基于近红外光谱技术的猪胴体检测系统研究及开发

发布时间：2020-10-23 22:55

　　 我国有着庞大的猪肉消费市场,随着人们生活水平的提升,消费者不再满足于猪肉数量的充足,而对于猪肉质量提出了更高的标准,因此实现猪肉有效的分级成为当下社会对于食品安全的迫切需求。瘦肉率作为评价猪肉品质的关键指标,研究与开发猪胴体分级检测系统,摆脱传统低效的人工分级方式,对于整个猪肉消费产业的发展都有着深远的现实意义。近红外光谱分析技术因为高效无损的优点而越来越多地应用于食品检测中,本文在分析国内外猪胴体分级现状与趋势基础上,利用猪胴体对近红外光的反射光谱特性,结合光学系统、近红外光谱信号采集与处理硬件系统与光谱数据采集软件系统,提出了猪胴体肥瘦率检测系统设计方案。基于非对称交叉式切尼-特纳结构设计了光谱信号采集的光学系统,对光学系统中的光源、Y型光纤、光栅等元器件进行了选型与分析,在对CCD光电探测器特性参数的分析基础上,设计了猪胴体肥瘦率检测系统的光学系统,实现对猪胴体近红外光谱的采集及光电转换。针对CCD探测器采集的信号,本文设计了近红外光谱信号采集与处理硬件系统的方案。根据硬件的供电需求设计了电源系统,采用FPGA实现CCD工作、模数转换与数据传输的时序逻辑。设计了信号调理模块,实现了电路间的阻抗匹配、电压反相、偏置电压去除与噪声抑制等功能。通过对串口进行配置完成信号的通信。在硬件各模块的设计基础上,搭建了猪胴体肥瘦率检测系统的硬件系统。基于WPF开发工具对猪胴体反射光谱数据采集软件进行了设计,在分析了功能模块需求与软件流程基础上,设计了软件的总体方案。通过采集背景暗噪声、白板反射光幅值与样品反射光幅值,计算获得准确的猪胴体反射率,并实时反映包含肉品肥瘦特性的近红外反射光谱信息。结合光学系统、近红外光谱信号采集与处理硬件系统与数据采集软件搭建了肉品特性检测实验平台,设计了不同条件下猪胴体肥瘦反射光谱特性分析实验,获得了检测猪肉肥瘦率的最佳检测波段,并对猪肉厚度、光源照射高度及猪肉新鲜度等影响因素进行了研究分析,实验表明本课题开发的猪胴体检测系统可满足猪胴体肥瘦检测的需求。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：S828;O433.5
【部分图文】：

图 1.1 Fat-O-Meater 猪胴体分级操作示意图为提高猪胴体分级的自动化与智能化，基于超声波技术对猪胴体进行智能分级的相关到了广泛的关注。超声波技术跟光电技术不同之处在于超声波分级设备并不需要刺进部，而是利用超声波的穿透性，从而获取反射回来的猪胴体的超生波信息，由此来推体表层的背膘厚度与眼肌厚度。相比光电感应技术，超声波具备更高的精度和速度。比较广泛的是丹麦 SFK 公司的 AutoFom、日本 Tokyo Keiki 公司的 LS-1000 及 CS-3声波系统[19]。丹麦 SFK 公司基于超声波技术自主研制了全自动肉脂仪系统（AutoF 1.2 所示。该系统分布了 16 个超声波传感器阵列，每 5mm 便可扫描一个点，速度可时 1150 头，能够对猪胴体上 3200 个测量点的背膘厚度与眼肌厚度进行准确快速的测，并估测获得胴体各主要分割肉部位的瘦肉率[20]。这些数据可以作为猪肉生产环节质分级的重要依据，因此应用广泛。但因为设备昂贵，维护不易，一般中小企业难以承其市场有限。目前国内在超声波胴体分级领域里的研究主要是倪德斌[21]等人利用丹麦生产的全自动肉脂仪研究了同胞测定猪和杂交组合猪胴体瘦肉率的活体瘦肉率估测，厚度、眼肌厚度与猪胴体体重建立了活体和猪胴体瘦肉率估测方程。

图 1.1 Fat-O-Meater 猪胴体分级操作示意图胴体分级的自动化与智能化，基于超声波技术对猪胴体进行智能分级的关注。超声波技术跟光电技术不同之处在于超声波分级设备并不需利用超声波的穿透性，从而获取反射回来的猪胴体的超生波信息，由背膘厚度与眼肌厚度。相比光电感应技术，超声波具备更高的精度和的是丹麦 SFK 公司的 AutoFom、日本 Tokyo Keiki 公司的 LS-1000 及[19]。丹麦 SFK 公司基于超声波技术自主研制了全自动肉脂仪系统（A。该系统分布了 16 个超声波传感器阵列，每 5mm 便可扫描一个点，，能够对猪胴体上 3200 个测量点的背膘厚度与眼肌厚度进行准确快获得胴体各主要分割肉部位的瘦肉率[20]。这些数据可以作为猪肉生产要依据，因此应用广泛。但因为设备昂贵，维护不易，一般中小企业限。目前国内在超声波胴体分级领域里的研究主要是倪德斌[21]等人利用自动肉脂仪研究了同胞测定猪和杂交组合猪胴体瘦肉率的活体瘦肉率肌厚度与猪胴体体重建立了活体和猪胴体瘦肉率估测方程。

即入射光强度一定的情况下，漫反射率应与漫反射光强度成正比[42]。然而过程中，不仅仅只存在漫反射形式，同时还存在各种形式的散射与吸收，而小、分布及形状均会对漫反射光强度产生影响，因此漫反射率不遵守比耳-朗贝尔卡-蒙克（Kubelka-Munk）定律表示： = 1 / ( / )22( / )05，K 表示为吸光系数，S 表示为散射系数。可以看出，被测样品的漫反射率 R 受到样品的吸光系数 K 以及散射系数 S 的化学成分的吸光系数K是不同的，所以可通过吸光系数K值来测定样品中的部颗粒大小与肉质紧实度决定了散射系数 S，因此可以通过测定散射系数 S理结构。射光如图 2.2 所示，是近红外光照射进入猪肉后，经过多次吸收、反射与折的光，因此蕴含了样品的结构和成分信息[43]。例如漫反射光方向的变化是因粒及分子对光的散射，这其中包含了猪肉样品的物理结构信息。而漫反射光因在于内部物质对光的吸收，因而包含了猪肉样品的化学成分信息。这些都谱法测定分析获得。
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本文编号：2853658