本文關(guān)鍵詞：冷鏈豬肉環(huán)境信息檢測(cè)及貨架期預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 冷鏈豬肉 環(huán)境信息 貨架期預(yù)測(cè) 高光譜技術(shù)

【摘要】：冷鮮豬肉的流通存儲(chǔ)溫度多控制在4℃,但在實(shí)際銷(xiāo)售中由于各種因素的影響,會(huì)導(dǎo)致貯藏環(huán)境溫度發(fā)生波動(dòng),甚至?xí)霈F(xiàn)冷鏈短暫中斷的情況。傳統(tǒng)的微生物檢測(cè)分析方法雖然準(zhǔn)確可靠,但耗時(shí)長(zhǎng),程序繁瑣,起不到預(yù)測(cè)的作用,無(wú)法對(duì)冷鮮豬肉產(chǎn)業(yè)鏈的溫度控制和品質(zhì)保障提供指導(dǎo)。因此,科學(xué)的監(jiān)測(cè)冷鏈豬肉的環(huán)境信息并對(duì)其貨架期進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)人體健康以及冷鮮豬肉的食用安全性具有重要的指導(dǎo)意義。本論文應(yīng)用預(yù)測(cè)微生物學(xué)、高光譜及計(jì)算機(jī)的方法來(lái)建立快速準(zhǔn)確評(píng)價(jià)冷鮮豬肉貨架期的預(yù)測(cè)模型,本論文通過(guò)分析冷鮮豬肉中的微生物數(shù)量隨時(shí)間、溫度的變化,建立冷鮮豬肉的貨架期預(yù)測(cè)模型,應(yīng)用光譜的手段預(yù)測(cè)菌落數(shù),開(kāi)發(fā)冷鮮豬肉在生產(chǎn)、流通和銷(xiāo)售過(guò)程中的環(huán)境變化和貨架期的實(shí)時(shí)監(jiān)控及預(yù)測(cè)系統(tǒng)。具體研究?jī)?nèi)容及研究結(jié)果如下： (1)通過(guò)分析冷鮮豬肉在0、4、7、10、15、20℃有氧貯藏條件下豬肉中的細(xì)菌總數(shù),通過(guò)預(yù)測(cè)微生物學(xué)的分析研究方法,選用修正的Gompertz模型、修正的Logistic模型及Baranyi模型作為一級(jí)模型,平方根模型為二級(jí)模型,建立冷鮮豬肉中總好氧菌的生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型,試驗(yàn)表明預(yù)測(cè)微生物學(xué)的方法能很好地預(yù)測(cè)冷鮮豬肉中微生物總數(shù),其貨架期可以通過(guò)總好氧菌從初始菌數(shù)(No)到最小腐敗菌數(shù)(Ns)所需的增殖時(shí)間來(lái)預(yù)測(cè)。 (2)應(yīng)用高光譜技術(shù)分析冷鮮豬肉在4℃冷藏溫度及20℃的室溫條件的細(xì)菌總數(shù)與光譜曲線的變化。研究基于全部波段及特征波段下建立預(yù)測(cè)模型的可行性,對(duì)比不同建模方法所建立模型的精度。研究表明,在4、20℃恒溫條件有氧菌數(shù)及光譜曲線之間存在良好的關(guān)系。應(yīng)用高光譜技術(shù)快速無(wú)損檢測(cè)4℃和20℃下冷鮮豬肉中細(xì)菌總數(shù)是可行的,并能獲得滿意的預(yù)測(cè)精度。 (3)采用RS-485總線技術(shù),搭建了一套冷鮮豬肉環(huán)境監(jiān)控與貨架期實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。從信息采集模塊、顯示模塊、通信接口和控制接口幾個(gè)方面設(shè)計(jì)了基于RS-485通信的監(jiān)控終端。采用VB.NET開(kāi)發(fā)B/S構(gòu)架的管理應(yīng)用軟件,結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)冷鮮豬肉環(huán)境信息智能檢測(cè)及貨架期預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：冷鏈豬肉 環(huán)境信息 貨架期預(yù)測(cè) 高光譜技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F323.7
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 目錄10-13
• 第1章 緒論13-25
• 1.1 前言13-14
• 1.2 研究目的和意義14-16
• 1.2.1 研究背景14
• 1.2.2 研究目的和意義14-16
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-23
• 1.3.1 影響冷鮮豬肉貨架期的因素16-17
• 1.3.2 食品預(yù)測(cè)微生物學(xué)及貨架期預(yù)測(cè)17-20
• 1.3.3 高光譜在肉品新鮮度和貨架期分析中的應(yīng)用20-21
• 1.3.4 當(dāng)前的食品貨架期預(yù)測(cè)裝置研究現(xiàn)狀21-23
• 1.4 研究?jī)?nèi)容23-25
• 第2章 基于預(yù)測(cè)微生物學(xué)的冷鮮豬肉貨架期預(yù)測(cè)研究25-46
• 2.1 引言25-26
• 2.2 材料與方法26-28
• 2.2.1 材料與儀器26-27
• 2.2.2 試驗(yàn)方法27
• 2.2.3 數(shù)據(jù)處理27
• 2.2.4 模型驗(yàn)證27-28
• 2.3 結(jié)果與分析28-45
• 2.3.1 細(xì)菌總數(shù)在0℃、4℃、7℃、10℃、15℃、20℃下的生長(zhǎng)曲線28-32
• 2.3.2 菌總數(shù)生長(zhǎng)的動(dòng)力學(xué)模型及參數(shù)32-38
• 2.3.3 溫度對(duì)細(xì)菌總數(shù)生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)的影響38-42
• 2.3.4 菌總數(shù)生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)42-44
• 2.3.5 剩余貨架期的預(yù)測(cè)44-45
• 2.4 結(jié)論45-46
• 第3章 基于高光譜技術(shù)的冷鮮肉菌落數(shù)研究46-58
• 3.1 引言46-47
• 3.2 樣品與方法47-52
• 3.2.1 樣品及處理47
• 3.2.2 儀器設(shè)備47-48
• 3.2.3 試驗(yàn)方法48-49
• 3.2.4 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理49-50
• 3.2.5 光譜建模算法50-51
• 3.2.6 光譜特征波長(zhǎng)選擇算法51-52
• 3.3 結(jié)果與討論52-57
• 3.3.1 豬肉反射光譜圖及細(xì)菌總量統(tǒng)計(jì)分析52-53
• 3.3.2 基于預(yù)處理全部光譜PLS模型53-54
• 3.3.3 SPA提取有效波長(zhǎng)54
• 3.3.4 基于特征波長(zhǎng)建模54-57
• 3.4 結(jié)論57-58
• 第4章 冷鮮豬肉環(huán)境信息檢測(cè)與貨架期預(yù)測(cè)系統(tǒng)58-69
• 4.1 引言58-59
• 4.2 冷鮮豬肉貨架期檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)與功能實(shí)現(xiàn)59-64
• 4.2.1 數(shù)據(jù)通信協(xié)議設(shè)計(jì)59-60
• 4.2.2 RS-485接口的監(jiān)控終端設(shè)計(jì)60-64
• 4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)64-68
• 4.4 本章小結(jié)68-69
• 第5章 結(jié)論與展望69-72
• 5.1 主要結(jié)論69-70
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)70
• 5.3 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 作者簡(jiǎn)歷78

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王偉;彭彥昆;張曉莉;;基于高光譜成像的生鮮豬肉細(xì)菌總數(shù)預(yù)測(cè)建模方法研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2010年02期

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3 朱逢樂(lè);章海亮;邵詠妮;何勇;;基于高光譜成像技術(shù)的多寶魚(yú)肉冷藏時(shí)間的可視化研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年07期

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7 張雷蕾;李永玉;彭彥昆;王偉;江發(fā)潮;陶斐斐;單佳佳;;基于高光譜成像技術(shù)的豬肉新鮮度評(píng)價(jià)[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);2012年07期

8 彭輝;文友先;王巧華;王樹(shù)才;吳蘭蘭;;基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蛋殼破損檢測(cè)[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2009年02期

9 張淑娟;張海紅;趙艷茹;趙華民;;鮮棗可溶性固形物可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)建模方法比較[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2012年03期

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本文編號(hào)：602841