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基于電子鼻及可見—近紅外光譜的雞蛋品種及產(chǎn)地鑒別研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-29 15:00
  隨著人們生活質(zhì)量逐漸提升,對(duì)雞蛋的品種及產(chǎn)地等方面要求也不斷提高,更多的人越來(lái)越傾向于“土雞蛋”、“有機(jī)蛋”等雞蛋品種。由于這類雞蛋價(jià)格高,在利益的驅(qū)使下,不法商人使用飼料雞蛋充當(dāng),不僅損害了消費(fèi)者利益,也破壞了市場(chǎng)的公平,并且市場(chǎng)中亂標(biāo)雞蛋產(chǎn)地的現(xiàn)象嚴(yán)重,不僅影響市場(chǎng)的健康發(fā)展,也不利于中國(guó)名優(yōu)雞蛋品牌的保護(hù)。因而,市場(chǎng)迫切需要一種精確快速的雞蛋品種及產(chǎn)地檢測(cè)方法。本研究以不同品種及產(chǎn)地的雞蛋為對(duì)象,利用電子鼻技術(shù)和可見-近紅外技術(shù),獲取雞蛋揮發(fā)性物質(zhì)響應(yīng)數(shù)據(jù)和可見-近紅外光譜數(shù)據(jù),探究不同品種及產(chǎn)地雞蛋電子鼻數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)的差異,建立基于電子鼻及可見-近紅外光譜的雞蛋品種及產(chǎn)地鑒別模型,并設(shè)計(jì)開發(fā)了雞蛋品種及產(chǎn)地檢測(cè)軟件。研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)研究不同雞蛋的氣味物質(zhì)差異,并建立基于電子鼻的氣味鑒別模型。通過(guò)FOX 4000電子鼻系統(tǒng)和氣質(zhì)聯(lián)用(GC-MS)技術(shù)對(duì)來(lái)自不同產(chǎn)地的雞蛋檢測(cè)揮發(fā)性物質(zhì),獲取不同品種及產(chǎn)地雞蛋的揮發(fā)性物質(zhì)數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)雷達(dá)圖分析,發(fā)現(xiàn)不同品種及產(chǎn)地雞蛋的揮發(fā)性物質(zhì)成分存在差異。利用SPSS對(duì)電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性分析,除4個(gè)傳感器呈現(xiàn)無(wú)顯著差異以外,其他1... 

【文章來(lái)源】:華中農(nóng)業(yè)大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于電子鼻及可見—近紅外光譜的雞蛋品種及產(chǎn)地鑒別研究


波譜范圍Fig.1.2Spectrumrange可見-近紅外光譜技術(shù)優(yōu)點(diǎn)如下:(1)被測(cè)體不需要進(jìn)行破壞性采樣,能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)損

系統(tǒng)流程圖,光譜技術(shù),系統(tǒng)流程圖,技術(shù)路線


光譜技術(shù)系統(tǒng)流程圖

技術(shù)路線圖,技術(shù)路線,檢測(cè)技術(shù),產(chǎn)地


圖 1.4 技術(shù)路線Fig.1.4 Technical route1.5 本章小結(jié)本章敘述了本課題的研究背景與意義闡述了大量有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品品種及產(chǎn)地檢測(cè)技術(shù)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于可見/近紅外透射光譜的孵化早期受精雞蛋的判別[J]. 秦五昌,湯修映,彭彥昆,趙興華.  光譜學(xué)與光譜分析. 2017(01)
[2]UPLC結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對(duì)不同產(chǎn)地黃芪的快速鑒別[J]. 賀敬霞,牟倩倩,張建琪,田茜,何晨,尹蓉莉,李化.  中草藥. 2017(01)
[3]微量元素和飼料添加劑調(diào)控蛋殼品質(zhì)的研究進(jìn)展[J]. 張亞男,王晶,武書庚,張海軍,齊廣海.  動(dòng)物營(yíng)養(yǎng)學(xué)報(bào). 2016(10)
[4]基于介電特性的雞蛋品種無(wú)損鑒別[J]. 孫俊,劉彬,毛罕平,武小紅,高洪燕,楊寧.  食品科學(xué). 2017(06)
[5]基于Kernel-ICA和X-ray成像的品種分類研究[J]. 韓仲志,萬(wàn)劍華.  中國(guó)糧油學(xué)報(bào). 2016(06)
[6]雞蛋新鮮度、pH值及黏度的高光譜檢測(cè)模型[J]. 付丹丹,王巧華.  食品科學(xué). 2016(22)
[7]基于主成分分析和聚類分析的不同產(chǎn)地絨柄牛肝菌紅外光譜鑒別研究[J]. 楊天偉,張霽,李濤,王元忠,劉鴻高.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(06)
[8]近紅外光譜鑒別滇南小耳豬和DLY商品豬[J]. 黃偉,楊秀娟,張曦,曹志勇,鄧君明,甘文斌,高映紅,陶琳麗.  肉類研究. 2016(04)
[9]基于枸杞紅外光譜人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)地鑒別[J]. 李仲,劉明地,吉守祥.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(03)
[10]基于無(wú)監(jiān)督可能模糊學(xué)習(xí)矢量量化的近紅外光譜生菜品種鑒別研究[J]. 武小紅,蔡培強(qiáng),武斌,孫俊,嵇港.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(03)

碩士論文
[1]基于可見/近紅外光譜技術(shù)的夏秋茶提取液氧化過(guò)程在線監(jiān)測(cè)研究[D]. 張東亮.江蘇大學(xué) 2016
[2]穩(wěn)定同位素在雞蛋鑒別及溯源中的應(yīng)用研究[D]. 戴祁.天津科技大學(xué) 2016
[3]基于增強(qiáng)回歸樹的二維人體姿態(tài)估計(jì)研究[D]. 劉專.華南理工大學(xué) 2015
[4]土雞蛋中類胡蘿卜素的提取、分離鑒定及其穩(wěn)定性研究[D]. 劉艷芳.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2010
[5]桑葉粉在蛋雞飼料添加劑中的應(yīng)用研究[D]. 趙春曉.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2007
[6]不同蛋雞品種、飼養(yǎng)方式、補(bǔ)料種類對(duì)雞蛋品質(zhì)影響的研究[D]. 趙超.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2004



本文編號(hào):3309542

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