CN106990213A - 一种冰箱内食品新鲜度检测方法 - Google Patents
一种冰箱内食品新鲜度检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106990213A CN106990213A CN201710304819.0A CN201710304819A CN106990213A CN 106990213 A CN106990213 A CN 106990213A CN 201710304819 A CN201710304819 A CN 201710304819A CN 106990213 A CN106990213 A CN 106990213A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- food
- characteristic gas
- concentration
- refrigerator
- freshness
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/02—Food
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Cold Air Circulating Systems And Constructional Details In Refrigerators (AREA)
Abstract
本发明公开了一种冰箱内食品新鲜度检测方法,包括以下步骤:(1)、建立食品类型‑质量‑特征气体浓度‑新鲜等级的数据库;(2)、将食品放入至冰箱内的称重托盘上,录入食品类型,所述称重托盘检测食品的质量并记录,同时记录该食品的放入时间;(3)、根据冰箱内食品类型,查找出所对应的特征气体,并启动特征气体浓度检测传感器,周期检测特征气体浓度;(4)、根据该类型的食品的质量以及所检测的特征气体浓度,从数据库中找出该类型的食品所对应的新鲜等级。本发明的冰箱内食品新鲜度检测方法,结合食品的质量及所检测的气体浓度获取食品的新鲜等级,将食品质量作为一个重要的影响因子,可以更加客观真实的反应食品新鲜度。
Description
技术领域
本发明属于冰箱技术领域,具体地说,是涉及一种冰箱内食品新鲜度检测方法。
背景技术
通常情况下,人可以通过外观颜色、气味变化等方面主观判断食品能否食用。实验室环境中采用采用气相色谱法和气质联用等技术检测食品腐败过程中挥发的气体成分来辨别食品新鲜度,其费用昂贵、检测周期长,且无法代表其整体信息。有人提出了基于视频或图像来分析食品是否变色、纹理特征等来判断新鲜度,也有人根据气味传感器阵列或者气味传感器模块或电子鼻的方式来检验食品腐烂时的气体成分来判断是否变质。然而利用气体传感器检测时,缺点是单纯在封闭的箱体内(冰箱内)利用气体传感器检测某几种或者某几类特征气体的浓度,根据浓度的值直接划分新鲜度,这种检测并不准确,只检测特征气体浓度,并不考虑产生该气体的食品的质量,食品的质量越大,产生的气体越多,相应气体浓度越大,但并不意味着一定变质,因此,采用单靠检测气体浓度并与设定阈值进行比较即可得出判断结果的判断方式很显然不准确。
发明内容
本发明为了解决现有冰箱内食品新鲜度单纯通过气体浓度检测的方式不准确的技术问题,提出了一种冰箱内食品新鲜度检测方法,可以解决上述问题。
为了解决上述技术问题,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)、建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级的数据库;
(2)、将食品放入至冰箱内的称重托盘上,录入食品类型,所述称重托盘检测食品的质量并记录,同时记录该食品的放入时间;
(3)、根据冰箱内食品类型,查找出该类型的食品所对应的特征气体,并启动相应的特征气体浓度检测传感器,周期检测特征气体浓度;
(4)、根据该类型的食品的质量以及所检测的特征气体浓度,从所述数据库中找出该类型的食品当前质量及特征气体浓度下所对应的新鲜等级。
进一步的,步骤(4)之后还包括:
(5)、若某类型的食品超过预设等级时,进行报警提示。
进一步的,每种类型食品的特征气体具有一种或多种,步骤(3)中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体存在重叠时,查找该食品是否具有独立区分的特征气体,若存在,则以所述独立区分的特征气体作为该食品的检测对象,开启相应的特征气体浓度检测传感器进行检测。
进一步的,步骤(1)中,还包括试验拟合各类型的食品的存放时间t、质量m、以及特征气体浓度ga关系函数的步骤,得到f(t,ga,m);
步骤(3)中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体全部重叠,不具有独立区分的特征气体时,取其中一种特征气体,根据各食品所属类型的关系函数,计算出各食品释放该特征气体的理论总浓度,将所述理论总浓度与实测浓度进行比较,若实测浓度小于理论总浓度,则根据各食品放入时间和质量,从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。
进一步的,若实测浓度大于理论总浓度,则查找出各食品的放入时间,并对放入时间加上时间变量进行校正,将各食品的校正时间和质量输入至该食品所对应类型的关系函数,得到各食品释放该特征气体的估计浓度关于校正时间的函数,将各食品的估计浓度之和赋值等于实测浓度,计算得到各食品的校正时间,根据各食品的校正时间及其质量从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。
进一步的,步骤(2)中录入食品类型采用语音录入、扫描标签录入、按键录入中的任意一种。
与现有技术相比,本发明的优点和积极效果是:本发明的冰箱内食品新鲜度检测方法,通过建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级之间的关系,结合食品的质量及所检测的气体浓度获取食品的新鲜等级,将食品质量的影响作为一个重要的影响因子,可以更加客观真实的反应食品新鲜度。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后,本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明所提出的冰箱内食品新鲜度检测方法的一种实施例流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一,本实施例提出了一种冰箱内食品新鲜度检测方法,包括以下步骤:
S1、建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级的数据库;
S2、将食品放入至冰箱内的称重托盘上,录入食品类型,所述称重托盘检测食品的质量并记录;
S3、根据冰箱内食品类型,查找出该类型的食品所对应的特征气体,并启动相应的特征气体浓度检测传感器,周期检测特征气体浓度;
S4、根据该类型的食品的质量以及所检测的特征气体浓度,从所述数据库中找出该类型的食品当前质量及特征气体浓度下所对应的新鲜等级。
本实施例的冰箱内食品新鲜度检测方法,通过建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级之间的关系,结合食品的质量及所检测的气体浓度获取食品的新鲜等级,将食品质量的影响作为一个重要的影响因子,可以更加客观真实的反应食品新鲜度。
其中,建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级的数据库,不同食品类型、不同质量在不同新鲜度下的特征气体浓度的数据库建立流程如下:
在冰箱环境下,需要进行食品新鲜度检测的箱体内进行食品种类、食品质量、特征气体浓度、新鲜度等级的曲线关系组。
具体方法如下:
a) 定义需要测试的食品种类如食品A;
b) 定义该食品的新鲜度等级标准,如可根据在某温度下,食品放置不同的时间来划分新鲜度等级,也可以利用标准仪器测试食品成分改变来划分新鲜度等级。
c) 找出标识食品A的新鲜度的特征气体GA1、GA2;
d) 在该区域内放置A食品固定质量1如50g,温度固定,每隔一段时间如12小时,记录其特征气体的浓度GA1、GA2变化值,并记录新鲜度等级,直至特征气体浓度变化很小为止或新鲜度等级已经超过定义边界为止;
e) 不断在该区域内增加固定质量的A食品如每次增加50g,温度不变,每隔一段时间如12小时,记录其特征气体的浓度GA1、GA2变化值,并记录新鲜度等级,直至特征气体浓度变化很小或新鲜度等级已经超过定义边界为止。
步骤S1中,还包括试验拟合各类型的食品的存放时间t、质量m、以及特征气体浓度ga关系函数的步骤,得到f(t,ga,m);
步骤S4之后还包括:
S5、若某类型的食品超过预设等级时,进行报警提示。
以猪肉为例,我国食品卫生标准中以感官检查和测定挥发性盐基氮(TVB-N)作为肉新鲜度的指标。经多项实验测定硫化氢(H2S)气体浓度可以作为检测其新鲜度的特征气体。
建立数据库方法如下:
从市场购买新鲜猪肉20份,猪肉质量分别为100g、200g、300g、400g、500g、600g、700g、800g、900g、1000g,每种质量两份;
将每份肉同时分别放入20台冰箱的冷藏室(温度为5摄氏度);
每隔6小时取出质量不同的10台冰箱内的猪肉,按GB/T5009.44规定的方法测试其挥发性盐基氮的含量。
食品专家根据挥发性盐基氮的含量及猪肉的感官分析,将新鲜度划分为6个等级,用等级1~6表示,6代表最新鲜,1代表最不新鲜。将匹配关系记录到以下表格组中。
质量为100g:
放置时间(h) | 0 | 6 | 12 | 18 | 24 | 32 | …. |
挥发性盐基氮含量 | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | |
新鲜度等级 | 6 | 6 |
表1
质量为200g:
放置时间(h) | 0 | 6 | 12 | 18 | 24 | 32 | …. |
挥发性盐基氮含量 | B0 | B1 | B2 | B3 | B4 | B5 | |
新鲜度等级 | 6 | 6 |
表2
表1、表2记录10种质量的挥发性盐基氮的含量随时间变化的关系,直至挥发性盐基氮含量变化很少为止。
在质量不同的10台冰箱冷藏内室壁放置硫化氢气体传感器,每隔6小时,记录一次硫化氢传感器所测出硫化氢气体的浓度(或者传感器的电流变化值)。同时查询d)中的表格组,放置该时间长度后,根据挥发性盐基氮含量测定的新鲜度等级。记录表格组如下:
质量为100g:
放置时间(h) | 0 | 6 | 12 | 18 | 24 | 32 | …. |
H2S浓度(ppm) | A0 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | |
新鲜度等级 | 6 | 6 |
表3
质量为200g:
放置时间(h) | 0 | 6 | 12 | 18 | 24 | 32 | …. |
H2S浓度(ppm) | B0 | B1 | B2 | B3 | B4 | B5 | |
新鲜度等级 | 6 | 6 |
表4
g). 将猪肉测得的质量、硫化氢气体浓度、新鲜度等级的关系根据数据库拟合成方程组或直接将f)中表格以数据库形式存于云端。
猪肉新鲜度检测流程如下:
a)冰箱搁物架下方装有压力传感器,冰箱的压力传感器测得未放入前的食品质量为m1,中央计算单元获取开关门前的初值;
b)用户打开冰箱门,往冰箱新鲜度检测区域放入猪肉;
c)用户关闭冰箱门触发压力传感器测量新质量为m2,将食品种类猪肉和质量m2传至中央计算单元;
d)中央计算单元记录猪肉质量为m=m2-m1;
e)中央计算单元内部计时器每隔6小时,触发冰箱内的气体传感器模块检测当时冰箱该区域内硫化氢气体的浓度;
f)传感器测得浓度后,中央计算将食品种类(猪肉)、食品质量(m)、硫化氢气体浓度等值去查数据库得到下,利用数据库查询新鲜度等级或者根据拟合方程组计算出新鲜度的等级;
将新鲜度等级通过用户交互界面反馈至冰箱本地,或者手机推送等多种方式反馈给用户。尤其当某类型的食品超过预设等级时,进行报警提示,提醒用户尽快食用或者丢弃。
每种类型食品的特征气体具有一种或多种,步骤S3中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体存在重叠时,查找该食品是否具有独立区分的特征气体,若存在,则以所述独立区分的特征气体作为该食品的检测对象,开启相应的特征气体浓度检测传感器进行检测。
若新放入的食品不存在独立区分的特征气体,也就是说,该具有完全相同特征气体的两种或两种以上的食品有可能属于同一类或者不属于同一类,例如,新放入的食品具有两种特征气体,其中一种特征气体与在先放入的食品1的特征气体一致,另外一种特征气体与在先放入的食品2的特征气体一致,而且该多种食品分别在不同时间放入冰箱内,该种情况较为复杂,本实施例中采用以下处理方式:
步骤S1中,还包括试验拟合各类型的食品的存放时间t、质量m、以及特征气体浓度ga关系函数的步骤,得到f(t,ga,m);
步骤S3中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体全部重叠,不具有独立区分的特征气体时,取其中一种特征气体,根据各食品所属类型的关系函数,计算出各食品释放该特征气体的理论总浓度,将所述理论总浓度与实测浓度进行比较,若实测浓度小于理论总浓度,则根据各食品放入时间和质量,从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。也就是说,若实测浓度小于理论总浓度,食品的理论浓度高于实际浓度,以浓度偏高的数据为准,起到对食品的新鲜度预测的作用。
若实测浓度大于理论总浓度,则查找出各食品的放入时间,由于冰箱只能记录食品被放入至冰箱内后的时间,而食品在放入本冰箱之前已经被搁置多久(例如在超市的冷柜里放置时间)无法获知,因此,需要对放入时间加上时间变量进行校正,将各食品的校正时间和质量输入至该食品所对应类型的关系函数,得到各食品释放该特征气体的估计浓度关于校正时间的函数,将各食品的估计浓度之和赋值等于实测浓度,计算得到各食品的校正时间,根据各食品的校正时间及其质量从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)、建立食品类型-质量-特征气体浓度-新鲜等级的数据库;
(2)、将食品放入至冰箱内的称重托盘上,录入食品类型,所述称重托盘检测食品的质量并记录,同时记录该食品的放入时间;
(3)、根据冰箱内食品类型,查找出该类型的食品所对应的特征气体,并启动相应的特征气体浓度检测传感器,周期检测特征气体浓度;
(4)、根据该类型的食品的质量以及所检测的特征气体浓度,从所述数据库中找出该类型的食品当前质量及特征气体浓度下所对应的新鲜等级。
2.根据权利要求1所述的冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,步骤(4)之后还包括:
(5)、若某类型的食品超过预设等级时,进行报警提示。
3.根据权利要求2所述的冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,
每种类型食品的特征气体具有一种或多种,步骤(3)中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体存在重叠时,查找该食品是否具有独立区分的特征气体,若存在,则以所述独立区分的特征气体作为该食品的检测对象,开启相应的特征气体浓度检测传感器进行检测。
4.根据权利要求3所述的冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,步骤(1)中,还包括试验拟合各类型的食品的存放时间t、质量m、以及特征气体浓度ga关系函数的步骤,得到f(t,ga,m);
步骤(3)中,当新放入的食品的特征气体与冰箱内已有食品的特征气体全部重叠,不具有独立区分的特征气体时,取其中一种特征气体,根据各食品所属类型的关系函数,计算出各食品释放该特征气体的理论总浓度,将所述理论总浓度与实测浓度进行比较,若实测浓度小于理论总浓度,则根据各食品放入时间和质量,从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。
5.根据权利要求4所述的冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,若实测浓度大于理论总浓度,则查找出各食品的放入时间,并对放入时间加上时间变量进行校正,将各食品的校正时间和质量输入至该食品所对应类型的关系函数,得到各食品释放该特征气体的估计浓度关于校正时间的函数,将各食品的估计浓度之和赋值等于实测浓度,计算得到各食品的校正时间,根据各食品的校正时间及其质量从所述数据库中查询各食品的新鲜等级。
6.根据权利要求1-5任一项所述的冰箱内食品新鲜度检测方法,其特征在于,步骤(2)中录入食品类型采用语音录入、扫描标签录入、按键录入中的任意一种。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2017100514827 | 2017-01-23 | ||
CN201710051482 | 2017-01-23 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106990213A true CN106990213A (zh) | 2017-07-28 |
CN106990213B CN106990213B (zh) | 2019-08-02 |
Family
ID=59418494
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710304819.0A Active CN106990213B (zh) | 2017-01-23 | 2017-05-03 | 一种冰箱内食品新鲜度检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106990213B (zh) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107314609A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-11-03 | 青岛海尔智能技术研发有限公司 | 食品新鲜度检测方法、装置以及冰箱和检测系统 |
CN108709966A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-10-26 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种饮品质检方法及系统 |
CN108872218A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 生鲜食品新鲜度监测方法及装置 |
CN110618242A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-12-27 | 北京锐康远中科技有限公司 | 一种检测猪肉新鲜度方法 |
CN110940773A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 检测冰箱中气味的响应及恢复曲线的处理方法 |
CN111027894A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-04-17 | 秒针信息技术有限公司 | 基于知识图谱的冷库贮藏物品品质评估方法及装置 |
CN111896694A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-11-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 食品储存设备及其食品新鲜状态判断方法、装置和介质 |
CN113264501A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-17 | 北京瑞奎德工业技术有限公司 | 氢气浓度控制方法及系统 |
CN114739109A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-07-12 | 长虹美菱股份有限公司 | 一种保鲜冰箱控制方法 |
CN115078662A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-09-20 | 广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所 | 一种蔬果保鲜状态的智能分析方法及系统 |
CN115790061A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-03-14 | 青岛海尔电冰箱有限公司 | 食材管理方法、存储介质及设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102147402A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-08-10 | 江苏大学 | 机器视觉技术快速检测鸡蛋新鲜度的方法 |
CN105222506A (zh) * | 2015-08-21 | 2016-01-06 | 合肥华凌股份有限公司 | 气体浓度预警方法、气体浓度预警装置和冰箱 |
CN105627689A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-06-01 | 四川长虹电器股份有限公司 | 智能冰箱食品新鲜等级自动评定的方法 |
CN106091559A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-11-09 | 合肥微纳传感技术有限公司 | 一种智能食品储藏装置、储藏方法及使用该装置的冰箱 |
-
2017
- 2017-05-03 CN CN201710304819.0A patent/CN106990213B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102147402A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-08-10 | 江苏大学 | 机器视觉技术快速检测鸡蛋新鲜度的方法 |
CN105222506A (zh) * | 2015-08-21 | 2016-01-06 | 合肥华凌股份有限公司 | 气体浓度预警方法、气体浓度预警装置和冰箱 |
CN105627689A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-06-01 | 四川长虹电器股份有限公司 | 智能冰箱食品新鲜等级自动评定的方法 |
CN106091559A (zh) * | 2016-08-04 | 2016-11-09 | 合肥微纳传感技术有限公司 | 一种智能食品储藏装置、储藏方法及使用该装置的冰箱 |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107314609B (zh) * | 2017-06-28 | 2020-07-28 | 青岛海尔智能技术研发有限公司 | 食品新鲜度检测方法、装置以及冰箱和检测系统 |
CN107314609A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-11-03 | 青岛海尔智能技术研发有限公司 | 食品新鲜度检测方法、装置以及冰箱和检测系统 |
CN108709966A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-10-26 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种饮品质检方法及系统 |
CN108872218A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 生鲜食品新鲜度监测方法及装置 |
CN110618242A (zh) * | 2018-09-25 | 2019-12-27 | 北京锐康远中科技有限公司 | 一种检测猪肉新鲜度方法 |
CN110940773A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-31 | 苏州慧闻纳米科技有限公司 | 检测冰箱中气味的响应及恢复曲线的处理方法 |
CN111027894A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-04-17 | 秒针信息技术有限公司 | 基于知识图谱的冷库贮藏物品品质评估方法及装置 |
CN111896694A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-11-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 食品储存设备及其食品新鲜状态判断方法、装置和介质 |
CN113264501A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-17 | 北京瑞奎德工业技术有限公司 | 氢气浓度控制方法及系统 |
CN113264501B (zh) * | 2021-05-18 | 2022-08-23 | 北京瑞奎德工业技术有限公司 | 氢气浓度控制方法及系统 |
CN114739109A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-07-12 | 长虹美菱股份有限公司 | 一种保鲜冰箱控制方法 |
CN115078662A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-09-20 | 广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所 | 一种蔬果保鲜状态的智能分析方法及系统 |
CN115790061A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-03-14 | 青岛海尔电冰箱有限公司 | 食材管理方法、存储介质及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106990213B (zh) | 2019-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106990213B (zh) | 一种冰箱内食品新鲜度检测方法 | |
CN105222506B (zh) | 气体浓度预警方法、气体浓度预警装置和冰箱 | |
Labreche et al. | Shelf life determination by electronic nose: application to milk | |
CN106123470B (zh) | 检测冰箱储物间室内食物新鲜度的方法 | |
Yu et al. | Characterization of selected Chinese soybean paste based on flavor profiles using HS-SPME-GC/MS, E-nose and E-tongue combined with chemometrics | |
CN107314609B (zh) | 食品新鲜度检测方法、装置以及冰箱和检测系统 | |
Gómez et al. | Monitoring storage shelf life of tomato using electronic nose technique | |
Di Natale et al. | Electronic nose and sensorial analysis: comparison of performances in selected cases | |
Zheng et al. | Rapid identification of rice samples using an electronic nose | |
KR101205303B1 (ko) | 스마트 냉장고에서 식품 품질지수를 이용한 식품의 신선도 정보 제공 방법 및 시스템 | |
Sung et al. | Mass spectrometry-based electric nose system for assessing rice quality during storage at different temperatures | |
US20220091081A1 (en) | Aroma detection systems for food and beverage and conversion of detected aromas to natural language descriptors | |
WO2017162107A1 (zh) | 金属分类探测的标定方法、测试方法及其系统 | |
JP2003315298A (ja) | におい測定装置 | |
US20190307069A1 (en) | System and Method for Grading Agricultural Commodity | |
Giménez et al. | Estimation of failure criteria in multivariate sensory shelf life testing using survival analysis | |
CN104020134A (zh) | 基于近红外光谱的食品掺假淀粉快速测定方法及系统 | |
CN110895082A (zh) | 一种冰箱控制方法、装置、计算机可读存储介质及冰箱 | |
CN106556680A (zh) | 一种基于电子鼻技术快速预测肉及其制品脂肪氧化程度的方法 | |
Hanif et al. | K-nearest neighbors algorithm for prediction shelf life of rice based on electronic nose dataset | |
Vainionpää et al. | Comparison of different analytical methods in the monitoring of the quality of modified atmosphere packaged broiler chicken cuts using principal component analysis | |
CN106123471A (zh) | 冰箱储物间室内气味对嗅觉影响的检测方法、装置及冰箱 | |
Khairunniza-Bejo et al. | Chokanan mango sweetness determination using hsb color space | |
CN112179471A (zh) | 智能柜动态重力标定方法 | |
CN106153823B (zh) | 冰箱储物间室内气味对嗅觉影响的检测方法、装置及冰箱 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |