基于快速气相色谱和气体传感器阵列的冷冻猪肉储存期检测方法研究

猪肉在冷冻过程中质量呈现下降的趋势。但在冷冻猪肉现场检测过程中,需要先解冻后检测,这就很难评估在解冻过程中由于环境因素变化对样品产生的不利影响。本文采用快速气相色谱方法分离出冷冻猪肉样品的特异性挥发气体,以克服冷冻猪肉挥发气体浓度低的问题。采用气体传感器阵列检测气相色谱柱富集的气体,以非线性信号分析模型解析气体传感器阵列输出信号并选择特征值。将特征值与检测时间经过非线性拟合得到冷冻猪肉储存期检测模型,验证实验结果证明所构建的模型具有较高的检测精度。本方法有望在冷冻猪肉保存期分析中得到应用。

一种基于弛豫动态光谱技术的苹果损伤检测方法研究

在运输过程中,苹果的质量不断下降,导致苹果滞销严重,造成了很大的经济损失。现有的苹果品质检测技术虽然能够精准判断苹果是否发生损伤,但是价格高昂,体积庞大,难以推广使用。针对以上情况,探索了一种基于弛豫光谱技术和BP神经网络算法的苹果损伤检测方法。文中以红富士苹果为实验对象,通过自主搭建的弛豫光谱采集系统采集光谱信号,使用SNV算法优化光谱数据,基于BP神经网络算法构建SNV-BP-RS苹果损伤检测模型,该模型准确率为91.48%,检测用时为0.291 s。文中同时基于传统光谱建立了SNV-BP-CS苹果损伤检测模型,该模型准确率为86.39%,检测用时为0.454 s。经过对比,所提出的检测方法大大降低了光谱检测系统对检测波段的需求,检测系统具有体积小、价格低等优势,检测模型准确率高,稳定性良好,为水果高效、低成本判伤提供一种新的思路。

基于多电极的混合溶液中糖组分检测系统设计及应用研究

糖类是人体必需的能量物质,但过量摄入糖也容易导致多种疾病.所以许多研究人员对某一种糖的定量检测探究了多种不同的方法.然而在自然状态下,糖类并不是单一存在的.本文提出了一种可以在混合糖类溶液中测定各糖类浓度的电化学传感器.本文采用传统的三电极体系,采用Ag/AgCl(饱和KCl)电极作为参比电极,铂片电极作为对电极,工作电极分别采用泡沫镍电极、铜膜电极和铜片电极三种电极.采用伏安循环法(CV)和电流时间法(i-t)检测了混合溶液的电化学响应,混合溶液含不同浓度和比例的葡萄糖、果糖和蔗糖,并采用梯度提升树(GBDT)通过对检测数据进行分析和建模来实现定量检测.结果证明本传感器具有较好的检测效果,检测范围为0.25 mmol/mL~4.76 mmol/mL,平均误差为4.49%.本方法具有响应速度快、检测方便、灵敏度高等优点.为混合溶液中糖类含量的检测提供了一种新的思路.