CN115266671A - 一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及食品安全检测技术领域，且公开了一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，包括以下制备步骤：将1g无水柠檬酸和2g尿素溶解在10mLN,N‑二甲基甲酰胺(DMF)中，在180℃温度下加热8h，冷却至室温，将固体用超纯水清洗一次后分散在超纯水中，得蓝红双发射碳点，将0.11g2.5水氯化镉、75μL三巯基丙酸溶解在100ml超纯水中，然后滴加1M氢氧化钠溶液搅拌调节pH值至9，将整个溶液在冰浴下N2鼓泡脱气30min，蓝色发射碳量子点与绿色发射碲化镉量子点混合得三发射传感探针。构建了三发射传感探针，用于精胺的定量分析和视觉检测，实现了对食物中精胺的高灵敏度检测，有效解决了现有技术中传感系统稳定性较差、灵敏度较低和不能实现现场检测等问题。
Description
技术领域
本发明涉及食品安全检测技术领域，具体为一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针。
背景技术
食品安全是目前世界上面临的一个重要问题，近年来受到越来越多的关注，生物胺(BAs)作为含氮有机碱，主要由相应氨基酸的热或细菌酶脱羧产生，存在于各种常见的食品和饮料中，如奶酪、牛肉、鱼、红酒和等，在BAs中，组胺、精胺、酪胺、腐胺、苯乙胺和尸胺被认为是变质食物中常见的生物胺，BAs在低浓度下通常是无害的，但是在变质的食物中过量摄入生物胺会导致一些生理症状，包括呼吸窘迫、头痛、高血压和呕吐等，因此，食物腐败产生的胺类物质被认为是监测食品质量和辅助诊断疾病的重要生物标志物，已经严重威胁着人类的健康，
目前，检测生物胺的方法有很多，包括液相色谱法、电化学器件、导电聚合物材料和光学传感器，其中，光学传感器因其高灵敏度和高选择性而受到越来越多的关注，然而，传统的仅仅基于一种光原荧光强度变化的光学传感器总是不能像预期的那样良好，因为测定精度容易受到光原浓度、仪器特别是温度、湿度等外部环境的影响，此外，对于一种发光剂，在大多数情况下荧光强度的变化很小，人眼对荧光亮度变化的敏感性有限，可能会增加实验误差，甚至导致肉眼检测模式失败,相比之下，构建基于比率荧光传感的双色荧光探针可以显著增强颜色对比度并提高检测灵敏度，例如，孟增平等人制备了一种双发射探针，用于快速监测酸奶中生物胺；Abbasi-Moayed的团队也用比例荧光纳米探针测定肉中的精胺和亚精胺；此外，傅延昭等人也制备了碳点和CdTe量子点混合荧光探针检测生物胺，然而，双发射探头不仅制造工艺复杂，而且颜色变化也很小，为了解决这一问题，多色荧光传感系统在实际应用中则表现出很大的潜力。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，具备对食物中精胺的高灵敏度检测的优点，解决了现有技术中传感系统稳定性较差、灵敏度较低和不能实现现场检测的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，包括以下步骤：
S101、将1g无水柠檬酸和2g尿素溶解在10mL N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中，充分混匀后将其转移到高压灭菌器中，在180℃温度下加热8h，冷却至室温；
S102、取10mL液体放入氢氧化钠(50mg/mL)液体中混匀后离心，将固体用超纯水清洗一次后分散在超纯水中，得蓝红双发射碳点；
S103、将0.11g 2.5水氯化镉、75μL三巯基丙酸溶解在100ml超纯水中，然后滴加1M氢氧化钠溶液搅拌调节pH值至9；
S104、将整个溶液在冰浴下N2鼓泡脱气30min，在剧烈搅拌下加入碲氢化钠前驱液，在100℃回流1h 30min得到绿色发射碲化镉量子点；
S105、将所得蓝色发射碳量子点与所得绿色发射碲化镉量子点混合得三发射传感探针。
优选的，所述步骤S101中无水柠檬酸的浓度为55-60g/L。
优选的，所述步骤S105中蓝色发射碳量子点与绿色发射碲化镉量子点混合比例为5:1。
优选的，一种三发射传感探针在精胺定量分析和视觉检测中的应用，所述三发射传感探针由蓝红双色发射碳点(D-QDs)和绿色发射碲化镉量子点(G-QDs)和组成，所述三发射传感探针对精胺的响应是基于动态淬灭原理，所述三发射传感探针中的G-QDs和D-QDs红色峰的荧光强度同时被精胺猝灭。
优选的，一种基于深度学习的视觉监测装置，包括智能终端和暗盒，所述能终端用于接收、储存和分析数据；所述暗盒包括不透明箱体，箱体一侧设置有手机放置槽，且箱体上设置有供摄像头获取图像的通孔，箱体另一侧设置有可拆卸多试管支架，多试管支架上的试管中填充有上述的三色传感探针，箱体内部上方设置有紫外灯。
优选的，一种基于深度学习的视觉监测方法，包括以下步骤：
S201、利用上述的基于深度学习的视觉监测装置中的摄像头采集荧光图像，并将荧光图像分为训练集和测试集；
S202、在训练集中，标记所有试管，并将训练集标注为VOC2007格式；
S203、利用YOLO v3算法进行预测，提取标注为VOC2007格式的训练集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值；
S204、对预测后的荧光图像进行分割和特征提取，完成YOLO v3算法的训练；
S205、利用YOLO v3算法提取测试集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值，并生成线性关系；
S206、根据线性关系得到精胺的浓度。
与现有技术相比，本发明提供了一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，具备以下有益效果：
1、该用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，构建了三发射传感探针，用于精胺的定量分析和视觉检测，实现了对食物中精胺的高灵敏度检测，有效解决了现有技术中传感系统稳定性较差、灵敏度较低和不能实现现场检测等问题。
2、该用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，通过基于YOLO v3算法的智能手机摄像头辅助深度学习功能可捕获荧光比色图像，识别和处理照片，并使用软件剪切和读取RGB值，读取精胺的浓度，且以YOLO v3模型为代表的端到端目标检测方法具有识别速度快、识别精度高、模型抗干扰能力强等优点，在复杂环境下具有识别目标的潜力，该传感系统实现了对食品变质产生精胺进行高灵敏度的检测。智能手机集成的多色比例荧光便携式传感平台为高效便携检测有毒有害物质提供了极好的应用基础。
3、该用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，三发射传感探针是D-CDs和G-QDs的混合物，精胺浓度的增加将导致基于电子转移效应的D-CDs的红峰和G-QDs荧光强度的双重猝灭，但不会影响D-CDs蓝峰的荧光强度，从而实现对精胺的视觉监测。
附图说明
图1为本发明精胺的检测范围及曲线变化趋势示意图。
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。
请参阅图1，一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，包括以下步骤：
S101、将1g无水柠檬酸和2g尿素溶解在10mL N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中，充分混匀后将其转移到高压灭菌器中，在180℃温度下加热8h，冷却至室温；
S102、取10mL液体放入氢氧化钠(50mg/mL)液体中混匀后离心，将固体用超纯水清洗一次后分散在超纯水中，得蓝红双发射碳点；
S103、将0.11g 2.5水氯化镉、75μL三巯基丙酸溶解在100ml超纯水中，然后滴加1M氢氧化钠溶液搅拌调节pH值至9；
S104、将整个溶液在冰浴下N2鼓泡脱气30min，在剧烈搅拌下加入碲氢化钠前驱液，在100℃回流1h 30min得到绿色发射碲化镉量子点；
S105、将所得蓝色发射碳量子点与所得绿色发射碲化镉量子点混合得三发射传感探针。
进一步的，所述步骤S101中无水柠檬酸的浓度为55-60g/L。
进一步的，所述步骤S105中蓝色发射碳量子点与绿色发射碲化镉量子点混合比例为5:1。
进一步的，一种三发射传感探针在精胺定量分析和视觉检测中的应用，所述三发射传感探针由蓝红双色发射碳点(D-QDs)和绿色发射碲化镉量子点(G-QDs)和组成，所述三发射传感探针对精胺的响应是基于动态淬灭原理，所述三发射传感探针中的G-QDs和D-QDs红色峰的荧光强度同时被精胺猝灭。
进一步的，一种基于深度学习的视觉监测装置，包括智能终端和暗盒，所述能终端用于接收、储存和分析数据；所述暗盒包括不透明箱体，箱体一侧设置有手机放置槽，且箱体上设置有供摄像头获取图像的通孔，箱体另一侧设置有可拆卸多试管支架，多试管支架上的试管中填充有上述的三色传感探针，箱体内部上方设置有紫外灯。
进一步的，一种基于深度学习的视觉监测方法，包括以下步骤：
S201、利用上述的基于深度学习的视觉监测装置中的摄像头采集荧光图像，并将荧光图像分为训练集和测试集；
S202、在训练集中，标记所有试管，并将训练集标注为VOC2007格式；
S203、利用YOLO v3算法进行预测，提取标注为VOC2007格式的训练集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值；
S204、对预测后的荧光图像进行分割和特征提取，完成YOLO v3算法的训练；
S205、利用YOLO v3算法提取测试集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值，并生成线性关系；
S206、根据线性关系得到精胺的浓度。
工作原理：本发明设计构建了三发射传感探针，用于精胺的定量分析和视觉检测，实现了对食物中精胺的高灵敏度检测，有效解决了现有技术中传感系统稳定性较差、灵敏度较低和不能实现现场检测等问题,基于YOLO v3算法的智能手机摄像头辅助深度学习功能可捕获荧光比色图像，识别和处理照片，并使用软件剪切和读取RGB值，读取精胺的浓度,且以YOLO v3模型为代表的端到端目标检测方法具有识别速度快、识别精度高、模型抗干扰能力强等优点，在复杂环境下具有识别目标的潜力。该传感系统实现了对食品变质产生精胺进行高灵敏度的检测。智能手机集成的多色比例荧光便携式传感平台为高效便携检测有毒有害物质提供了极好的应用基础；三发射传感探针是D-CDs和G-QDs的混合物，精胺浓度的增加将导致基于电子转移效应的D-CDs的红峰和G-QDs荧光强度的双重猝灭，但不会影响D-CDs蓝峰的荧光强度，从而实现对精胺的视觉监测，其优点主要有三发射探针的制备简单，无需其他繁琐的步骤；结合凝胶可制备便携式固体探针，以检测实样腐败产生的挥发性精胺，效果明显且稳定；便携式光学设备(暗盒)将深度学习技术与智能手机相结合，以捕获RGB值，用于精胺含量的视觉监测。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针制备方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、将1g无水柠檬酸和2g尿素溶解在10mL N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中，充分混匀后将其转移到高压灭菌器中，在180℃温度下加热8h，冷却至室温；
S102、取10mL液体放入氢氧化钠(50mg/mL)液体中混匀后离心，将固体用超纯水清洗一次后分散在超纯水中，得蓝红双发射碳点；
S103、将0.11g 2.5水氯化镉、75μL三巯基丙酸溶解在100ml超纯水中，然后滴加1M氢氧化钠溶液搅拌调节pH值至9；
S104、将整个溶液在冰浴下N2鼓泡脱气30min，在剧烈搅拌下加入碲氢化钠前驱液，在100℃回流1h 30min得到绿色发射碲化镉量子点；
S105、将所得蓝色发射碳量子点与所得绿色发射碲化镉量子点混合得三发射传感探针。
2.根据权利要求1所述的一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，其特征在于：所述步骤S101中无水柠檬酸的浓度为55-60g/L。
3.根据权利要求1所述的一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，其特征在于：所述步骤S105中蓝色发射碳量子点与绿色发射碲化镉量子点混合比例为5:1。
4.根据权利要求1所述的一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，现提出一种三发射传感探针在精胺定量分析和视觉检测中的应用，其特征在于：所述三发射传感探针由蓝红双色发射碳点(D-QDs)和绿色发射碲化镉量子点(G-QDs)和组成，所述三发射传感探针对精胺的响应是基于动态淬灭原理，所述三发射传感探针中的G-QDs和D-QDs红色峰的荧光强度同时被精胺猝灭。
5.根据权利要求1所述的一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，现提出一种基于深度学习的视觉监测装置，其特征在于：包括智能终端和暗盒，所述能终端用于接收、储存和分析数据；所述暗盒包括不透明箱体，箱体一侧设置有手机放置槽，且箱体上设置有供摄像头获取图像的通孔，箱体另一侧设置有可拆卸多试管支架，多试管支架上的试管中填充有上述的三色传感探针，箱体内部上方设置有紫外灯。
6.根据权利要求1所述的一种用于食品新鲜度检测的三发射传感探针，现提出一种基于深度学习的视觉监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S201、利用上述的基于深度学习的视觉监测装置中的摄像头采集荧光图像，并将荧光图像分为训练集和测试集；
S202、在训练集中，标记所有试管，并将训练集标注为VOC2007格式；
S203、利用YOLO v3算法进行预测，提取标注为VOC2007格式的训练集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值；
S204、对预测后的荧光图像进行分割和特征提取，完成YOLO v3算法的训练；
S205、利用YOLO v3算法提取测试集中的试管位置和试管颜色的RGB信号值，并生成线性关系；
S206、根据线性关系得到精胺的浓度。
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