[发明专利]一种基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法无效

专利信息
申请号: 201310306871.1 申请日: 2013-07-18
公开(公告)号: CN103389324A 公开(公告)日: 2013-11-13
发明(设计)人: 黄洁;周于人;赵梦田;顾佳璐;杜桂苏;马美娟;周瑶;惠国华 申请(专利权)人: 浙江工商大学
主分类号: G01N27/00 分类号: G01N27/00
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王群
地址: 310018 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 气味 分析 技术 明虾 新鲜 检测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种明虾新鲜度检测方法。

背景技术

明虾,学名“对虾”,也称“中国对虾”。又名“大虾”、“角虾”、“白虾”、“凤虾”。其肉质肥厚,味道鲜美,富含蛋白质,深受人们的喜爱。明虾含有丰富的多种氮基酸类,微量元素Fe、Zn、Cu、Cr、Mn等对人体酶和核酸构型以及DNA的正常复制作用,有重要影响。另测知Se元素古量较高,为一般物质所不及,硒是一种对人体有益的微量元素,正常人血清的硒均值为22.9g%,其功能日显重要,对机体免疫能力影响很大,爱滋病是免疫缺损综合症,患者比正常人血浆中硒水平低54%,血红细胞中硒量低24%;他如结肠癌患者血清中硒均值为15.8g%,胃癌患者为15μg%,肝炎患者为14.5μg%,肝硬化患者为13.6μg%。因硒可防止肝坏死,有促进人体生长,延缓衰老,解除重金属毒性和抗癌等功效,而明虾中硒含量较多,值得注意。

食品在贮存、加工和运输过程中,由于自身和外界环境、微生物等的作用,水产食品腐败变质,产生不良风味,致使品质下降,影响食用。因此,食品品质评价显得相当重要。食品品质管理环节需要投入一定的人力,尤其是评判结果主要依靠主观进行评价,具有复杂性、监控难度大、水平要求高等特点。

虾内含有丰富的组胺酸,这是令其味鲜的主要成分。但虾一旦死亡,组胺酸即被细菌分解成为对人体有害的组胺物质。还有,虾的肠胃中常含有致病菌和有毒物质,死后极易腐败变质。特别是随着虾死亡时间的延长,虾体内积累的毒素越来越多,吃了便会出现中毒现象。

发明内容

为了克服已有明虾新鲜度检测的可操作性不强、准确性较差、灵敏度较低的不足,本发明提供了一种可操作性强、准确性良好、灵敏度较高的基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:

一种基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法,所述检测方法包括以下步骤:

1)样本学习过程,选择不同新鲜度等级的明虾样品,将所述明虾样品放置在空腔内,将空腔内的样品气通入电子鼻系统的气室,所述气室内的传感器得到检测数据,将检测数据输入到信噪比谱分析系统,调节噪声强度得到检测数据的共振信噪比曲线,根据所述共振信噪比曲线得到特征峰最大值SNRMax,构建所述特征峰最大值SNRMax与储存时间Time的明虾新鲜度检测模型:

Time=(SNRMax+68.25713)/3.52485    (1)

2)、将待检测的明虾放置在空腔,将空腔内的气体通入电子鼻系统的气室,将检测数据输入到信噪比谱分析系统,调节噪声强度得到检测数据的共振信噪比曲线,根据所述共振信噪比曲线得到特征峰最大值SNRMax,根据当前特征峰最大值SNRMax,根据明虾新鲜度检测模型得到存储时间,当储存时间Time>2,表示明虾的TVBN值已经超出了国家标准已经无法再食用。

进一步,所述步骤1)中,传感器得到检测数据进行是否属于异常点判别,设定检测数据的数据值为随机变化的量X,则有

X~N(μ,σ2)

μ和σ分别为电子鼻单通道数据的均值和标准差,判定是否满足:

P(|x-μ|>3σ)≤2-2Φ(3)

其中,P表示概率函数,Φ(3)表示正态分布在x=3时的概率,如果满足,则当前检测数据为异常点,将其删除,否则判定当前数据为正常数据。

本发明的有益效果主要表现在:可操作性强、准确性良好、灵敏度较高。

附图说明

图1是电子鼻检测系统的结构示意图。

图2是明虾保藏过程中挥发性盐基氮测定结果示意图。

图3是检测系统的传感器阵列响应曲线示意图。

图4是不同保藏时间的明虾电子鼻响应值的PCA分析二维图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1~图4,一种基于气味分析技术的明虾新鲜度检测方法,所述检测方法包括以下步骤:

1)样本学习过程,选择不同新鲜度等级的明虾样品,将所述明虾样品放置在空腔内,将空腔内的样品气通入电子鼻系统的气室,所述气室内的传感器得到检测数据,将检测数据输入到信噪比谱分析系统,调节噪声强度得到检测数据的共振信噪比曲线,根据所述共振信噪比曲线得到特征峰最大值SNRMax,构建所述特征峰最大值SNRMax与储存时间Time的明虾新鲜度检测模型:

Time=(SNRMax+68.25713)/3.52485    (1)

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