CN112986508A - 海鲜新鲜度检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种海鲜新鲜度检测方法及系统，包括如下步骤：采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。本发明能够判断海鲜的新鲜度，实现海蟹等海鲜在完整不被分割的情况下判别其新鲜度。
Description
技术领域
本发明涉及检测方法，具体地，涉及一种基于机器嗅觉和气体分子结构技术的海蟹新鲜度检测方法。
背景技术
和指纹、DNA一样，气味一样是“独一无二”的，“人体气味是由遗传物质决定的，不论其所处的环境及饮食如何，其气味的本质特征不会改变。”宋珍华说，每个人时刻都在向外界散发着气味，它和指纹一样是个体的标志，是区别人与人的重要特征，被称为“气味指纹”。在刑事勘查中，气味具有独特的优势。采集这些气味，再与气味库中样本作比对，就能指认出犯罪嫌疑人。
与此同时，新鲜气味容易掩盖陈旧的气味。这些都是影响气味判断的因素。根据生物的气味判断其新鲜度是近年来研究的热门话题，海蟹死后腐败与肉变质一样，由于酶和细菌的作用，肉中蛋白质、脂肪及糖类发生分解变化而腐败变质，其分解产物主要有氨、三甲胺(TMA)及其它氨类、吲哚、粪臭素、硫化氢、甲硫醇以及脂肪氧化物等。硫化氢和氨气不能共存，硫化氢是酸，溶于水称氢硫酸，氨气是碱性的，因此H2S与NH3发生反应：(1)如果H2S过量，生成NH4HS。化学反应方程式：H2S+和NH3离子反应方程式：NH3+H2S＝NH4 ++HS-。(2)如果H2S不足生成(NH4)2S.化学反应方程式：H2S+2NH3＝(NH4)2S，。但现有技术中尚没有通过利用机器嗅觉系统和气体分子结构中离子数量的比例来判断海蟹新鲜度的技术。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种海鲜新鲜度检测方法及系统。
根据本发明提供的海鲜新鲜度检测方法，包括如下步骤：
步骤S1：采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
步骤S2：对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
步骤S3：对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
步骤S4：将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
优选地，所述海鲜包括如下任一种：
-海蟹；
-海虾；
-海贝；
-海鱼。
优选地，所述步骤S1中采用机器嗅觉系统采用混合气体信息数据的采集；
采用气相电子衍射方法对所述混合气体进行处理获得所述分子结构。
优选地，所述机器嗅觉系统采用基于半导体气体传感器的PEN3电子鼻。
优选地，在步骤S2之前还包括如下步骤：
对所述气味信息数据进行one-hot编码。
优选地，在步骤S3中采用随机森林算法对所述气体特征信息进行降维并提取出所述目标特征数据。
优选地，所述神经网络模型采用基于模拟退火算法和遗传算法的神经网络模型。
优选地，在所述步骤S1中还包括如下步骤：
根据所述气味信息数据和所述分子结构建立气体分子结构标准数据库。
优选地，所述半导体气体传感器的数量为大于等于10个。
根据本发明提供的海鲜新鲜度检测系统，如下模块
数据采集模块，用于采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
特征提取模块，用于对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
模型训练模块，用于对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
新鲜度检测模块，用于将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
本发明利用机器嗅觉系统对不同储藏时间的海鲜气味信息进行无损检测，得到多维的特征数据，通过基于模拟退火算法的并行遗传神经网络建立效果最佳的检测及识别方法，利用气相电子衍射技术获得分子结构，从而能够训练生成分子结构预测模型，通该预测模型能够判断海鲜的新鲜度，实现海蟹等海鲜在完整不被分割的情况下判别其新鲜度。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例中海鲜新鲜度检测方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例中海鲜新鲜度检测方法的具体实施流程图；
图3为本发明实施例中分子结构的示意图；
图4为本发明实施例中海鲜新鲜度检测系统的模块示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
图1为本发明实施例中海鲜新鲜度检测方法的步骤流程图，如图1所示，本发明提供的海鲜新鲜度检测方法，包括如下步骤：
步骤S1：采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
在本发明实施例中，所述步骤S1中采用机器嗅觉系统采用混合气体信息数据的采集；
采用气相电子衍射方法对所述混合气体进行处理获得所述分子结构。根据所述气味信息数据和所述分子结构建立气体分子结构标准数据库。所述数据库还可以提供芳香化合物的3D结构，有关分子的数据，将使实验方法能够研究结构相似性。
所述机器嗅觉系统采用基于半导体气体传感器的PEN3电子鼻。所述半导体气体传感器的数量为10个。
步骤S2：对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
在步骤S2之前还包括如下步骤：
对所述气味信息数据进行one-hot编码。
步骤S3：对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
在本发明实施例中，在步骤S3中采用随机森林算法对所述气体特征信息进行降维并提取出所述目标特征数据。所述随机森林算法能够敏感的辨识出微弱的气味变化，提取气味信息中线性特征和非线性特征的多维特征进行降维。
所述神经网络模型采用基于模拟退火算法和遗传算法的神经网络模型。
所述遗传算法为借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解，这样进化N代，就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。
步骤S4：将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
在本发明实施例中，所述海鲜包括如下任一种：
-海蟹；
-海虾；
-海贝；
-海鱼。
图2为本发明实施例中海鲜新鲜度检测方法的具体实施流程图，如图2所示，本发明提供的海鲜新鲜度检测方法，包括如下步骤：
步骤1：通过机器嗅觉系统采集不同储存时间的海蟹挥发出的混合气体信息生成气味信息数据；
步骤2：将所述气味信息数据构建形成气体分子结构标准数据库；
步骤3：对所述标准气味数据库中的气味信息数据进行预处理；
步骤4：对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
步骤5：对所述的气体特征信息行降维，采用随机森林算法提取出特征数据，对所述特征数据采用基于模拟退火算法并行遗传神经网络模型输出实验结果，建立各个阶段气体分子结构的预测模型；
步骤6：根据所述特征数据以及采用气相电子衍射技术获得分子结构形成的训练数据训练预测模型；
步骤7：根据预测模型预测的分子结构图与机器嗅觉系统获得的响应信号对比分析结果。
图4为本发明实施例中海鲜新鲜度检测系统的模块示意图，如图4所示，本发明提供的海鲜新鲜度检测系统，如下模块
数据采集模块，用于采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
特征提取模块，用于对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
模型训练模块，用于对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
新鲜度检测模块，用于将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (10)
1.一种海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
步骤S2：对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
步骤S3：对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
步骤S4：将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
2.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，所述海鲜包括如下任一种：
-海蟹；
-海虾；
-海贝；
-海鱼。
3.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，所述步骤S1中采用机器嗅觉系统采用混合气体信息数据的采集；
采用气相电子衍射方法对所述混合气体进行处理获得所述分子结构。
4.根据权利要求3所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，所述机器嗅觉系统采用基于半导体气体传感器的PEN3电子鼻。
5.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，在步骤S2之前还包括如下步骤：
对所述气味信息数据进行one-hot编码。
6.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，在步骤S3中采用随机森林算法对所述气体特征信息进行降维并提取出所述目标特征数据。
7.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，所述神经网络模型采用基于模拟退火算法和遗传算法的神经网络模型。
8.根据权利要求1所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中还包括如下步骤：
根据所述气味信息数据和所述分子结构建立气体分子结构标准数据库。
9.根据权利要求4所述的海鲜新鲜度检测方法，其特征在于，所述半导体气体传感器的数量为大于等于10个。
10.一种海鲜新鲜度检测系统，其特征在于，如下模块
数据采集模块，用于采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；
特征提取模块，用于对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；
模型训练模块，用于对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；
新鲜度检测模块，用于将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。
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