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鸡蛋新鲜度的检验

一、看:看蛋的表面、形状、大小、清洁度、有无霉斑及光泽。新鲜蛋:蛋壳实整平滑、无破损、无  (本文共1页) 阅读全文>>

江苏大学
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基于敲击振动、机器视觉和近红外光谱的禽蛋品质无损检测研究

禽蛋品质的自动化检测对满足消费者在禽蛋安全和质量方面的要求,以及提高禽蛋的市场价值和竞争力有重要意义。本课题以鸡蛋为研究对象,利用敲击振动响应信号分析、机器视觉和近红外光谱技术对鸡蛋的内外品质指标(蛋壳强度、裂纹、新鲜度)进行快速无损检测。主要研究内容如下:1.禽蛋蛋壳质量基础研究平台设计。以Labview语言编制平台软件系统,可实现禽蛋的自动敲击及振动响应信号的采集和分析。在此平台上进行基础研究,优化硬件和软件系统,以便更有效的采集禽蛋敲击振动响应信号,并为后期在线检测系统的设计提供基础技术参数。提取鸡蛋敲击振动响应信号频域功率谱的5个特征参数,采用线性分析方法(LDA),尝试检测鸡蛋蛋壳裂纹,模型的识别率为86.1%。试验结果表明利用敲击振动响应信号识别鸡蛋蛋壳裂纹是可行的。2.利用敲击振动响应信号分析技术识别蛋壳裂纹研究。首先,应用两种自适应滤波方法(归一化最小均方误差NLMS;最小二乘RLS)对敲击响应信号进行滤波处理,...  (本文共174页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中农业大学
华中农业大学

基于BP神经网络的鸡蛋新鲜度识别方法的研究

鸡蛋具有很高的营养价值,深受消费者喜爱。蛋的内部品质的好坏直接影响食用品质。在销售流通及加工方面,如能做到按新鲜度分级并按质论价,则既保护了消费者利益,又有利于生产经营者采取科学的管理,保证蛋的品质。因此,如何高效快速地检测鸡蛋的新鲜度,是亟待解决的课题。鸡蛋新鲜度研究原理为:根据蛋的光学特性可知,鲜鸡蛋对光的透射率会随着贮存时间的延长而下降。光的透射率变化,表明蛋的内部品质发生了变化,这种变化可以用鸡蛋内容物光信息的变化反映出来。本研究用机器视觉及神经网络技术建立鸡蛋的新鲜度(哈夫值)与鸡蛋光信息参数之间的相关关系,进行鸡蛋新鲜度无损检测与分级。鸡蛋新鲜度模型建立过程是:先在试验装置上提取鸡蛋的颜色信息(H、I、S),试验设备由光源与光室、摄像头与图像采集卡及计算机组成;光源与光室提供检测鸡蛋图像的环境;摄像头摄取被检测鸡蛋透射光图像并由图像采集卡数字化后送入计算机;通过编制的鸡蛋图像分析程序,提取鸡蛋图像参数(H、I、S),...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中农业大学
华中农业大学

鸡蛋品质综合无损检测方法的研究

鸡蛋加工过程中,需要检测蛋重、破损、蛋新鲜度和蛋芯颜色等指标,本论文在课题组前期已主要完成的蛋新鲜度、破损和蛋芯颜色检测模型及分级系统的基础上,提出利用机器视觉技术和声学检测技术来综合检测鸡蛋的品质,侧重于鸡蛋新鲜度和破损的综合无损检测模型研究,设计出能够把图像信号采集处理和声音信号采集处理相结合的实现鸡蛋品质综合无损检测的软件。本文在研究鸡蛋新鲜度综合无损检测模型时,先研究了鸡蛋敲击响应特性与新鲜度之间的相关关系,通过测得不同新鲜度下,鸡蛋敲击响应特性的声音数据,建立鸡蛋敲击响应特性与其新鲜度之间的关系模型,研究表明:鸡蛋敲击响应特性与其新鲜度有明显的关系,特别表现在共振峰频率随新鲜度的下降而成阶梯状下降。然后测得不同新鲜度下,同一鸡蛋的透射光图像和敲击响应特性的声音数据,提取相应的特征参数,建立新鲜度综合无损检测多元线性回归模型并进行检验,结果表明:鸡蛋新鲜度与蛋芯颜色Ⅰ、蛋形系数Bi、共振峰频率Freq、频谱面积Area以...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国农业大学
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鸡蛋新鲜度多指标融合光谱无损检测方法研究

鸡蛋在贮藏过程中容易腐败变质,危害消费者健康,损害生产者利益。分析鸡蛋新鲜度多指标融合算法,研究模型维护实现鸡蛋品种间模型预测,对鸡蛋新鲜度快速和无损检测有重要意义。本研究以白来航鸡蛋和矮脚鸡蛋为研究对象,利用可见/近红外光谱技术预测鸡蛋新鲜度,从光谱检测方向、新鲜度单指标、新鲜度综合指标和模型维护等方面开展研究,论文主要研究成果如下:1.对比了横向和纵向采集的光谱预测鸡蛋新鲜度模型结果。采集白来航鸡蛋横向(赤道部位)和纵向(钝头位置)光谱,利用SG平滑、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(1st Der)和二阶导数(2nd Der)方法预处理光谱,建立以哈夫单位、蛋黄指数和蛋白pH为鸡蛋新鲜度指标的偏最小二乘(PLSR)模型。对于横向和纵向光谱模型,哈夫单位预测相关系数分别为0.881和0.813,蛋黄指数预测相关系数分别为0.855和0.848,蛋白pH预测相关系数分别为0.888和0.857。比较...  (本文共140页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京农业大学
南京农业大学

基于多传感器融合无损检测鸡蛋品质的研究

农产品无损检测的目的是在不破坏样品的情况下,对其进行无损指标的测定,并与实际品质参数建立对应关系,最终达到分级的目的。单传感器无损检测虽对农产品的常规品质指标有较好的激励响应特性,但存在检测精度差、稳定性不高和部分传感器运行成本过高的问题。此外还有一些品质属性是用单一传感器难以识别的,表明单传感器的检测范围存在一定“盲区”。另一方面,出口标准的提高,导致农产品检测趋向全面性,即需要输出一组全面的品质数据,这也是单一传感器难以完成的。因此:无论从应用,需求还是控制风险的角度来看,多传感器融合应用于农产品无损检测中都是十分必要的。为了探索多传感器融合在食品检测领域的可行性,提升检测的准确性,扩大检测的适应面。本文以鸡蛋为研究对象,将传感器信息预处理、传感器融合(数据层和特征层)、专家系统和虚拟仪器等技术系统的应用于鸡蛋品质的无损检测中。这一研究,较单传感器无损检测,一方面:有效提高了检测精度,范围和稳定性。另一方面:通过传感器的融合...  (本文共204页) 本文目录 | 阅读全文>>