值、相对积分值、平均微分值、最大值/最小值、二次拟合二次项系数、一次项系数、对数拟合一次项系数、常数和半宽值9个特征值。
4.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:特征筛选利用了Wilks统计量假设检验原理,有效选择出了分类效果好的特征值,实现特征优化,降低系统计算量,提高了系统识别的精确度。
5.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:采用Bayes算法、BP神经网络算法和最小二乘支持向量机算法三种方法分别进行模型训练与样本识别。
6.根据权利要求1所基于电子鼻的牛奶新鲜度检测系统及方法,其特征在于:系统能够识别不同奶场和不同储存时间的牛奶原奶。
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PB01 | Publication | ||
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |