雞蛋新鮮度可見-近紅外光譜在線檢測技術(shù)研究.pdf

1、雞蛋新鮮度是衡量雞蛋內(nèi)部品質(zhì)的核心指標，不同新鮮度級別的雞蛋內(nèi)部所富含的營養(yǎng)元素存在著一定的差異，根據(jù)農(nóng)業(yè)部相關(guān)標準，新鮮度低于B級以下的雞蛋不宜食用。目前我國在雞蛋品質(zhì)無損檢測方面，僅僅對質(zhì)量、裂紋等外部品質(zhì)檢測有著實際的應(yīng)用，而在其內(nèi)部品質(zhì)方面多半采用“人工照蛋”的方式，該檢測方式勞動強度大、效率低、且準確率不高。
　　不同新鮮度級別的雞蛋所含的C-H、O-H、N-H等含氫基團數(shù)量也不同，從而所獲得的可見-近紅外光譜數(shù)據(jù)信息存

2、在著差異。因此，利用可見-近紅外光譜技術(shù)結(jié)合合適的數(shù)據(jù)處理方法，無損、智能的判別出雞蛋新鮮度等級，不僅有著重要的科學(xué)研究意義，也對實際生產(chǎn)應(yīng)用起著積極指導(dǎo)意義。
　　本研究以不同新鮮度級別的雞蛋作為研究對象，搭建了雞蛋透射光譜的在線采集系統(tǒng)，對采集后的光譜進行平滑去噪、波長篩選并建立了雞蛋新鮮度判別模型。具體的研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　(1)分析出動態(tài)采集光譜所存在的問題，并根據(jù)這些問題，搭建合理的雞蛋透射光譜在線采集系統(tǒng)。

3、動態(tài)采集的光譜存在著不平滑、噪聲大、數(shù)據(jù)不穩(wěn)定等問題，經(jīng)分析主要是由于漏光、機器震動兩大因素所造成。為此，設(shè)計了一個橫跨在雞蛋傳送流水線之上的檢測暗箱，保證所有的光譜檢測設(shè)備都不與傳送流水線裝置接觸，在暗箱檢測的內(nèi)周圍采用隔板、黑膠布進行密封和防光照影響。將可調(diào)節(jié)的鹵素燈光置于雞蛋傳送裝置的下方，接收器置于雞蛋的上方，光電傳感器置于側(cè)邊。當雞蛋到達指定位置時，觸發(fā)傳感器，傳感器給控制器一個“有蛋”的信號，控制器將信號反饋給電腦串口，電腦

4、的光譜采集軟件監(jiān)聽到串口信號，驅(qū)使光譜儀采集雞蛋的透射光譜。
　　(2)對采集后的光譜，進行合適的數(shù)據(jù)處理。將雞蛋分成散黃蛋和非散黃蛋兩類，然后在非散黃蛋類中設(shè)定AA級、A級、B級及以下三個等級。對原始光譜進行多元散射校正(MSC)平滑、去噪，并利用連續(xù)投影法(SPA)特征波長挑選的方法，篩選了14個特征波長，建立了偏最小二乘(PLS-DA)散黃蛋的判別模型，模型的校正集準確率為99.21％，預(yù)測集準確率100％。剔除散黃蛋后，對

5、剩余的非散黃蛋光譜進行標準正態(tài)變換(SNV)預(yù)處理，使用多模式共識特征波長挑選的方法，篩選了39個波長，建立了偏最小二乘雞蛋新鮮度等級的判別模型，模型的校正集準確率92.31％，預(yù)測集的準確率為91.23％。
　　(3)建立了上位機電腦與下位機PLC之間的通信，實現(xiàn)了兩者數(shù)據(jù)交互。PLC將“有蛋”的信號傳遞到電腦串口，采集軟件監(jiān)聽到電腦串口的信號后，實時采集雞蛋的可見-近紅外透射光譜。電腦開發(fā)的軟件能夠利用已經(jīng)建立好的判別模型對采

6、集光譜文件的數(shù)據(jù)進行提取和變換，實現(xiàn)雞蛋新鮮度的判別，并將雞蛋新鮮度“等級信號”傳遞給PLC，PLC根據(jù)等級信號去控制分級通道的執(zhí)行機構(gòu)，完成分級操作。
　　(4)利用微軟公司的VS2010軟件，開發(fā)了雞蛋新鮮度判別可視化軟件，該軟件主要的功能:自動讀取光譜儀采集后的文本文件數(shù)據(jù)，并顯示雞蛋透射圖譜;對文本文件的數(shù)據(jù)按照已經(jīng)利用Matlab軟件建立好的數(shù)學(xué)模型進行植入;建立與PLC之間的通信，能夠?qū)崟r的監(jiān)聽和發(fā)送信號;整個采集及模