CN111537490A - 一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 - Google Patents
一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111537490A CN111537490A CN202010648750.5A CN202010648750A CN111537490A CN 111537490 A CN111537490 A CN 111537490A CN 202010648750 A CN202010648750 A CN 202010648750A CN 111537490 A CN111537490 A CN 111537490A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- meat
- data
- channel
- refrigerator
- spectral
- 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
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
- G01N21/6402—Atomic fluorescence; Laser induced fluorescence
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,将紫外激发光源和光谱相机安置于冰箱内部上壁,将肉类放置在冰箱内,开启光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,将每个通道取平均来降低紫外激发光源波动及光谱相机偏置噪声,获得八通道背景光谱数据;启动紫外激发光源,对肉类进行照射,肉类中的抗生素产生荧光信号;同时启动光谱相机,连续采集n帧数据,取平均得到肉类在激发光条件下的八通道光谱数据,将肉类在激发光条件下的八通道光谱数据和背景光条件下的八通道光谱数据做差分,扣除背景光影响、紫外激发光源和光谱相机噪声影响,得到肉类中抗生素的八通道光谱数据,将其与抗生素荧光光谱特性进行对比,得到抗生素的种类和浓度信息。
Description
技术领域
本发明涉及荧光光谱技术领域,尤其涉及一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法。
背景技术
随着人们生活质量的提高,食品安全问题越来越为广大消费者所关注,特别是农药和抗生素等药物残留问题更是广大消费者所关注的焦点问题。在食品安全这个全球关注的热点问题上,如何快速、准确地检测食品安全的问题已成为重中之重。要检测抗生素在食品中的残留,必须选择特异性强、灵敏度高、高效快速的检测方法。因此,研究各种抗生素类残留检测的方法,提高其灵敏度与选择性具有十分重要的意义。
传统抗生素检测方法有很多种,其中包括利用培养基、检测用菌和对照用抗生素标准纸片等构成的抗生素残留检测试剂盒(CN 201510035914.6 一种抗生素残留检测试剂盒及其应用);与抗生素溶液发生化学反应后产生颜色变化的色卡(CN 201921101325.3 一种检测抗生素残留的测流片);以及将这种检测方法组成的测试仪器(CN 201921224923.X一种环境中抗生素污染检测装置)、(CN 201920696566.0 一种全自动抗生素检测仪),这些检测方法均需要将待检测物质进行标准制样,操作流程较为复杂,且仪器结构复杂,体积较大,不适用于抗生素的实时、在线检测,难以在市场中得到推广。另外人们利用高压液相色谱-质谱仪以及拉曼光谱仪等仪器实现对抗生素进行高精度的检测,(CN 201611192699.1高压液相色谱-质谱联用检测水中多种抗生素含量的方法)、(CN 201811356564.3 一种电压驱动固相微萃取-拉曼光谱联用超快速检测抗生素类物质的方法及装置),该方法检测仪器价格昂贵,只能针对高校实验室以及相关科研院所使用,无法实现市场化应用。
针对以上传统检测方法出现的问题,基于某些抗生素在紫外光源激发下具有较强的荧光信号,提出利用光谱法来识别物体表面是否含有抗生素,实现抗生素的快速、准确识别。但目前光谱检测仪器又具有体积较大、价格昂贵、不便于携带等弊端,也为光谱法抗生素识别的普及带来较大困难。
发明内容
本发明的目的在于针对背景技术中的缺陷,提出一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,实现活体快速、高效识别待检测肉类中的抗生素浓度。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,包括设置于冰箱内的光谱相机、紫外激发光源;检测步骤具体如下:
步骤一:将待检测肉类进行处理后放置于冰箱内,关闭冰箱门,使冰箱形成相对暗室,隔断环境光的干扰;
步骤二:开启设置于冰箱内的光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,将每个通道取平均来降低紫外激发光源波动及光谱相机偏置噪声,获得背景光的八通道光谱数据;
步骤三:开启紫外激发光源,在冰箱内使用紫外激发光源对待检测肉类进行照射,肉类中的抗生素产生荧光信号,开启光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,取平均,得到待检测肉类在激发光照射下的八通道光谱数据,将待检测肉类在激发光条件下的八通道光谱数据和背景光条件下的八通道光谱数据做差分,扣除背景光影响,以及紫外激发光源和光谱相机噪声影响,得到待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据;
步骤四:将待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据与储存于冰箱控制系统中的抗生素荧光光谱特性进行对比,得到抗生素种类和浓度信息。
优选的,在步骤二中,还包括:
使用光谱相机拍摄n帧八通道光谱图像,将第一通道光谱图像全部提取,对光谱图像上对应像素点的光谱数据取平均,并将光谱数据上所有像素点再取平均,得到第一通道的光谱数据,以此类推,依次得到其他通道的光谱数据。
优选的,在步骤四中,还包括:
根据抗生素的荧光光谱特性,选择抗生素荧光强度最高的所分布的三个通道,三个通道的光谱强度比值对应抗生素的种类,以此判断待测肉类中抗生素的种类;三个通道的光谱强度对应抗生素的浓度,抗生素的浓度与光谱强度成正比,以此判断待测肉类中抗生素的含量。
优选的,n帧八通道的光谱数据、抗生素浓度与光谱强度的比例关系、反应抗生素荧光强度最高的三个通道的光谱强度的比值关系均存于冰箱控制系统中。
优选的,所述待检测肉类的面积大于紫外激发光源的辐照面积。
有益效果:
本发明通过在冰箱冷藏室用光谱相机对抗生素进行检测,光谱相机价格便宜、体积小、检测精准度高、检测速度快。
附图说明
图1是本发明的一个实施例的流程示意图;
图2是本发明的冰箱内部的布置图示意图;
图3 是本发明的背景光和四种不同种类抗生素荧光的八通道光谱数据;
图4 是本发明的三种不同浓度的加替沙星荧光的八通道光谱数据。
其中,光谱相机1、紫外激发光源2。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本发明的一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,包括设置于冰箱内的光谱相机、紫外激发光源;
在本实施例中,待检测肉类为鸡肉,所述紫外激发光源的波长为365nm,用于激发带有抗生素残留的鸡肉表面的荧光光谱,固定于冰箱冷藏室内部上方,距左边缘20cm,所述光谱相机用于采集经过紫外激发光源照射后鸡肉表面的荧光光谱信息,所述光谱相机固定在冰箱内部的托槽处,距离门边缘20cm,如图2所示;
检测步骤具体如下:
步骤一:将待检测肉类进行处理后放置于冰箱内,使冰箱形成相对暗室;
本实施例中,待检测肉类为鸡肉,其厚度大于2mm,面积大于4cm×4cm,在实际操作过程中,待检测肉类可以为其他肉类;此时鸡肉面积大于紫外激发光源在冰箱托盘上的辐照面积,保证测试结果的精准度,将切好的鸡肉置于锡纸上并放在冰箱内部托盘上,关上冰箱门形成相对暗室。
步骤二:首先开启设置于冰箱内的光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,将每个通道取平均来降低紫外激发光源波动及光谱相机偏置噪声,获得背景光的八通道光谱数据;
步骤三:开启紫外激发光源,在冰箱内使用光源对待检测肉类进行照射,肉类中的抗生素产生荧光信号,开启光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,取平均,得到待检测肉类在环境光影响下的八通道光谱数据,将待检测肉类在环境光影响下的八通道光谱数据和背景光的八通道光谱数据差分,差分就是两组数据对应通道光谱数据相减,扣除环境光影响、紫外激发光源和光谱相机噪声,得到待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据;
步骤四:将待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据与抗生素的荧光光谱特性进行对比,得到抗生素种类和浓度信息。
在冰箱实际应用中,利用光谱相机测试背景光以及鸡肉片的光谱数据,结合系统已给出的不加抗生素的鸡肉样本以及各浓度抗生素下鸡肉样本,就可以为用户提供待测鸡肉中的抗生素种类和含量。
本发明采用冰箱作为实验环境,首先冰箱中常存放肉制品;其次在不开冰箱门的情况下,冰箱内为暗室,无环境光干扰,为测试提供良好的环境;且无需直接接触食物,无需专业人士操作,只要在冰箱里按照上述实验步骤安装装置,便可检测食物中是否含有抗生素,操作简单,保障用户的食品安全。
优选的,在步骤二中,还包括:
使用光谱相机拍摄n帧八通道光谱图像,将第一通道光谱图像全部提取,对光谱图像上对应像素点的光谱数据取平均,并将光谱数据上所有像素点再取平均,得到第一通道的光谱数据,以此类推,依次得到其他通道的光谱数据。
每拍摄一次为一帧,拍摄一次得到的光谱图像为8张,即八通道光谱图像,连续采集n帧,即得到n帧八通道光谱图像,将1通道光谱图像全部提出,对应像素点的光谱数据取平均,并将所有像素再取平均,得到第一通道的光谱数据,2~8通道同样处理方法,得到八通道光谱数据。
优选的,在步骤四中,还包括:
根据抗生素的荧光光谱特性,选择抗生素荧光强度最高的所分布的三个通道,三个通道的光谱强度比值对应抗生素的种类,以此判断待测肉类中抗生素的种类,三个通道的光谱强度对应抗生素的浓度,抗生素的浓度与光谱强度成正比,以此判断待测肉类中抗生素的含量;
从抗生素的荧光光谱特性看,如果其荧光强度分布在5、6、7三个通道上,即将5、6、7三个通道的光谱强度表示抗生素的浓度,浓度越大,这三个通道的光谱强度越强,其他通道1、2、3、4、8作为光源通道,在应用中,若1、2、3、4、8通道强度较强,则认为环境光较强,需要进入步骤3继续扣除环境光,当这几个通道强度较低时,即可根据5、6、7通道进行抗生素浓度反演。。
为了进一步阐述本发明的实施方式,以实施例一进行说明;
实施例一:
以加替沙星为例,将鸡肉切片,其厚度大于2mm,面积大于4cm×4cm;将365nm的LED紫外光源固定在冰箱冷藏室的上方,紫外光照射在冰箱冷藏室的托盘上,鸡肉面积大于紫外光源在托盘上的辐照面积,保证测试结果的精准度;光谱相机固定在冰箱的门内部,能拍到紫外光照射位置;将切好的鸡肉片置于锡纸上并放在冰箱冷藏室托盘上,关上冰箱门形成相对暗室。
开启光谱相机,连续采集100帧数据,每帧数据即为八通道光谱图像,将100帧的每个通道取平均来降低紫外激发光源波动及光谱相机偏置噪声,获得背景光的八通道光谱数据
开启紫外光源,辐照鸡肉,利用相同的方法采集100帧八通道光谱图像,取平均,扣除环境光影响、紫外激发光源和光谱相机噪声,得到鸡肉在环境光影响下的八通道光谱数据,与背景光的八通道光谱数据做差分,扣除环境光影响,进而得到鸡肉的八通道光谱数据。
在鸡肉片上分别滴加三种浓度的抗生素加替沙星溶液,浓度分别为0.01、0.001、0.0001mg/ml,开启紫外光源激发加替沙星荧光信号,再次利用光谱相机获取100帧八通道光谱图像,取平均得到带有加替沙星鸡肉的八通道光谱图,将带有加替沙星鸡胸肉的八通道光谱图与鸡肉的八通道光谱数据做差分即可得到加替沙星的荧光光谱图,此过程扣除了鸡肉本身的荧光信号,三种浓度的加替沙星荧光光谱图如图4所示。
根据加替沙星的荧光光谱特性获得如图3所示的荧光光谱数据,其强度分布在3、4、5三个通道上,即将3、4、5三个通道的光谱强度表示抗生素的浓度,浓度越大,这三个通道的光谱强度越强,其他通道1、2、6、7、8作为环境光源通道,在应用中,若1、2、6、7、8通道强度较强,则认为环境光较强,需要进入步骤3继续扣除环境光;当这几个通道强度较低时,即可根据3、4、5通道强度为用户提供待测鸡肉中的加替沙星的含量。
本申请仅以加替沙星作为实施例,恩诺沙星、盐酸洛美沙星和左氧氟沙星与加替沙星类似,在本申请中不做过多描述。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理,而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释,本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式,这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,其特征在于:包括设置于冰箱内的光谱相机和紫外激发光源;检测步骤具体如下:
步骤一:将待检测肉类进行处理后放置于冰箱内,关闭冰箱门,使冰箱形成相对暗室,隔断环境光的干扰;
步骤二:开启设置于冰箱内的光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,将每个通道取平均来降低紫外激发光源波动及光谱相机偏置噪声,获得背景光的八通道光谱数据;
步骤三:开启紫外激发光源,在冰箱内使用紫外激发光源对待检测肉类进行照射,肉类中的抗生素产生荧光信号,开启光谱相机,连续采集n帧数据,每帧数据为八通道光谱图像,取平均,得到待检测肉类在激发光照射下的八通道光谱数据,将待检测肉类在激发光条件下的八通道光谱数据和背景光条件下的八通道光谱数据做差分,扣除背景光影响,以及紫外激发光源和光谱相机噪声影响,得到待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据;
步骤四:将待检测肉类中抗生素的八通道光谱数据与储存于冰箱控制系统中的抗生素荧光光谱特性进行对比,得到抗生素种类和浓度信息。
2.根据权利要求1所述一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,其特征在于:
在步骤二中,还包括:
使用光谱相机拍摄n帧八通道光谱图像,将第一通道光谱图像全部提取,对光谱图像上对应像素点的光谱数据取平均,并将光谱数据上所有像素点再取平均,得到第一通道的光谱数据,以此类推,依次得到其他通道的光谱数据。
3.根据权利要求2所述一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,其特征在于:
在步骤四中,还包括:
根据抗生素的荧光光谱特性,选择抗生素荧光强度最高的所分布的三个通道,三个通道的光谱强度比值对应抗生素的种类,以此判断待测肉类中抗生素的种类;三个通道的光谱强度对应抗生素的浓度,抗生素的浓度与光谱强度成正比,以此判断待测肉类中抗生素的含量。
4.根据权利要求3所述一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,其特征在于:n帧八通道的光谱数据、抗生素浓度与光谱强度的比例关系、反应抗生素荧光强度最高的三个通道的光谱强度的比值关系均存于冰箱控制系统中。
5.根据权利要求1所述一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法,其特征在于:
所述待检测肉类的面积大于紫外激发光源的辐照面积。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010648750.5A CN111537490B (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010648750.5A CN111537490B (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111537490A true CN111537490A (zh) | 2020-08-14 |
CN111537490B CN111537490B (zh) | 2021-03-23 |
Family
ID=71974659
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010648750.5A Active CN111537490B (zh) | 2020-07-08 | 2020-07-08 | 一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111537490B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114893943A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-08-12 | 长虹美菱股份有限公司 | 一种具有去除抗生素功能的冰箱及操作方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102262077A (zh) * | 2010-05-26 | 2011-11-30 | 电子科技大学 | 一种锐化的癌症早期诊断和治疗效果检查的装置 |
CN103097878A (zh) * | 2010-09-10 | 2013-05-08 | 奥林巴斯株式会社 | 使用单个发光颗粒的光强度的光学分析方法 |
CN103728020A (zh) * | 2013-12-23 | 2014-04-16 | 西安理工大学 | 检测生物超弱光子辐射光谱的方法 |
CN204044070U (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 什邡市祥力机电有限公司 | 农药残留量检测装置 |
CN109470667A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-15 | 华东理工大学 | 一种结合水质参数和三维荧光光谱进行污染物溯源的方法 |
CN110987885A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-04-10 | 四川省农业科学院分析测试中心 | 基于鱼体自身荧光强度检测鱼体新鲜度检测方法及装置 |
-
2020
- 2020-07-08 CN CN202010648750.5A patent/CN111537490B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102262077A (zh) * | 2010-05-26 | 2011-11-30 | 电子科技大学 | 一种锐化的癌症早期诊断和治疗效果检查的装置 |
CN103097878A (zh) * | 2010-09-10 | 2013-05-08 | 奥林巴斯株式会社 | 使用单个发光颗粒的光强度的光学分析方法 |
CN103728020A (zh) * | 2013-12-23 | 2014-04-16 | 西安理工大学 | 检测生物超弱光子辐射光谱的方法 |
CN204044070U (zh) * | 2014-09-02 | 2014-12-24 | 什邡市祥力机电有限公司 | 农药残留量检测装置 |
CN109470667A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-15 | 华东理工大学 | 一种结合水质参数和三维荧光光谱进行污染物溯源的方法 |
CN110987885A (zh) * | 2019-11-23 | 2020-04-10 | 四川省农业科学院分析测试中心 | 基于鱼体自身荧光强度检测鱼体新鲜度检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
赵进辉等: "荧光光谱技术在肉类中抗生素残留检测中的应用研究进展 ", 《江西农业大学学报》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114893943A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-08-12 | 长虹美菱股份有限公司 | 一种具有去除抗生素功能的冰箱及操作方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111537490B (zh) | 2021-03-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Lin et al. | Point-of-care testing for streptomycin based on aptamer recognizing and digital image colorimetry by smartphone | |
AU2017204463B2 (en) | Digitally enhanced microscopy for multiplexed histology | |
US11307147B2 (en) | Accurate colorimetric based test strip reader system | |
Dinh et al. | Heavy-atom effect on room temperature phosphorimetry | |
ATE377752T1 (de) | Lesevorrichtung, verfahren und system für lateralfluss-assayteststreifen | |
US20220178825A1 (en) | Apparatus and method for determination of banned substances | |
CN111537490B (zh) | 一种基于冰箱的肉类抗生素检测方法 | |
CN112461806A (zh) | 基于智能手机的荧光光谱检测方法 | |
CN111007026A (zh) | 一种基于光谱芯片的食品新鲜度检测系统及检测方法 | |
JP2001208745A (ja) | 食品状態評価方法及び食品状態評価装置 | |
US7211377B1 (en) | Method for detecting the presence of dormant cryptobiotic microorganisms | |
Bowman et al. | Ozone-induced chemiluminescence of organic compounds | |
CN114424048B (zh) | 取证探测器及其系统 | |
CN114166808B (zh) | 可视化定量检测Vc含量的方法及便携式智能传感系统 | |
CN109061027A (zh) | Hptlc-生物显影筛检油脂合成酚类抗氧化剂的方法 | |
CN109668881B (zh) | 基于温度变化的碱性磷酸酶便携式检测试剂盒及其应用 | |
CN108169197B (zh) | 一种近红外检测次氯酸根的方法 | |
JP2006132945A5 (zh) | ||
JP2005055180A (ja) | 細菌同定装置及び細菌同定方法 | |
CN219475371U (zh) | 一种鱼类新鲜度快速无损检测装置 | |
TWI845909B (zh) | 篩檢試紙讀取量測方法 | |
JP2008157771A (ja) | ヘモグロビンを含む物質の分析方法 | |
JP7012301B2 (ja) | 薬物検出システム | |
RU2011110344A (ru) | Способ обнаружения аналита в микромассиве образцов и устройство для осуществления этого способа | |
EP1582859A1 (en) | Method for detecting the presence of dormant cryptobiotic microorganisms |
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 |