CN113358705A - 一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 - Google Patents
一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113358705A CN113358705A CN202110569107.8A CN202110569107A CN113358705A CN 113358705 A CN113358705 A CN 113358705A CN 202110569107 A CN202110569107 A CN 202110569107A CN 113358705 A CN113358705 A CN 113358705A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chicken breast
- grading
- lignification
- meat
- impedance
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,包括以下步骤:通过指压法对鸡胸肉进行木质化人工评级,评级标准包括正常、轻微、中度和严重四个等级;采用阻抗探头测量每个等级内每块鸡胸肉的阻抗幅值和相位角;利用Matlab对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型;采用阻抗探头测量未经过人工评级的鸡胸肉的阻抗幅值和相位角,根据所建立的鸡胸肉木质化程度分级模型获得对应的鸡胸肉木质化等级。本发明提供的鸡胸肉木质化分级方法能够客观、精确、高效的对鸡胸肉进行木质化分级。
Description
技术领域
本发明属于农产品加工与检测技术领域,具体涉及一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法。
背景技术
鸡胸肉作为一种优质肉产品,适于家庭烹调和生产深加工制品,深受消费者喜爱。为满足消费需求,肉鸡品种选育逐渐向生长速度快、胸肌产量高的方向发展。
相较于50年前,现代肉鸡养殖时间缩短近一半,而活体重量翻倍。与此同时,一系列异质鸡胸肉的发生率不断升高,其中最为紧急、影响最大的是木质化鸡胸肉(WoodyBreast,WB),其外观可接受度和营养价值有一定程度的降低,深加工产品的品质较差,给肉鸡产业造成巨大经济损失。
目前木质化鸡胸肉的发生机理尚不明确,判定标准不够完善。木质化鸡胸肉分级采取人工指压硬度检测法,但人工指压硬度评级方法有其根本的缺点:一是具有主观性,不同的评级员对相同等级的木质化鸡胸肉进行评定时,其判定结果可能存在差异;二是存在不一致性,当同一评级员对相同鸡胸肉进行两次硬度等级评定时,其判定结果也可能存在差异;三是该方法的评级成本高,效率低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,能够客观、精确、高效的对鸡胸肉进行木质化分级。
本发明提供了如下的技术方案:
一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,包括以下步骤:
通过指压法对鸡胸肉进行木质化人工评级,评级标准包括正常、轻微、中度和严重四个等级;
采用阻抗探头测量每个等级内每块鸡胸肉的阻抗幅值和相位角;
利用Matlab对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型;
采用阻抗探头测量未经过人工评级的鸡胸肉的阻抗幅值和相位角,根据所建立的鸡胸肉木质化程度分级模型获得对应的鸡胸肉木质化等级。
进一步的,对鸡胸肉进行木质化人工评级具体是由经过一定训练后且有评级经验的研究或工作人员对鸡胸肉进行人工抓取观察木质化程度评级。
进一步的,木质化人工评级的评级标准具体为:
正常,整体十分柔软,外表平滑、细腻,柔韧性好,掂在手中鸡胸肉两端自由垂下;
轻微,整体柔软,在肉样顶端区域有轻微硬度触感;
中度,肉样硬度主要集中在顶端区域,但底部仍然柔软,掂在手中底部仍有一定的下垂感,肉样整体都能感知到硬度存在,但在中部至底部区域仍有一定的柔韧性,且隐约存在因硬度增加导致的凸起部位;
严重,肉样整体触感坚硬且无柔韧性,表面呈现木质状纹理结构,掂在手中无下垂感,可整体立在手中,通体表面有水膜状分泌物且底部可明显看出凸起部位,部位样本表面不同部分有渗入性血迹存在。
进一步的,测量鸡胸肉阻抗幅值和相位角所采用的阻抗探头为六针式电极,电极材料为紫铜,电极长度为1.5cm,电极间距为1.5cm,测量温度为25℃。
进一步的,鸡胸肉阻抗幅值和相位角的测量位置在鸡胸肉龙骨突前部外侧,测量方向为顺肌纤维方向即电流方向垂直于肌纤维方向。
进一步的,通过高精度LCR数字电桥从0.06kHz到200kHz选取15个频点,频率由低到高,测量每个等级内每块鸡胸肉在15个频点处的阻抗幅值和相位角。
进一步的,15频点包括0.06~1kHz低频段的9个频点、1~50kHz中频段的4个频点以及50~200kHz高频段的2个频点。
进一步的,0.06~1kHz低频段的9个频点分别为0.06、0.08、0.1、0.12、0.15、0.2、0.25、0.4、0.8kHz,1~50kHz中频段的4个频点分别为1.5、5、15、50kHz,50~200kHz高频段的2个频点分别为100和200kHz。
进一步的,测量鸡胸肉阻抗幅值和相位角时,每个等级内鸡胸肉样品的数量大于等于15份。
进一步的,利用Matlab通过偏最小二乘分析对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
(1)本发明基于生物电阻抗技术建立鸡胸肉木质化程度分级模型,在生产线上实现了鸡胸肉的木质化判定和自动分级,节约了人工分拣的成本,提高了判别的客观性和准确率,实现了鸡胸肉在线品质无损检测分级;
(2)本发明中建立的木质化鸡胸肉的偏最小二乘分析模型,针对同一类检测对象,在测试部位及特征频点不变的前提下,可以不对该分级模型进行修改,就可适用于不同规模的木质化鸡胸肉分级生产线,具有广泛的适用性,针对不同的检测对象(如鸡胸肉日龄及品种不同),则可以依本发明方法根据新的参量对模型进行自适应性调整后再进行分级。
附图说明
图1是本发明的流程示意图;
图2是实施例中频率-阻抗幅值曲线图;
图3是实施例中频率-相位角曲线图;
图4是实施例中鸡胸肉木质化程度分级模型的正确率测试图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤一、通过指压法对鸡胸肉进行木质化人工评级,评级标准包括正常、轻微、中度和严重四个等级。
对鸡胸肉进行木质化人工评级具体是由经过一定训练后且有评级经验的研究或工作人员对鸡胸肉进行人工抓取观察木质化程度评级。木质化人工评级的评级标准具体为:
(1)正常,整体十分柔软,外表平滑、细腻,柔韧性好,掂在手中鸡胸肉两端自由垂下;
(2)轻微,整体柔软,在肉样顶端区域有轻微硬度触感;
(3)中度,肉样硬度主要集中在顶端区域,但底部仍然柔软,掂在手中底部仍有一定的下垂感,肉样整体都能感知到硬度存在,但在中部至底部区域仍有一定的柔韧性,且隐约存在因硬度增加导致的凸起部位;
(4)严重,肉样整体触感坚硬且无柔韧性,表面呈现木质状纹理结构,掂在手中无下垂感,可整体立在手中,通体表面有水膜状分泌物且底部可明显看出凸起部位,部位样本表面不同部分有渗入性血迹存在。
步骤二、采用阻抗探头测量每个等级内每块鸡胸肉的阻抗幅值和相位角。
所采用的阻抗探头为六针式电极,电极材料为紫铜,电极长度为1.5cm,电极间距为1.5cm,测量温度为25℃;测量位置在鸡胸肉龙骨突前部外侧,测量方向为顺肌纤维方向即电流方向垂直于肌纤维方向。
特征频点为阻抗幅值有显著性差异、有代表性的频点。通过显著性分析发现,频率较低时不同等级木质化鸡胸肉间阻抗幅值差异显著,随着频率升高,差异减小,因此通过高精度LCR数字电桥在低频段(0.06~1kHz)选取频点0.06、0.08、0.1、0.12、0.15、0.2、0.25、0.4、0.8kHz;中频段(1~50kHz)选取频点1.5、5、15、50kHz;高频段(50~200kHz)选取频点100和200kHz,频率由低到高,测量每个等级内每块鸡胸肉在15个频点处的阻抗幅值和相位角。
步骤三、利用Matlab通过偏最小二乘分析对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型。
步骤四、采用阻抗探头测量未经过人工评级的鸡胸肉在步骤二中所述15个频点处的阻抗幅值和相位角,根据所建立的鸡胸肉木质化程度分级模型计算获得对应的鸡胸肉木质化等级。
本实施例中,经步骤一人工评级后,正常、轻微、中度和严重四个木质化等级的鸡胸肉各留15个样品,采用步骤二和步骤三建立鸡胸肉木质化程度分级模型。
如图2所示,四个木质化等级的鸡胸肉采用步骤二的方法在15个频点处测得的阻抗幅值与频率的关系曲线(图中每个阻抗幅值均为15个鸡胸肉样品的平均阻抗幅值),表明:在0.06~200kHz范围内,相同频率下正常鸡胸肉比木质化鸡胸肉有更高的阻抗幅值,鸡胸肉的阻抗幅值随着木质化等级增加而减小,除了200kHz外均存在显著性差异。因此,利用中低频的阻抗幅值信息可以区分出不同木质化等级的鸡胸肉。
如图3所示,四个木质化等级的鸡胸肉采用步骤二的方法在15个频点处测得的相位角与频率的关系曲线(图中每个相位角均为15个鸡胸肉样品的平均相位角),表明:鸡胸肉相位角随着测试频率增加呈现先减小后增大再减小的波动变化趋势,在5kHz左右出现了最小值,频率为50kHz左右时,相位角达到中高频段的最大值。除了0.4kHz以外,各频点下正常鸡胸肉与木质化鸡胸肉的相位角始终差异显著,尤其是在中高频范围内,正常鸡胸肉的相位角显著高于木质化鸡胸肉的相位角。因此,利用中高频的相位角信息可以区分出正常鸡胸肉与木质化鸡胸肉。较低频段内三个木质化鸡胸肉组之间的相位角差异并不显著,但在200kHz时严重木质化鸡胸肉相位角显著低于轻微木质化鸡胸肉及中度木质化鸡胸肉。由此可以看出,利用高频段相位角信息可以区分出轻微、中度和严重三个等级的木质化鸡胸肉。
另取经步骤一人工评级后正常、轻微、中度和严重四个木质化等级的鸡胸肉各5个样品,采用步骤四的方法计算获得对应的鸡胸肉木质化等级,并与人工评级结果相比较。如图4和下表1所示(注:图4中纵坐标为1对应正常鸡胸肉,2对应轻微木质化鸡胸肉,3对应中度木质化鸡胸肉,4对应严重木质化鸡胸肉),测试整体正确预测率为80%,正常鸡胸肉和不同等级的木质化鸡胸肉得到了较好地区分,其中正常鸡胸肉和严重木质化鸡胸肉测试样本的准确率均达到了100%。
表1鸡胸肉木质化程度分级模型正确率测试结果
综上,本发明基于生物电阻抗技术建立鸡胸肉木质化程度分级模型,在生产线上实现了鸡胸肉的木质化判定和自动分级,节约了人工分拣的成本,提高了判别的客观性和准确率,实现了鸡胸肉在线品质无损检测分级。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过指压法对鸡胸肉进行木质化人工评级,评级标准包括正常、轻微、中度和严重四个等级;
采用阻抗探头测量每个等级内每块鸡胸肉的阻抗幅值和相位角;
利用Matlab对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型;
采用阻抗探头测量未经过人工评级的鸡胸肉的阻抗幅值和相位角,根据所建立的鸡胸肉木质化程度分级模型获得对应的鸡胸肉木质化等级。
2.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,对鸡胸肉进行木质化人工评级具体是由经过一定训练后且有评级经验的研究或工作人员对鸡胸肉进行人工抓取观察木质化程度评级。
3.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,木质化人工评级的评级标准具体为:
正常,整体十分柔软,外表平滑、细腻,柔韧性好,掂在手中鸡胸肉两端自由垂下;
轻微,整体柔软,在肉样顶端区域有轻微硬度触感;
中度,肉样硬度主要集中在顶端区域,但底部仍然柔软,掂在手中底部仍有一定的下垂感,肉样整体都能感知到硬度存在,但在中部至底部区域仍有一定的柔韧性,且隐约存在因硬度增加导致的凸起部位;
严重,肉样整体触感坚硬且无柔韧性,表面呈现木质状纹理结构,掂在手中无下垂感,可整体立在手中,通体表面有水膜状分泌物且底部可明显看出凸起部位,部位样本表面不同部分有渗入性血迹存在。
4.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,测量鸡胸肉阻抗幅值和相位角所采用的阻抗探头为六针式电极,电极材料为紫铜,电极长度为1.5cm,电极间距为1.5 cm,测量温度为25℃。
5.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,鸡胸肉阻抗幅值和相位角的测量位置在鸡胸肉龙骨突前部外侧,测量方向为顺肌纤维方向即电流方向垂直于肌纤维方向。
6.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,通过高精度LCR数字电桥从0.06 kHz到200 kHz选取15个频点,频率由低到高,测量每个等级内每块鸡胸肉在15个频点处的阻抗幅值和相位角。
7.根据权利要求6所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,15频点包括0.06~1 kHz低频段的9个频点、1~50 kHz中频段的4个频点以及50~200 kHz高频段的2个频点。
8.根据权利要求7所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,0.06~1 kHz低频段的9个频点分别为0.06、0.08、0.1、0.12、0.15、0.2、0.25、0.4、0.8 kHz,1~50 kHz中频段的4个频点分别为1.5、5、15、50 kHz,50~200 kHz高频段的2个频点分别为100和200 kHz。
9.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,测量鸡胸肉阻抗幅值和相位角时,每个等级内鸡胸肉样品的数量大于等于15份。
10.根据权利要求1所述的基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法,其特征在于,利用Matlab通过偏最小二乘分析对阻抗幅值数据和相位角数据进行训练分级,建立鸡胸肉木质化程度分级模型。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110569107.8A CN113358705A (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110569107.8A CN113358705A (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113358705A true CN113358705A (zh) | 2021-09-07 |
Family
ID=77527463
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110569107.8A Pending CN113358705A (zh) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113358705A (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008147988A1 (en) * | 2007-05-23 | 2008-12-04 | Singer Michaeal G | Determination of the safety of foodstuffs for consumption |
CN103760193A (zh) * | 2014-02-13 | 2014-04-30 | 南京农业大学 | 禽肉冻融次数快速鉴别方法 |
US20170007151A1 (en) * | 2014-02-14 | 2017-01-12 | Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. | Electrical impedance myography |
CN109115777A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-01 | 滁州学院 | 一种基于图像形变特征的鸡胸肉木质化程度分级系统及分级方法 |
CN109238893A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-18 | 滁州学院 | 一种基于硬度形变的鸡胸肉木质化程度自动分级系统及分级方法 |
CN109507204A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-22 | 滁州学院 | 一种基于弯曲度检测的鸡胸肉木质化分级方法及其装置 |
CN110018164A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 滁州学院 | 一种基于立体成像的鸡胸肉木质化等级分级方法及装置 |
CN110031348A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-19 | 滁州学院 | 一种手持式鸡胸肉木质化程度检测装置及其检测方法 |
CN110174401A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-27 | 滁州学院 | 一种基于视觉成像技术的鸡胸肉木质化程度分级装置及其方法 |
-
2021
- 2021-05-25 CN CN202110569107.8A patent/CN113358705A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008147988A1 (en) * | 2007-05-23 | 2008-12-04 | Singer Michaeal G | Determination of the safety of foodstuffs for consumption |
CN103760193A (zh) * | 2014-02-13 | 2014-04-30 | 南京农业大学 | 禽肉冻融次数快速鉴别方法 |
US20170007151A1 (en) * | 2014-02-14 | 2017-01-12 | Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. | Electrical impedance myography |
CN109115777A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-01 | 滁州学院 | 一种基于图像形变特征的鸡胸肉木质化程度分级系统及分级方法 |
CN109238893A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-01-18 | 滁州学院 | 一种基于硬度形变的鸡胸肉木质化程度自动分级系统及分级方法 |
CN109507204A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-22 | 滁州学院 | 一种基于弯曲度检测的鸡胸肉木质化分级方法及其装置 |
CN110018164A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 滁州学院 | 一种基于立体成像的鸡胸肉木质化等级分级方法及装置 |
CN110031348A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-19 | 滁州学院 | 一种手持式鸡胸肉木质化程度检测装置及其检测方法 |
CN110174401A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-27 | 滁州学院 | 一种基于视觉成像技术的鸡胸肉木质化程度分级装置及其方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李伟明 等: "基于阻抗特性和神经网络的鸡胸肉冻融次数鉴别方法", 《农业工程学报》 * |
谢谦 等: "木质化鸡胸肉的形成及营养调控", 《动物营养学报》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Crosbie et al. | Further evaluation of the flour swelling volume test for identifying wheats potentially suitable for Japanese noodles | |
Cho et al. | Detection of surface cracks in shell eggs by acoustic impulse method | |
CN102062720B (zh) | 烟叶粘黏强度的测定方法 | |
Ruiz et al. | Relationships between different prolamin proteins and some quality properties in durum wheat | |
CN108133328A (zh) | 大米食用品质的评价方法及其在马铃薯工程米上的应用 | |
CN109541031A (zh) | 基于声学和振动特性的水果硬度检测方法 | |
CN103163217A (zh) | 声表面波谐振器串联检测系统及其检测方法 | |
CN102183467B (zh) | 一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法 | |
CN113358705A (zh) | 一种基于生物电阻抗技术的鸡胸肉木质化分级方法 | |
CN104323412A (zh) | 一种功能型烟叶模块构建及应用方法 | |
Corrigan et al. | Winter squash (Cucurbita maxima) texture: sensory, chemical, and physical measures | |
CN107677619B (zh) | 一种烤烟中部叶和上部叶的判别方法 | |
CN113449792A (zh) | 一种无损快速检测食品质量的方法 | |
CN110749709A (zh) | 一种黄桃脆片质地检测的方法 | |
CN113207803B (zh) | 一种优质型快大白羽肉鸡新品系选育方法 | |
Verma et al. | Genetic variability among ‘Kashmiri Nakh’pear (Pyrus pyrifolia): A local variety grown in North-Western Himalayan region of India | |
CN110363234A (zh) | 鉴别小麦籽粒加工面粉兰州拉面制作适用性的方法 | |
CN107389620A (zh) | 一种准确快速测定樱桃番茄果实表面光泽度的方法 | |
CN111014078B (zh) | 一种米粉专用米的快速选用方法 | |
CN114617226A (zh) | 煲仔饭专用米及其制备方法 | |
CN206710383U (zh) | 一种鸡蛋裂纹检测分流机 | |
Mena et al. | Genetic diversity in king chilli (Capsicum chinense Jacq.) genotypes through SDS-PAGE | |
CN110297035B (zh) | 利用逼近距离评估米饭适口性的方法 | |
CN115684074B (zh) | 一种基于可见近红外光谱和迁移学习的梨品质预测方法 | |
CN114916696A (zh) | 一种鲜烟叶等级及品质判定标准的建立方法 |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210907 |