一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置，该方法包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，提取所述挥发性气体的气体主成分值；将所述存储温度、存储时间和气体主成分值输入至预先训练得到的新鲜度预测模型，得到鱼体的新鲜度等级。通过测定已知的相关明确限量标准的腐败指标和对鱼的感官评价，确定其腐败趋势和货架期：再通过电子鼻仪器测定其对应腐败过程中挥发性气体成分或者含量的变化，然后用主成分分析法提取主成分，最后将各个存储温度、存储时间和对应的挥发性气体主成分值和腐败指标含量应用到径向基函数神经网络中建立新鲜度预测模型，达到快速无损检测鱼体新鲜度的目的。

A Method and Device for Fish Freshness Detection Based on Temperature Change

【技术实现步骤摘要】
一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置
本专利技术实施例涉及食品安全监测
，尤其涉及一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置。
技术介绍
微生物生长、胺类物质的产生和挥发是鱼品质变化的重要影响因素，其中菌落总数和挥发性盐基氮等指标的变化通常与鱼的新鲜度变化相关，进而影响了气味和口感。对上述指标进行方便快捷的实时检测，可达到快速判定鱼新鲜度的目的。在鱼的运输、销售过程中，防止腐败的鱼进入销售市场损害消费者的身体健康成为食品安全的重要课题。目前，消费者购买水产品只能通过经验和感官判别鱼类的新鲜程度，同时商家在进货时为保证鱼类的新鲜会对水产品进行新鲜度的相关检测，但是由于人工检测存在耗时、效率低下的问题，且人工检测时会造成鱼体的损伤，导致鱼类的新鲜度受到影响，从而不能满足消费者的需求，造成滞销浪费。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置，通过结合径向基函数计算模型采集鱼挥发性气体并实时计算出腐败指标含量进而判定新鲜度等级，达到快速无损检测三文鱼新鲜度的目的。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，提取所述挥发性气体的气体主成分值；将所述存储温度、存储时间和气体主成分值输入至预先训练得到的新鲜度预测模型，得到鱼体的腐败指标含量并判定新鲜度等级。进一步地，获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体前，还包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，以及存储温度、存储时间和挥发性气体对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分；提取所述挥发性气体中的气体主成分值，以所述存储温度、存储时间和气体主成分值为输入，以对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分为输出；进行神经网络训练，得到新鲜度预测模型。进一步地，提取所述挥发性气体中的气体主成分值，具体包括：基于主成分分析方法提取所述挥发性气体中的主成分，所述主成分包括所述挥发性气体中含量最高的第一气体主成分、第二气体主成分和第三气体主成分；基于所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分与对应采集传感器的关系，将所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分分别转换为第一主成分值、第二主成分值和第三主成分值。进一步地，进行神经网络训练，具体包括：选取径向基函数神经网络，以存储温度、存储时间和气体主成分值为输入层的输入，以挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分为输出层的输出，设置最大神经元数为40，每次测试添加神经元数为1，相对误差设在±10％以内，以训练得到新鲜度预测模型。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测装置，包括：采集模块，用于获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，提取所述挥发性气体的气体主成分值；预测模块，用于将所述存储温度、存储时间和气体主成分值输入至预先训练得到的新鲜度预测模型，得到鱼体的新鲜度等级。进一步地，所述采集模块包括温度传感器和多个电子鼻传感器；所述温度传感器用于采集存储温度，所述电子鼻传感器用于获取鱼体的挥发性气体的响应值。进一步地，所述预测模块还用于：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，以及存储温度、存储时间和挥发性气体对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分；提取所述挥发性气体中的气体主成分值，以所述存储温度、存储时间和气体主成分值为输入，以对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分为输出；进行神经网络训练，得到新鲜度预测模型。进一步地，所述采集模块还用于：基于主成分分析方法提取所述挥发性气体中的主成分，所述主成分包括所述挥发性气体中含量最高的第一气体主成分、第二气体主成分和第三气体主成分；基于所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分与对应采集传感器的关系，将所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分分别转换为第一主成分值、第二主成分值和第三主成分值。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术第一方面实施例所述基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面实施例所述基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法和装置，通过测定已知的相关明确限量标准的腐败指标和对鱼的感官评价，确定其腐败趋势和货架期：再通过电子鼻仪器测定其对应腐败过程中挥发性气体成分或者含量的变化，然后用主成分分析法提取主成分，最后将各个存储温度、存储时间和对应的挥发性气体主成分值和腐败指标含量应用到径向基函数神经网络中建立新鲜度预测模型，结合径向基函数计算模型采集鱼挥发性气体实时计算出腐败指标含量并判定新鲜度等级，达到快速无损检测鱼体新鲜度的目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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为根据本专利技术实施例的基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法示意图；图2为根据本专利技术实施例的不同温度下挥发性盐基氮变化趋势图；图3为根据本专利技术实施例的不同温度下菌落总数变化趋势图；图4为根据本专利技术实施例的不同温度下感官评分变化趋势趋势图；图5为根据本专利技术实施例的10℃贮藏温度下电子鼻传感器响应值的变化示意图；图6为根据本专利技术实施例的4℃贮藏温度下电子鼻传感器响应值的变化示意图；图7为根据本专利技术实施例的0℃贮藏温度下电子鼻传感器响应值的变化示意图；图8为根据本专利技术实施例的-2℃贮藏温度下电子鼻传感器响应值的变化示意图；图9为根据本专利技术实施例的径向基函数神经网络运算步骤示意图；图10为根据本专利技术实施例的TVB-N的预测值与实验值对比图；图11为根据本专利技术实施例的TAC的预测值与实验值对比图；图12为根据本专利技术实施例的感官评分的预测值与实验值对比图；图13为根据本专利技术实施例的电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。目前对鱼品质的研究主要集中在化学成分变化、物理特性变化、微生物检测等方面。这种方法繁琐，不适合消费者的主观判断，因为消费者主要依靠鱼片的味道来做决定。随着冷链物流信息化水平的不断提高，在物流运输中越来越成熟的环境监测及过程控制技术，市场上针对运输过程中装货车厢的温度、湿度等环境信息的实时采集的方案和设备也已被提出并开发。已有的技术和方法存在着一些缺陷和不足，不能对鱼的新鲜度进行快速无损的检测，由于缺乏相应的设备和方法，目前对鱼新鲜度的检测方法耗时或者对鱼及其制品造成侵损，不利于最后的终端销售。因此，如何有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，其特征在于，包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，提取所述挥发性气体的气体主成分值；将所述存储温度、存储时间和气体主成分值输入至预先训练得到的新鲜度预测模型，得到鱼体的腐败指标含量并判定新鲜度等级。

【技术特征摘要】
1.一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，其特征在于，包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，提取所述挥发性气体的气体主成分值；将所述存储温度、存储时间和气体主成分值输入至预先训练得到的新鲜度预测模型，得到鱼体的腐败指标含量并判定新鲜度等级。2.根据权利要求1所述的基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，其特征在于，获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体前，还包括：获取鱼体的存储温度、存储时间和挥发性气体，以及存储温度、存储时间和挥发性气体对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分；提取所述挥发性气体中的气体主成分值，以所述存储温度、存储时间和气体主成分值为输入，以对应的挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分为输出；进行神经网络训练，得到新鲜度预测模型。3.根据权利要求2所述的基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，其特征在于，提取所述挥发性气体中的气体主成分值，具体包括：基于主成分分析方法提取所述挥发性气体中的主成分，所述主成分包括所述挥发性气体中含量最高的第一气体主成分、第二气体主成分和第三气体主成分；基于所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分与对应采集传感器的关系，将所述第一气体主成分、所述第二气体主成分和所述第三气体主成分分别转换为第一主成分值、第二主成分值和第三主成分值。4.根据权利要求2所述的基于温度变化的鱼体新鲜度检测方法，其特征在于，进行神经网络训练，具体包括：选取径向基函数神经网络，以存储温度、存储时间和气体主成分值为输入层的输入，以挥发性盐基氮含量、菌落总数和感官评分为输出层的输出，设置最大神经元数为40，每次测试添加神经元数为1，相对误差设在±10％以内，以训练得到新鲜度预测模型。5.一种基于温度变化的鱼体新鲜度检测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于获取鱼体的存储温度、存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：史策，贾志鑫，杨信廷，吉增涛，张佳然，
申请(专利权)人：北京农业信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：北京,11