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公开(公告)号：CN107991396A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711005432.1
申请日：2017-10-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明一种基于风味分析的马铃薯全粉快速鉴别方法，属于马铃薯主食化原料品质安全检测领域，提出基于顶空固相微萃取技术结合气-质联用法对马铃薯生全粉风味组分进行定性分析，构建嗅觉智能检测系统。通过对样品的传感响应信号采集和提取分析，应用模式识别方法建立马铃薯生全粉的判别模型。本发明以不同加工温度的马铃薯全粉的风味特性分析为依据，基于智能感官技术，模拟人类嗅觉对不同加工条件的脱水马铃薯原料进行智能判别。本发明为马铃薯全粉的加工和质量调控提供了一种快速、无损、较为准确的方法，可应用于马铃薯主食化生产的原料采购、加工、贮藏等多个环节，为马铃薯主食化产品的品质保障提供理论依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107044967A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710250928.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法，属于农产品品质无损检测技术领域。本发明通过采集马铃薯粉样品的近红外光谱，对吸收光谱信号应用最小二乘判别分析法，对马铃薯是否为全粉进行预测判别；针对上一步判定为马铃薯全粉的信号，根据主成分分析结合支持向量机判别法，建立马铃薯生全粉的快速鉴别模型。本发明的整个检测过程无需针对样品理化测试，检测过程简单，快速，且无污染。本发明的方法可以实现马铃薯生熟全粉真实性的快速鉴别，尤其针对混淆马铃薯生、熟全粉的问题产品提供一种快速检测方法，对马铃薯主食化生产的原料品质控制具有重要作用。
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公开(公告)号：CN106525875A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611112883.0
申请日：2016-12-07
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/95
CPC classification number: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种腊肉腌制过程中色泽和质构变化的高光谱检测方法，涉及畜产品加工过程中品质检测技术领域。其包括以下步骤：应用高光谱成像系统扫描得到不同腌制加工阶段的腊肉三维数据信息块；计算腊肉样品的感兴趣ROI）区域的平均光谱并筛选特征波长；基于样本的特征反射光谱和图像纹理特征，建立腌制腊肉的色泽和质构的偏最小二乘回归预测模型；通过预测光谱图像中每一像素点对应的色泽L*,a*,b*值和质构指标（硬度、黏弹性值），绘制腌制过程中不同加工阶段的腊肉色泽和质构分布图，实现腌制腊肉加工过程中品质的智能监测，对肉制品质量安全进行精准控制。
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公开(公告)号：CN107044967B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201710250928.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种马铃薯生全粉近红外光谱快速鉴别的方法，属于农产品品质无损检测技术领域。本发明通过采集马铃薯粉样品的近红外光谱，对吸收光谱信号应用最小二乘判别分析法，对马铃薯是否为全粉进行预测判别；针对上一步判定为马铃薯全粉的信号，根据主成分分析结合支持向量机判别法，建立马铃薯生全粉的快速鉴别模型。本发明的整个检测过程无需针对样品理化测试，检测过程简单，快速，且无污染。本发明的方法可以实现马铃薯生熟全粉真实性的快速鉴别，尤其针对混淆马铃薯生、熟全粉的问题产品提供一种快速检测方法，对马铃薯主食化生产的原料品质控制具有重要作用。
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公开(公告)号：CN107748165A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711127137.3
申请日：2017-11-15
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/84 , G01N33/00 , G01N30/02 , G01N30/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/194 , G06T7/13 , G06T7/90
CPC classification number: G01N21/84 , G01N30/02 , G01N30/06 , G01N33/0031 , G01N2021/8466 , G01N2030/062 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉与电子鼻融合技术的马铃薯龙葵素检测方法，属于农产品无损检测技术领域。用机器视觉获得马铃薯图像，提取图像中绿皮及发芽区域的颜色及纹理特征；然后依据气相色谱-质谱联用仪所得气体信息构建专用于马铃薯测定的电子鼻传感器阵列，优化集气装置与测定条件，对待测马铃薯进行气体成分采集，提取响应信号的稳定值作为特征值；最终将所得图像信息与电子鼻信息进行特征层融合，建立其与龙葵素含量之间的相关模型，实现对马铃薯中龙葵素含量的快速高效无损伤检测。本发明提出基于电子鼻与机器视觉融合技术对马铃薯贮藏过程中龙葵素含量进行预测，目前尚未见报道，是将无损检测技术应用于农产品安全性指标检测的积极探索。
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公开(公告)号：CN106769894A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611129004.5
申请日：2016-12-09
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱成像的腊肉腌制过程中盐分分布检测方法，涉及畜产品加工过程中品质检测技术领域。其包括以下步骤：应用高光谱成像系统扫描得到不同腌制时段的腊肉三维数据信息块；计算腊肉样品的感兴趣（ROI）区域的平均光谱并筛选特征波长；基于样本的特征反射光谱，建立腌制腊肉含盐量的偏最小二乘回归预测模型；通过预测光谱图像中每一像素点对应的盐度值，绘制腌制过程中腊肉盐分含量分布图，实现腌制腊肉加工过程中盐分分布的智能监测，促进我国传统腌制品加工业朝绿色健康的方向发展。
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