【摘 要】
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即食海参因其独特的结构特性,在自然环境中放置时,极易发生腐败,不仅造成食用品质下降,甚至会引发食品安全问题,因此,检测新鲜度具有重要的意义。目前常用的方法有感官检测法
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即食海参因其独特的结构特性,在自然环境中放置时,极易发生腐败,不仅造成食用品质下降,甚至会引发食品安全问题,因此,检测新鲜度具有重要的意义。目前常用的方法有感官检测法和理化检测法,感官检测受主观因素影响较大,理化检测法过程繁琐,耗时较长,且需要专用分析仪器。针对这些问题,本文从机械特性和视觉特征层面对海参新鲜度进行研究,并用模糊神经网络方法,构建新鲜度评鉴模型,实现海参新鲜度等级的自动分级。主要研究内容如下:1.设计了机械特性检测装置。用Solidworks完成了该装置三维模型,选取合适电机及控制卡,组建运动单元,实现海参机械特性检测;构建数据处理单元,测量检测过程中海参作用在探头上的力;编写了装置控制软件,为检测即食海参机械特性提供设备基础。2.进行扫描电镜试验,分析了即食海参内部组织结构随新鲜度的变化规律,在机理层面验证了新鲜度与机械特性的相关性。利用机械特性检测装置对即食海参进行检测,得到力学特性曲线,通过对不同新鲜度即食海参的力学特性曲线进行分析,提取最大压力值FN,弹性能W和计数比P作为表征新鲜度的特征值。3.对不同新鲜度即食海参图像进行分析,得到体壁纹理特征随新鲜度的变化规律。构建机器视觉系统,采集海参图像,利用灰度化、中值滤波方法完成图像预处理;建立灰度梯度共生矩阵,提取纹理特征值,用主成分分析方法对纹理数据降维,提取前两个反映海参纹理信息的主成份。4.基于机械特性和纹理特征,分别构建即食海参新鲜度评判模型,模型判别正确率为76.2%和73.9%。在分析模型输出结果基础上,提出改进的网络结构,构建以机械特性和视觉特征共同作为输入的模型,判别正确率达94.04%。
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