利用近紅外光譜技術無損檢測雞蛋
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利用近紅外光譜技術無損檢測雞蛋

在雞蛋孵化過程中,部分雞蛋由於未受精不能正常出雛,不但會造成大量浪費,還有可能引起黴菌感染其他種蛋。美國農業部國家農業統計局(USDA,NASS)2006年數據表明種蛋胚胎髮育率僅為86%-99%。

   
 
在雞蛋受精情況檢測中,採用傳統測試方法:
 

傳統方法

問題

孵化5天時光照人工判別

時間較長

電學與熱成像判別

準確性差

高光譜判別

成本太高

機器視覺

蛋殼顏色干擾

120小時候敲擊振動方法

時間較長

近紅外光譜技術憑藉其速度快,效率高,無損的特點,為早期種蛋的無損傷在線鑑別提供新方法,幫助企業節省減少浪費,提高企業生產效益,避免由於未發育種蛋腐敗產生的細菌感染其他種蛋。


採集透射光譜:

實驗裝置

1.暗箱

2.光源(鹵鎢燈12V,20W)

3.光譜儀(USB4000)

4.溫度檢測裝置

5.散熱裝置

每24小時採集一次雞蛋,採集5天,總計採集235個雞蛋;對比同一品種不同樣品及不同品種的光譜建模,剔除了由蛋黃與蛋殼顏色造成的成本光譜差異,選取355-590nm及670 - 1025nm波段分析。建立算法模型,通過對光譜的判別分析,有效判別種蛋是否受精,準確率達87.18%。

 

新鮮度測試:

以新鮮雞蛋為研究對象,採集可見/近紅外反射光譜,測定雞蛋的蛋白質含​​量,在此基礎上進行光譜數據的處理與分析,從而建立有效的蛋白質含​​量預測模型,實現快速檢測雞蛋的應用。

原始光譜曲線及預處理:

圖一為原始採集圖譜,B為經過MSC處理後消除了散射偏移的影響;可以看出,在520nm處,580納米處的附近,635nm處有明顯的吸收峰,一階導數處理後光譜曲線如Ç所示,623nm處斜率最大,700-900nm處變化較小

通過獲取新鮮雞蛋的可見近紅外光譜,利用化學計量學測定蛋白質含量,再對反射光譜進行預處理,選擇最優波長組合;利用最優波長建立預測模型,實現對雞蛋蛋白質含量的無損快速檢測。

推薦海洋配置:

透射配置

                                                                       火焰系列VISNIR光譜儀

                                                                       HL-2000-LL,鹵鎢燈光源

                                                                       QP400-1-VIS-NIR(2根)光纖

                                                                       舞台-RTL-T,支架

 

反射配置:

000-LL,鹵鎢燈光源

                                                                       火焰系列VISNIR光譜儀

                                                                       HL-2000-LL,鹵鎢燈光源

                                                                       WS-1-LL,漫反射標準板

                                                                       QR400-7-VIS-NIR,Y分叉反射光纖

                                                                       RPH-1,反射支架

引用文獻:

吳建虎,黃鈞。可見/近紅外光譜技術無損檢測新鮮雞蛋蛋白質含量的研究[J]。現代食品科技,2015(5):285-290。

秦五昌,湯修映,彭彥昆,等。基於可見/近紅外透射光譜的孵化早期受精雞蛋的判別[J]。光譜學與光譜分析,2017(1)。