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    基于多傳感器融合的雞肉新鮮度檢測方法

    2013-04-03 00:13:50常志勇陳東輝佟月英翁小輝
    關(guān)鍵詞:壓頭新鮮度試驗機

    常志勇,陳東輝,張 凌,佟月英,翁小輝,佟 金

    (1.吉林大學(xué)生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,長春130022;2.吉林大學(xué) 工程仿生教育部重點實驗室,長春130022; 3.吉林大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院,長春132022)

    肉品在儲藏過程中,隨著其新鮮度降低,肉中進行的自溶和細(xì)菌的生長與繁殖等一系列生物化學(xué)反應(yīng),破壞了肉組織結(jié)構(gòu)的完整性,肌肉纖維彈性下降,與此同時,在這個過程中,其揮發(fā)性成分也發(fā)生明顯變化,氣味也有著顯著區(qū)別。所以肉的氣味變化和彈性與肉的新鮮度呈現(xiàn)出很好的相關(guān)性。近年來,許多專家學(xué)者致力于研究利用電子鼻通過獲得不同的氣味指紋數(shù)據(jù)檢驗肉品新鮮程度[1-3],并開始研究肉的彈性與肉的新鮮度的關(guān)系,認(rèn)為肉的彈性能夠反映肉的新鮮度[4]。這些研究對肉品新鮮度進行無損、快速評定,取得了較好結(jié)果。不足的是以上方法從單一層面上檢測肉類的新鮮度,由于肉類腐敗變質(zhì)是一個復(fù)雜的過程,受多種因素的影響,因此我們應(yīng)當(dāng)綜合多方面的指標(biāo)來對其進行判定。人們?nèi)粘I钪信卸ㄊ称焚|(zhì)量是依據(jù)食品氣味、顏色、觸覺等感知所作出的綜合判定,并非單一器官判定的結(jié)果,因此,模仿生物多相器官感知特性與其功能集成特征對于開發(fā)相應(yīng)的仿生智能檢測系統(tǒng)具有仿生學(xué)理論與方法上的指導(dǎo)意義。把多種傳感器提供的多相信息加以綜合,以降低評定的不確定性,所以建立評定肉品新鮮度的嗅覺、觸覺多相仿生融合體系,能形成統(tǒng)一完整的感知描述,從而提高智能系統(tǒng)決策、降低決策風(fēng)險。

    本文根據(jù)雞肉的氣味模式和彈性等力學(xué)參數(shù),分析冷藏條件下力學(xué)參數(shù)、“指紋性”氣味信號和揮發(fā)性鹽基氮隨時間變化的測量結(jié)果,建立了肉品氣味、彈性力學(xué)參數(shù)與肉品新鮮度之間的融合體系,結(jié)合實驗數(shù)據(jù)設(shè)計基于RBF的雞肉新鮮度識別模型。為建立評定肉品新鮮度多相仿生智能電測設(shè)備的設(shè)計提供理論參考和新的思路和方法。

    1 測試融合系統(tǒng)

    1.1 電子鼻系統(tǒng)

    檢測肉品氣味信息的電子鼻依據(jù)肉品腐敗過程中揮發(fā)氨氣(或胺類揮發(fā)物)、硫化氫、醇醛類有機溶劑氣體、鹵烴類、烷烴類等,結(jié)合現(xiàn)有氣敏傳感器特性選取 GS2600、TGS2620、TGS2610、TGS2611型四種傳感器組成陣列。電子鼻氣體室采取進口小、出口大的圓錐形形狀[5],其頂面半徑r=50 mm,底面半徑R=120 mm,高度h=200 mm。為了使流道通暢,傳感器的各種引線盡量避開流道,將傳感器陣列的位置固定在收集箱出口圓心處,數(shù)據(jù)線和電源線從外部引入,引風(fēng)機安裝在傳感器陣列的外部,風(fēng)速V=1.5 m/s,引導(dǎo)氣體流動。

    1.2 肉品力學(xué)參數(shù)測試系統(tǒng)

    實驗肉品彈性等力學(xué)參數(shù)信號采集選用WDW-20J型電子萬能試驗機,上海華龍測試儀器廠生產(chǎn)。試驗機壓頭直徑10 mm。取雞肉試樣,放在試驗機壓頭的正下方的托盤上,壓頭固定不動,托盤向上運動,以壓頭與肉表面接觸而壓力值為0的點為測試的起始點,即0點,自0點托盤以120 mm/min速度向上勻速運動4 mm后,再以120 mm/min速度勻速向下運動,返回到原始位置完成一次測試[4]。測試裝置如圖1所示。

    1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

    圖1 肉的壓力特性測試圖[4]Fig.1 Chart of test on meat pressure characteristics[4]

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其極強的非線性映射能力和較強的容錯性,所以在嗅覺模式識別問題中得到廣泛應(yīng)用。依據(jù)該肉的新鮮度模式,選取選用具有較強的容錯和適宜于被研究對象在基本相同的條件下多次測量的數(shù)據(jù)進行分類的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做為新鮮肉和腐敗肉的模式識別方法。融合系統(tǒng)以傳感器陣列來測定肉類腐敗過程中釋放的氣味信息,通過電子萬能試驗機的力學(xué)采集系統(tǒng)測量肉腐敗過程中的力學(xué)參數(shù),通過理化試驗精確獲得總揮發(fā)性鹽基氮的含量,以氣味信息和力學(xué)參數(shù)作為樣本輸入信號,以揮發(fā)性鹽基氮(TVBN)值作為目標(biāo)輸出信號,經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷肉類的新鮮度。系統(tǒng)流程圖如圖2所示。

    圖2 肉類新鮮度辨識流程Fig.2 Flow chart ofmeat freshness identification

    2 材料與方法

    2.1 試驗材料與儀器

    試驗所用雞肉由吉林省德大有限公司提供,試驗樣品取自標(biāo)準(zhǔn)屠宰線同時間段宰殺的同品種雞胸肉,避免了屠宰過程中各種客觀條件對肉質(zhì)的影響。從屠宰線下線后3 h內(nèi)取出雞肉樣品,迅速運往實驗室,在實驗室超凈工作臺上將樣品取出,用無菌刀具切割成手工切制成直徑約55 mm、厚約20 mm的餅狀樣品共20份,并編號,分別用于電子鼻測試、WDW-20J型電子萬能試驗機測試和理化試驗。樣品放入冰箱冷藏4℃保存。每次實驗時,取出需要的編號袋,其余不動。共對20份雞肉樣品連續(xù)測量6天。建立評定模型,輸出判定結(jié)果,再比對理化檢測結(jié)果,TVBN檢測采用國標(biāo)規(guī)定的半微量凱氏定氮法。分析模型的識別能力。

    2.2 試驗方法

    按編號對雞肉試樣同時進行理化實驗和電子鼻系統(tǒng)以及WDW-20J型電子萬能試驗機測定。把測試結(jié)果導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)庫。在電子鼻系統(tǒng)測試實驗中,電子鼻系統(tǒng)放置于潔凈的室內(nèi)空氣環(huán)境中,溫度為(20±1)℃,濕度為(60±1)%。預(yù)熱和對系統(tǒng)進行清洗(導(dǎo)入潔凈室內(nèi)空氣)時間0.5 h,待保證氣體傳感器進入穩(wěn)定工作狀態(tài)。傳感器預(yù)熱完成后,將樣品放入樣品室,采集數(shù)據(jù)并記錄。檢測時間設(shè)定在5 min。傳感器清洗還原時間設(shè)定為5 min,再進行下一次測試。2.5 h完成所有樣品(20份樣品)實驗,每隔24 h試驗一次,提取最大值Rmax特征值。利用WDW-20J型電子萬能試驗機測試肉品壓力特性曲線的試驗過程為,取一塊雞肉試樣,放在試驗機壓頭的正下方的托盤上,壓頭固定不動,托盤向上運動,以壓頭與肉表面接觸而壓力值為0的點為測試的起始點,即0點,自0點托盤以120mm/min速度向上勻速運動4 mm后,再以120 mm/min速度勻速向下運動,返回到原始位置完成一次測試伴隨著試驗進行試驗機記錄并描繪出這個過程中肉的壓力與位移關(guān)系的曲線。這個曲線就是肉的壓力特性曲線[4]。測試過程中肉承受的最大壓力為Fmax,壓入深度為S2。S1表示回程壓力與橫坐標(biāo)的交點。S稱為回彈量,表示肉被壓后的瞬間恢復(fù)距離,定義為S=S2-S1。取Fmax和S為特征值,對二十份樣品按編號依次測試,每隔24 h測試一次。同步進行的理化實驗檢測揮發(fā)性鹽基氮的含量,試驗材料按國標(biāo)GB2707-1994的規(guī)定準(zhǔn)備,實驗條件與電子鼻系統(tǒng)和WDW-20J型電子萬能試驗機實驗保持一致。圖3為傳感器陣列響應(yīng)曲線。圖4回彈量S曲線圖。試驗結(jié)束時共測的120組數(shù)據(jù)。在120組樣本(共6類)中,為了節(jié)約訓(xùn)練成本,取訓(xùn)練樣本數(shù)12組樣本作為訓(xùn)練樣本,其余為測試樣本。用RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,訓(xùn)練成后進行判別,檢查系統(tǒng)的可用性。

    圖3 1~6d傳感器信號特征值曲線圖Fig.3 Sensor signal eigenvalue graph from 1 day to 6 day

    圖4 1~6d回彈量S曲線圖Fig.4 SCurve for recovery distance from 1 day to 6 days

    3 結(jié)果與討論

    3.1 數(shù)據(jù)分析

    由圖4中4個氣敏傳感器響應(yīng)曲線中傳感器信號特征值曲線圖可以看出,每個傳感器對雞肉揮發(fā)氣味都有響應(yīng),各個傳感器輸出電壓值在同一時刻相互有較大差距,體現(xiàn)出各自對雞肉所散發(fā)出的氣體變化響應(yīng)有較大不同,說明不同的傳感器就會對不同的氣味物質(zhì)產(chǎn)生不同的反應(yīng),就會有不同的電壓輸出。圖4的檢測結(jié)果完全驗證了這個結(jié)論。從圖5回彈量曲線圖可以看出,雞肉力學(xué)參數(shù)的測量結(jié)果與評價雞肉新鮮度具有很高的相關(guān)度,由此說明通過測量力學(xué)參數(shù)判定雞肉新鮮度的方法具有可行性。同時證明了選取的電子鼻和力學(xué)參數(shù)測量兩種傳感器隨雞肉新鮮度變化都有響應(yīng),而且體現(xiàn)出不同的靈敏度,可以利用兩種傳感器交差敏感性的特點對多信息的整合來識別肉品新鮮度。這與人判定食品質(zhì)量是依據(jù)食品氣味、顏色、觸覺等感知所作出的綜合判定,并非單一器官判定的結(jié)果類似,正是通過對多相信息的整合建立評判。

    將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,對原始輸入樣本進行了歸一化,輸入網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練、測試。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出模式,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)根據(jù)具體性能要求確定。本文構(gòu)造了一個三層(6個輸入節(jié)點,3個隱層節(jié)點,3個輸出節(jié)點)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其中輸入層只起到了對信息的接受和傳遞功能,不對信息進行任何的處理。當(dāng)數(shù)據(jù)傳遞到隱層時,由于隱層神經(jīng)元的函數(shù)(這里采用高斯函數(shù))能夠?qū)π畔⑦M行空間映射變換,信息在這里被處理并分類。之后信息被輸出層的神經(jīng)元加權(quán)成為線性結(jié)果,然后輸出,對試驗結(jié)束時共測的120組數(shù)據(jù)(共6類),用訓(xùn)練樣本12組數(shù)據(jù)和測試樣本108組數(shù)對用RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,進行100次重復(fù)訓(xùn)練和測試識別實驗,檢測肉品新鮮度正確率達(dá)93.65%,結(jié)果表明設(shè)計的融合系統(tǒng)檢測雞肉新鮮度是可行的。

    4 結(jié)束語

    (1)將氣味采集、力學(xué)參數(shù)兩種傳感器構(gòu)建的融合體系用于雞肉新鮮度檢測?;趯嶒炑芯?,提取的特征值適用于雞肉新鮮度識別。

    (2)將2種傳感器的檢測值代入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,構(gòu)建了基于多信息參數(shù)融合的雞肉新鮮度識別模型,經(jīng)理化試驗驗證,融合系統(tǒng)對雞肉新鮮度識別率達(dá)到93.65%。

    [1]Zhang Zhe,Tong Jin,Chen Dong-h(huán)ui,etal.electronic nose with an air sensor matrix for detecting beef freshness[J].Journal of Bionic Engineering,2008,5(1): 67-73.

    [2]石志標(biāo),佟月英,陳東輝,等.牛肉新鮮度的電子鼻檢測技術(shù)[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2009,40(11)184-188.

    Shi Zhi-biao,Tong Yue-ying,Chen Dong-h(huán)ui,et al.I-dentification of beef freshness with electronic nose[J]. Journal of Agricultural Machinery,2009,40(11):184-188.

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    [4]佟月英,陳東輝,石志標(biāo),等.雞肉的壓力特性曲線與其新鮮度的關(guān)系[J].吉林大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版,2010,40(2):491-495.

    Tong Yue-ying,Chen Dong-h(huán)ui,Shi Zhi-biao,et al. Relationship between pressure characteristic curve and freshness of chicken[J].Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition),2010,40(2): 491-495.

    [5]常志勇,陳東輝,門海濤,等.基于圓錐形仿生氣體室的雞肉新鮮度電子鼻檢測技術(shù)[J].吉林大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版,2011,41(增刊2):334-337.

    Chang Zhi-yong,Chen Dong-h(huán)ui,Men Hai-tao,et al. Electronic nose in chicken freshness detection based on cone-shaped gas chamber bionic technology[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2011,41(Suppl.2):334-337.

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