用于肉类检测的传感器阵列优化方法

    公开(公告)号:CN104483460A

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201410523077.7

    申请日:2014-09-30

    Abstract: 本发明提供了一种用于肉类检测的传感器阵列优化方法,该方法包括:S1:获取被测肉样的品质指标数据;S2:通过传感器阵列对该被测肉样的气味进行采集,得到传感器阵列的响应数据;S3:对该响应数据进行特征提取,得到该传感器阵列的特征数据;S4:对该特征数据进行主成分分析得到该被测肉样的贮藏天数主成分模型,根据该贮藏天数主成分模型对该特征数据进行负荷加载分析得到该传感器阵列中每一个传感器的贡献率;S5:对该传感器阵列的特征数据与该品质指标数据之间进行相关性分析;S6:根据该贡献率以及该相关性分析的结果对该传感器阵列进行优化。本发明能够达到精简识别传感器数量以及肉类新鲜度快速判定的效果。

    一种冷却肉中假单胞菌数量预测方法及系统

    公开(公告)号:CN104293878A

    公开(公告)日:2015-01-21

    申请号:CN201410523076.2

    申请日:2014-09-30

    Abstract: 本发明公开一种冷却肉中假单胞菌数量预测方法及系统,所述方法包括:S1.定时对冷却肉进行假单胞菌数量检测,得到假单胞菌数量;S2.根据所述假单胞菌数量,建立假单胞菌数量预测模型;S3.根据实时采集的温度,利用所述预测模型实时预测冷却肉中假单胞菌数量。本发明的冷却肉中假单胞菌数量预测方法及系统有效利用现有的环境信息监测数据,尤其是温度数据,来对冷却肉的质量进行监测。

    一种冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统

    公开(公告)号:CN104298868B

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201410521774.9

    申请日:2014-09-30

    Abstract: 本发明公开一种冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统,所述方法包括:S1.在至少三个不同温度环境下定时对冷却肉进行货架期品质分析,得到不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量;S2.综合所述不同时间段的感官评价结果、理化分析结果及微生物数量,确定所述冷却肉的最低腐败量;S3.根据所述最低腐败量及所述不同时间段的微生物数量,构建冷却肉货架期预测模型;S4.通过所述冷却肉货架期预测模型预测冷却肉货架期。本发明提出的冷链物流的冷却肉货架期预测方法及系统通过构建冷却肉货架期模型提高了预测冷却肉货架期的准确性。

    一种适用于弧形容器的双目条形码识读设备

    公开(公告)号:CN106845301B

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201611263035.X

    申请日:2016-12-30

    Abstract: 本发明提供了一种适用于弧形容器的双目条形码识读设备,包括:两个可旋转平面,每个旋转平面上设置有一个摄像头和一个红外测距模块,两个摄像头分别用于采集位于弧形容器第一区域和第二区域内的条形码图像;两个红外测距模块分别用于测量对应的旋转平面与弧形容器表面的距离,并在检测到对应的旋转平面与弧形容器的距离最小时控制对应的旋转平面停止旋转;识读设备还包括处理器,用于分别对第一条形码图像以及第二条形码图像进行条形码列宽度纠正以得到纠正后的第一条形码图像和第二条形码图像,并将纠正后两幅条形码图像进行拼接处理得到完整的目标条形码图像,本发明能够解决弧形容器上条形码的识读问题,提高弧形容器上的条形码识别成功率。

    一种适用于弧形容器的双目条形码识读设备

    公开(公告)号:CN106845301A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201611263035.X

    申请日:2016-12-30

    CPC classification number: G06K7/10722 G06K7/10861 G06K7/1456 G06K7/1491

    Abstract: 本发明提供了一种适用于弧形容器的双目条形码识读设备,包括:两个可旋转平面,每个旋转平面上设置有一个摄像头和一个红外测距模块,两个摄像头分别用于采集位于弧形容器第一区域和第二区域内的条形码图像;两个红外测距模块分别用于测量对应的旋转平面与弧形容器表面的距离,并在检测到对应的旋转平面与弧形容器的距离最小时控制对应的旋转平面停止旋转;识读设备还包括处理器,用于分别对第一条形码图像以及第二条形码图像进行条形码列宽度纠正以得到纠正后的第一条形码图像和第二条形码图像,并将纠正后两幅条形码图像进行拼接处理得到完整的目标条形码图像,本发明能够解决弧形容器上条形码的识读问题,提高弧形容器上的条形码识别成功率。

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