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手持式肉品品質(zhì)無損檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張海云1 彭彥昆2 趙玉剛1 孫 霞1 (1.山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院; 2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院)

      來源:《肉業(yè)產(chǎn)業(yè)資訊》    2018年第4期
 
內(nèi)容摘要:摘要:目的 開發(fā)設(shè)計(jì)生鮮豬肉品質(zhì)無損在線檢測系統(tǒng)。方法 通過用可見近紅外光譜技術(shù), 基于VC++和Matlab語言, 開發(fā)與計(jì)算機(jī)硬件和Windows XP軟件環(huán)境兼容的手持式豬肉品質(zhì)無損實(shí)時檢測系統(tǒng)。結(jié)果 設(shè)計(jì)出開放式、模塊化、集成化的檢測系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的多點(diǎn)自動采集、光譜曲線的動態(tài)顯示、數(shù)據(jù)的實(shí)時處理、樣品品質(zhì)的自動預(yù)測等功能,通過一鍵觸發(fā)開關(guān)可完成從樣本多點(diǎn)信息的采集到結(jié)果預(yù)測與保存的全過程。
  摘要:目的 開發(fā)設(shè)計(jì)生鮮豬肉品質(zhì)無損在線檢測系統(tǒng)。方法 通過用可見近紅外光譜技術(shù), 基于VC++和Matlab語言, 開發(fā)與計(jì)算機(jī)硬件和Windows XP軟件環(huán)境兼容的手持式豬肉品質(zhì)無損實(shí)時檢測系統(tǒng)。結(jié)果 設(shè)計(jì)出開放式、模塊化、集成化的檢測系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的多點(diǎn)自動采集、光譜曲線的動態(tài)顯示、數(shù)據(jù)的實(shí)時處理、樣品品質(zhì)的自動預(yù)測等功能,通過一鍵觸發(fā)開關(guān)可完成從樣本多點(diǎn)信息的采集到結(jié)果預(yù)測與保存的全過程。用該系統(tǒng)對豬肉水分含量進(jìn)行檢測的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)對參數(shù)的檢測精度能滿足檢測要求。結(jié)論  該系統(tǒng)軟件界面友好,操作方便, 后續(xù)可擴(kuò)展檢測其他品質(zhì)參數(shù), 進(jìn)一步推廣用于企業(yè)生產(chǎn)線。
  關(guān)鍵詞:手持式系統(tǒng);豬肉;品質(zhì);可見/近紅外光譜;無損檢測;系統(tǒng)設(shè)計(jì)
  1  引 言
  掌握生鮮肉的主要品質(zhì)特性,有利于對生鮮豬肉進(jìn)行等級劃分和按質(zhì)論價,進(jìn)一步規(guī)范生鮮豬肉加工銷售市場。目前生鮮豬肉生產(chǎn)加工、銷售和檢測部門對肉品品質(zhì)的檢測評估基本上是采用人工感官評定和理化檢測等方法。這些檢測方法耗時長、效率低、對樣品有不同程度的破壞,且檢測結(jié)果受操作人員技術(shù)水平的影響,存在一定的主觀性。另外,這些檢測方法只能進(jìn)行抽樣檢測,不能適應(yīng)現(xiàn)代快節(jié)奏的生產(chǎn)節(jié)拍。因此迫切需要研究能對生鮮肉品質(zhì)進(jìn)行快速、無損、在線檢測的方法和裝備,以滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要??梢娊t外光譜分析技術(shù)因具有分析效率高、檢測速度快、對樣品無需預(yù)處理和破壞等特點(diǎn)已逐漸應(yīng)用于農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)的快速無損檢測。包括豬肉分類檢測、揮發(fā)性鹽基氮檢測、水分含量檢測、細(xì)菌總數(shù)檢測、多品質(zhì)參數(shù)檢測、牛肉水分含量檢測等?,F(xiàn)有研究也證明了該檢測技術(shù)具有對農(nóng)畜產(chǎn)品進(jìn)行快速在線檢測的潛力,并開發(fā)了一些用于檢測的裝備。在前期基礎(chǔ)研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合社會和企業(yè)的實(shí)際需求,利用生鮮豬肉眼肌的光譜特征,進(jìn)行生鮮豬肉品質(zhì)無損在線檢測軟硬件系統(tǒng)的研究,旨在開發(fā)方便企業(yè)加工生產(chǎn)線和銷售市場使用的手持式檢測裝置,為生鮮豬肉品質(zhì)的實(shí)時檢測和等級的劃分提供技術(shù)支持。
  2  檢測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
  2.1  系統(tǒng)組成
  該檢測系統(tǒng)由硬件和軟件2部分組成。所構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖示意
  其中硬件主要由計(jì)算機(jī)、光譜儀、多路復(fù)用器、檢測探頭、鹵鎢燈光源、控制器、握持手柄和觸發(fā)開關(guān)等組成。軟件由上位機(jī)軟件和下位機(jī)軟件2部分組成。其中核心部分是光譜數(shù)據(jù)的多點(diǎn)采集、實(shí)時處理、樣品信號的自動檢測以及結(jié)果的實(shí)時預(yù)測。硬件系統(tǒng)加之開發(fā)的配套軟件組成一個完整的檢測系統(tǒng)。
  2.2  工作過程
  系統(tǒng)工作過程如下,將待檢測樣品放置于檢測平臺上,操作人員握持手柄,將檢測探頭放置在所需檢測的樣品表面,通過外觸發(fā)方式手動按下外觸發(fā)開關(guān),觸發(fā)光譜儀按照設(shè)定的順序進(jìn)行光譜信息的多點(diǎn)采集,通過所開發(fā)的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的接收和處理。每按下一次開關(guān),觸發(fā)1次光譜儀實(shí)時采集光譜信息,信息經(jīng)處理單元進(jìn)行在線處理,系統(tǒng)會將待檢測參數(shù)的檢測結(jié)果進(jìn)行實(shí)時預(yù)測和顯示,并將該結(jié)果自動保存。
  3  系統(tǒng)硬件組成
  檢測系統(tǒng)硬件組成如圖1所示。
  光譜信息采集裝置主要由光譜儀、光纖多路復(fù)用器、鹵鎢燈光源、光纖探頭和計(jì)算機(jī)(personal computer, PC)等組成。其中光譜儀是系統(tǒng)的核心部件,根據(jù)檢測對象,選用波長范圍為350~1100nm的可見近紅外光纖光譜儀,采用線陣CCD探測器,光譜分辨率為2.4nm,采樣間隔為0.5nm。
  為提高檢測精度和模型的穩(wěn)定性,系統(tǒng)中采用FOM-IR 400-2x8型光纖多路復(fù)用器和4條光纖探頭采集樣品上4個不同點(diǎn)的光譜信息。通過該復(fù)用器可實(shí)現(xiàn)在同一條件下一次完成多個不同部位的光譜信息的采集,有效解決了單個檢測探頭單點(diǎn)測量精度低、單個檢測探頭多點(diǎn)重復(fù)測量效率低和檢測條件不一致等問題。
  系統(tǒng)所用光源為集成的光纖鹵鎢燈點(diǎn)光源,為提高到樣品表面的光照強(qiáng)度,每條探測光纖分別配置一臺鹵鎢燈。光源有效波長范圍為200~2100nm,功率為14W,功率穩(wěn)定性為±1%。
  為確保檢測時4條光纖探頭與樣品之間的距離保持一致,系統(tǒng)中設(shè)計(jì)加工了用于固定安裝多條光纖的手持式光纖探頭夾具,結(jié)構(gòu)如圖2。該夾具中的光纖探頭固定沉孔與夾具下端面的距離是2mm。該結(jié)構(gòu)也同時確保光譜信息采集時能自行形成一個暗室,避免外界自然光對光譜信息的影響。另外光纖探頭夾具上安裝有手柄,如圖2所示。手柄上設(shè)計(jì)安裝有觸發(fā)開關(guān),用于檢測時產(chǎn)生外觸發(fā)動作。通過觸發(fā)該按鈕,控制器就可以接收外觸發(fā)信號。該觸發(fā)信號通過單片機(jī)的串口模塊和計(jì)算機(jī)主機(jī)之間實(shí)時通信。每按下一次開關(guān),觸發(fā)采集1次,通過檢測軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的接收與處理。當(dāng)松開按鈕后,系統(tǒng)還原到初始待觸發(fā)狀態(tài)。
  4  系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
  該檢測系統(tǒng)軟件以PC為硬件平臺,開發(fā)環(huán)境為Windows XP系統(tǒng),開發(fā)工具采用支持可視化編程、具有靈活的數(shù)據(jù)庫管理功能的VC++6.0語言和具有強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算能力的Matlab語言進(jìn)行混合編程。


圖2 光纖探頭夾具
  4.1  軟件功能
  所開發(fā)的檢測軟件的主要任務(wù)是對生鮮豬肉樣本的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行自動采集、在線處理、分析與光譜曲線實(shí)時顯示,利用已建立的預(yù)測模型對樣本的相應(yīng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時預(yù)測,并可根據(jù)需要將所采集和處理的數(shù)據(jù)自動保存,以期最終實(shí)現(xiàn)生鮮豬肉主要品質(zhì)參數(shù)的自動檢測。
  根據(jù)軟件功能需求分析構(gòu)建了如圖3所示的軟件功能結(jié)構(gòu)模塊。該系統(tǒng)軟件可根據(jù)檢測需要對光譜儀和光纖多路復(fù)用器的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,對系統(tǒng)黑白參考進(jìn)行校正。完成對樣品光譜數(shù)據(jù)的實(shí)時采集、顯示和預(yù)處理。并可根據(jù)需要將采集和處理的數(shù)據(jù)自動保存。結(jié)合前期實(shí)驗(yàn)及預(yù)測模型的建立,軟件中光譜數(shù)據(jù)用歸一化方法(standard normal variate,SNV)預(yù)處理,建模采用偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)建模。最后將所建的預(yù)測模型植入系統(tǒng)軟件, 可以實(shí)時預(yù)測所要檢測的品質(zhì)參數(shù),并通過顯示模塊實(shí)時顯示。數(shù)據(jù)的管理與存儲也是系統(tǒng)不可或缺的部分,通過數(shù)據(jù)庫管理模塊可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理和查詢。
  檢測系統(tǒng)上位機(jī)程序主要完成參數(shù)設(shè)置、光譜信息采集與顯示、光譜數(shù)據(jù)的處理、品質(zhì)參數(shù)的預(yù)測與顯示、人機(jī)交互、文件編輯和管理等功能。檢測系統(tǒng)下位機(jī)程序主要完成系統(tǒng)樣品信號的檢測、光譜儀觸發(fā)控制等。軟件用VC++6.0實(shí)現(xiàn)界面設(shè)計(jì)、光譜數(shù)據(jù)的采集、端口操作和數(shù)據(jù)管理等功能模塊,用Matlab語言完成較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模及參數(shù)預(yù)測等部分功能模塊。
  軟件有2種操作模式: 軟件操作模式和外觸發(fā)模式。當(dāng)采用軟件操作模式時,通過點(diǎn)擊軟件界面內(nèi)對應(yīng)的按鈕實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能;當(dāng)采用外觸發(fā)模式時,按下手柄上的開關(guān)按鈕,通過一鍵觸發(fā)開關(guān)可完成從樣本多點(diǎn)信息的采集到結(jié)果預(yù)測與保存的全過程。結(jié)合一鍵觸發(fā)的硬件系統(tǒng),該軟件的外觸發(fā)控制模塊可接收處理外部觸發(fā)信號。

圖3 檢測系統(tǒng)功能框圖
  系統(tǒng)采用VC++6.0的MFC基礎(chǔ)類庫開發(fā),所有模塊都通過主程序進(jìn)行調(diào)用和整合,通過友好的人機(jī)交互界面進(jìn)行操作。
  4.2  軟件系統(tǒng)界面
  所設(shè)計(jì)的人機(jī)交互界面如圖4所示。

圖4 檢測系統(tǒng)操作界面
  整個界面分為4大部分,分別是操作功能按鈕區(qū)域、光譜曲線顯示區(qū)域、光譜數(shù)據(jù)及信息顯示區(qū)域、預(yù)測結(jié)果顯示區(qū)域。系統(tǒng)界面友好,操作方便。
  5  系統(tǒng)驗(yàn)證
  用所研制的手持式檢測系統(tǒng)對生鮮豬肉的品質(zhì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時檢測,以驗(yàn)證該系統(tǒng)的檢測應(yīng)用效果。實(shí)驗(yàn)過程中采用一鍵觸發(fā)模式對樣本進(jìn)行在線檢測。
  實(shí)驗(yàn)分為2部分,首先將不同品質(zhì)的生鮮豬肉樣本通過該檢測系統(tǒng)進(jìn)行品質(zhì)參數(shù)模型的建立與預(yù)測。然后通過該檢測系統(tǒng)和所建立的模型對獨(dú)立的樣本集進(jìn)行在線預(yù)測,用于驗(yàn)證系統(tǒng)和預(yù)測模型的檢測精度和穩(wěn)定性。
  實(shí)驗(yàn)所用樣本為當(dāng)天屠宰的不同新鮮豬胴體上的眼肌,剔除脂肪或結(jié)締組織, 將肉樣尺寸修整為約3cm厚的肉塊,用自封袋包裝存儲于4℃冰箱。采集光譜時將肉樣在室溫下靜置約30min,用濾紙沾拭樣品表面的水分,以避免表面殘留水分對光譜曲線的影響。用75個樣品建立預(yù)測模型,22個樣品用于模型和系統(tǒng)驗(yàn)證。
  系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置如下:光譜儀的積分時間為2.17 ms、平均次數(shù)為20次、平滑次數(shù)為3次;光纖多路復(fù)用器采用第1至第4共4個通道;光纖探頭與樣品表面之間的距離為2mm。
  采集完光譜數(shù)據(jù)后,立即進(jìn)行樣本水分含量標(biāo)準(zhǔn)值的檢測。水分標(biāo)準(zhǔn)值的測定參照國標(biāo)GB 5009.3-2010(食品中水分的測定),測量的水分含量用于對照。
  首先采集了其中的建模用的樣本集的75個樣品的光譜數(shù)據(jù),截取了光譜中信噪比較高的380~1080nm波段進(jìn)行分析, 采用Matlab7.6軟件進(jìn)行分析處理建模,對原始光譜分別進(jìn)行多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)預(yù)處理和(standard normal variate, SNV)預(yù)處理,結(jié)合偏最小二乘(partial least squares regression,PLSR)建模,水分含量的建模預(yù)測結(jié)果見表1。

表1 水分含量在線模型預(yù)測結(jié)果
預(yù)處理 最佳主成分?jǐn)?shù) 校 正 集 預(yù) 測 集
相關(guān)系數(shù)Rc 標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSEC 相關(guān)系數(shù)Rv 標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSEP
MSC 7 0.764 0.675 0.604 1.098
SNV 7 0.891 0.571 0.870 0.653
  水分含量的預(yù)測結(jié)果表明, 經(jīng)SNV預(yù)處理后結(jié)合PLSR建模,預(yù)測結(jié)果較好,校正集相關(guān)系數(shù)Rc、預(yù)測集相關(guān)系數(shù)Rv分別為0.891和0.870,校正集標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSEC、預(yù)測集標(biāo)準(zhǔn)偏差RMSEP分別為0.571和0.653。因此該系統(tǒng)將經(jīng)SNV預(yù)處理后的預(yù)測模型作為系統(tǒng)的輸入模型。
  在相同的實(shí)驗(yàn)條件下,用獨(dú)立驗(yàn)證集的22個樣品進(jìn)行在線驗(yàn)證。首先將上述預(yù)測模型植入所開發(fā)的軟件系統(tǒng),然后通過該系統(tǒng)在線采集光譜、在線處理和在線預(yù)測,通過系統(tǒng)自動記錄所預(yù)測的水分含量的預(yù)測值。然后迅速通過理化方法進(jìn)行水分含量理化標(biāo)準(zhǔn)值的測定。獨(dú)立驗(yàn)證樣本集的22個樣本的光譜曲線和經(jīng)SNV預(yù)處理后的光譜曲線如圖5(a)、(b)所示。


  (a) 原始光譜曲線,       (b) SNV后的光譜曲線

圖5  光譜曲線
  將系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果與理化標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比對,其在線預(yù)測的相關(guān)系數(shù)如表2所示。

表2  獨(dú)立樣本集在線預(yù)測結(jié)果
系統(tǒng) 參數(shù) R
手持在線 水分含量 0.814
  6  結(jié)束語
  基于可見近紅外光譜技術(shù)構(gòu)建了手持式生鮮豬肉品質(zhì)參數(shù)實(shí)時檢測系統(tǒng)硬件、開發(fā)了配套的系統(tǒng)軟件。文中闡述了硬件實(shí)時檢測系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、各部分的工作原理和檢測過程。介紹了在線檢測軟件的開發(fā)過程和流程。通過一鍵觸發(fā)開關(guān)可完成從樣本多點(diǎn)信息的采集到結(jié)果預(yù)測與保存的全過程。用該系統(tǒng)對豬肉水分含量進(jìn)行了在線試驗(yàn)檢測。該系統(tǒng)軟件界面友好,操作方便,后續(xù)可擴(kuò)展檢測其他品質(zhì)參數(shù), 進(jìn)一步推廣用于企業(yè)生產(chǎn)線。
 
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