基于单片机的智能肉质安全检测仪设计

发布时间：2022-01-11 10:43

　　生活中的肉类食品在变质初期很难区分其变质程度,而肉质的健康程度会很大程度上影响到居民的身体健康。本文结合单片机技术、气味传感器技术、人机交互技术、结合数据滤波、模糊推理来设计肉质检测仪,相对于传统的感官检测和挥发性盐基总氮检肉质检测技术有着易于携带、反应灵敏、检测迅速等特点,具有良好的应用前景。 

【文章来源】：电脑知识与技术. 2020,16(26)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

硫化氢浓度随挥发性盐基氮浓度变化

图1 硫化氢浓度随挥发性盐基氮浓度变化由图2可以看出在肉类变质过程中，随着挥发性盐基氮的增多，氨气和硫化氢气体浓度也呈正比上升，并和挥发性盐基氮成比例关系，因此可反向通过对氨气和硫化氢气体的浓度测量来判断挥发性盐基氮(TVB-N)的浓度进而判断肉类变质程度。

实验：将猪肉和传感器放入半密封容器中，对传感器输出模拟电压进行定期检测。在ad精度为12位的情况下,将前四天的各传感器值变化图3所示。上图可知硫化氢气体和氨类都可单独用于检测肉类的变质程度。然而如果单独只用氨气或硫化氢浓度作为肉质的评判标准，氨气和硫化氢气体会发生化学反应产生硫化氢铵，同时氨气在酸性环境下和硫化氢气体在碱性环境下易和其他物质发生反应而使各自浓度降低的问题。为增加检测系统的鲁棒性，适应不同环境下，于是采用模糊推理的方式将氨和硫化氢气体浓度融合处理，模糊推理是人工智能的一个分支，其模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们对肉质判断的思维过程数学化、系统化。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单片机的“C语言程序设计”课程教学研究[J]. 杨立,张乐,李霞.  无线互联科技. 2020(01)
[2]硫化氢生成机理及影响因素实验研究[J]. 侍雁翔,刘峰.  中国石油和化工标准与质量. 2019(12)
[3]基于最小二乘法的线性与非线性拟合[J]. 莫小琴.  无线互联科技. 2019(04)
[4]单片机与嵌入式系统开发方法[J]. 史磊.  电子技术与软件工程. 2018(22)
[5]基于单片机的嵌入式系统开发及研究[J]. 王家宇.  数字通信世界. 2018(05)
[6]基于物联网的食品安全检测系统设计[J]. 雷嘉明,唐军.  物联网技术. 2017(01)
[7]基于单片机的嵌入式系统开发及实践要点研究论述[J]. 张志.  电脑知识与技术. 2016(01)
[8]基于MATLAB的测量数据滤波与最优控制方法研究[J]. 李宇超,谢锐,姚舜才.  电子科学技术. 2016(01)
[9]感官评价原理与实践在肉质评价中的应用[J]. 吴兴利,边连全.  中国家禽. 2004(19)

硕士论文
[1]模糊推理的鲁棒性分析[D]. 王龙.浙江理工大学 2018



本文编号：3582645