嗅觉可视化技术在猪肉新鲜度检测中的应用

针对肉类快速检测的需求和人工嗅觉技术存在的检测范围窄、受环境温度影响大等缺陷,根据金属卟啉化合物与有机小分子气体反应后发生颜色变化的原理,介绍了人工嗅觉可视化技术在肉类检测中的应用,首先介绍了金属卟啉化合物的特性及气体可视化传感器阵列的制作过程,然 后对嗅觉可视化系统的组成做了简要介绍.     

无损检测技术在食品品质检测中的应用

无损检测技术是近年来发展起来的高科技技术之一,在工业和农业的应用方面得到了广泛的研究。文中综述了目前无损检测技术,如力学特性分析法、电磁特性法、光学特性分析法、X射线分析法、计算机视觉技术及生物传感器分析法等在国内外食品质检中的应用现状,并探讨了食品品质无损检测技术的发展方向。      

无损检测技术在食品品质检测中的应用

无损检测技术是近年来发展起来的高科技技术之一,在工业和农业的应用方面得到了广泛的研究。文中综述了目前无损检测技术,如力学特性分析法、电磁特性法、光学特性分析法、X射线分析法、计算机视觉技术及生物传感器分析法等在国内外食品质检中的应用现状,并探讨了食品品质无损检测技术的发展方向。     

计算机视觉技术在食品品质检测中的应用

随着消费者对食品安全关注的增加,食品品质检测越来越重要。计算机视觉技术作为一种无损检测方法,具有快速、简便、制样少的优势,已广泛应用于食品大小、形状、颜色、表面缺陷、新鲜度等品质检测。该文简要陈述计算机视觉技术的原理,主要介绍国内外食品品质检测中计算机视觉技术的应用研究和发展状况。     

食品仿生检测技术-人工嗅觉系统(AOS)

人工嗅觉系统是一种新颖的模拟人的嗅觉来分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成份的仪器，通过人的嗅觉和人工嗅觉的比较，详细介绍了人工嗅觉的基本原理和组成，论述食品仿生检测技术在食品工业中的应用。     

气味指纹技术在食品品质安全检测中的应用

介绍了常用的气味指纹分析技术:固相微萃取结合气质联用（SPME-GC-MS）技术、气相色谱-嗅闻（gas chromatography-olfactory,GC-O）技术和电子鼻（electronic nose）技术,综述了它们在食品新鲜度检测、有害微生物检测和货架期预测等方面应用的现状,展望了上述技术在食品品质劣变分析和安全检测中的发展趋势。      

嗅觉可视化技术对啤酒品质的快速检测

为实现啤酒品质的快速无损检测,利用嗅觉可视化技术对青岛啤酒的8 种啤酒（纯生、1903、奥古特、白啤、黑啤、皮尔森、IPA和Strong）进行定性区分和关键质量指标（乙醇体积分数、原麦汁质量分数和双乙酰质量浓度）定量预测。采用4×4的色敏传感器阵列与啤酒的挥发性成分进行反应,并利用化学计量学方法对色敏传感器阵列的差值图像信息进行分析。结果表明,线性判别分析模型能够很好地将8 种啤酒定性区分,校正集和预测集的识别率均达到100%;最小二乘支持向量机模型能够很好地对乙醇体积分数、原麦汁质量分数和双乙酰质量浓度进行定量预测,模型的校正集和预测集校正曲线相关系数均达到0.98以上。因此,嗅觉可视化技术能够实现对啤酒品质的快速无损检测,具有很好的应用潜力。     

基于嗅觉可视化技术的猪肉新鲜度检测

嗅觉可视化技术是使非可见物质成像（主要是气体成像）的一种无损检测新技术,属人工嗅觉模拟技术的一个新分支.使用卟啉和pH指示剂作为嗅觉可视化传感器阵列的气敏材料,检测猪肉中的优势致腐菌和新鲜度.将3种优势致腐菌-梭状芽孢杆菌、热死环丝菌、假单胞菌-分别接种至3组猪肉样本中,在3种温度--16℃,.4℃和20℃-条件下分别贮藏不同的时间后,采用扫描仪获取可视化传感器阵列与每个样本反应前后的图像信息;将阵列反应前后的颜色差值作为样本特征值,对不同的猪肉样本经不同贮藏时间后产生的挥发性气味,可视化传感器阵列显示其特定的颜色图像与其对应.结果表明,嗅觉可视化技术可以用于检测猪肉的优势致腐菌以及判断猪肉的新鲜度.     

计算机视觉技术在食品品质检测中的应用

随着社会经济的发展,人们对身体健康越来越重视,食品安全关系生命健康.当前食品品质越来越受关注,而计算机视觉技术有助于对食品品质进行检测和评价,在检测食品尺寸、色泽、外表伤痕以及食物腐败方面均有重要应用.     

第93届全国糖酒商品交易会食品品质分析与安全检测技术专题展邀请函

<正>布展时间:2015年10月28日09:00-17:00展览时间:2015年10月29日09:00-31日14:00撤展时间:2015年10月31日14:00-17:00展览地点:南京国际博览中心主办:中国糖业酒类集团公司承办:中糖新世纪国际会展(北京)有限公司中国食品杂志社食品质量与安全事关公众健康、社会经济稳定和全球贸易的重大问题,因此,食品品质分析与安全检测技术在行业内也越来越突显其重要性。全国糖酒商品交易会作为食品领域历史悠久、规模宏大、品类齐全的食品展览会,为更好的响应国家对食品品质与安全日益严格的监测和标准要求,服务于参展和观展的食品企业亟需检测、分析领域的技术支持与需求。于今年秋季第93届全国糖酒会期间引入食品品质分析与安全检测技术专题展,与成功举办了一届的中国食品科技成果展构成强大的科技展览板块。该展览但于全国糖酒商品交易会中心位置,面积     

Wavelet Analysis of Signals in Agriculture and Food Quality Inspection

Food quality and safety have become the top priorities for agriculture and food processing industry due to the increasing consumer demand for high-quality healthy food. The food processing industry is currently focusing on using fast, precise, and nondestructive automated quality inspection techniques. Near-infrared spectroscopy, image processing, hyperspectral imaging, X-rays, and ultrasonic techniques have been researched and shown to have high potential for automated inspection. The biggest challenge in the automated inspection systems deals with signal pre-processing, denoising, feature extraction, and its re-synthesis for classification purposes. Several research studies have established that the technique of wavelet analysis can very well resolve these issues of signal processing in many systems used for quality inspection of agricultural and food products. The objective of this paper is to discuss the theory of wavelet analysis and review its application in signal processing and feature extraction for quality monitoring of agricultural and food products.     

Multispectral Imaging for Plant Food Quality Analysis and Visualization

The multispectral imaging technique is considered a reformation of hyperspectral imaging. It can be employed to noninvasively and rapidly evaluate food quality. Even though several imaging or sensor‐based techniques have been conducted for the quality assessment of various food products, the rise of multispectral imaging has been more promising. This paper presents a comprehensive review of the use of the multispectral sensor in the quality assessment of plant foods (such as cereals, legumes, tubers, fruits, and vegetables). Different quality parameters (such as physicochemical and microbiological aspects) of plant‐based foods that were determined and visualized by the combination of modeling methods and feature wavelength selection approaches are summarized. Based on the literature, the most frequently used wavelength selection methods are the successive projection algorithm (SPA) and the regression coefficient (RC). The most effective models developed for analyzing plant food products are the partial least squares regression (PLSR), least square support vector machine (LS‐SVM), support vector machine (SVM), partial least squares discriminant analysis (PLSDA), and multiple linear regression (MLR). This article concludes with a discussion of challenges, potential uses, and future trends of this flourishing technique that is now also being applied to plant foods.     

食品安全检验技术概述

食品安全关系到公众健康。食品中常含有农药、兽药、有机物污染、微生物、天然毒素等物质及转基因成分等。本文简要概述这些物质的检验方法和技术进展,并展望了我国食品检验的发展方向。     

湖南省食品质量安全抽样分析报告

本文以2011年湖南省质量技术监督局对地州市各食品生产加工企业定期抽检公布的数据为例,进行抽样不合榭比次数量与总抽样批次总量统计分析;统计结果表明：2011年全年全省食品平均抽检合格率为94．01％;地州市食品抽检合格率差异较大,质量安全不均衡;湖南传统食品,如熟食、豆制品、槟榔等,存在菌落总数超标、超量和违规使用食品添加剂等安全隐患。     

上转换发光纳米技术及其在食品安全检测中应用研究进展

近年来发展起来的上转换发光纳米技术正成为研究的热点。与放射性同位素标记,酶标记、化学发光标记以及有机荧光染料和量子点等其他荧光材料标记相比,上转换发光纳米技术具有灵敏度高、稳定性好、选择性好、便于观察、操作简单且不损伤样本、无背景荧光等诸多优点,克服了放射性污染、酶不稳定、灵敏度差、化学发光重现性差等缺点,在细胞和组织成像研究、生物分子定量检测等方面有着广泛的应用,取得了令人瞩目的研究成果。本文介绍了上转换发光纳米材料的激发态吸收等3种发光机制、发光材料组成、水热法等4种合成方法以及硅烷化法等6种表面修饰方法。在此基础上对上转换发光纳米技术在食品安全检测中的应用进行了总结和展望。     

基于嗅觉可视化技术的眉茶等级分类方法

为了快速、准确地对眉茶等级进行分类,提出了一种基于嗅觉可视化技术的眉茶等级快速分类方法。首先,根据卟啉显色反应预实验结果,选定了12 种显色效果明显的卟啉指示剂制备嗅觉可视化传感器阵列,通过该传感器阵列与不同等级的眉茶茶汤进行反应,获取不同的特征图像。然后,对特征图像数据进行主成分分析和降维,将得到的不同维数的主成分分析结果作为输入变量,构建支持向量机（support vector machine,SVM）眉茶等级分类模型。最后,引入3 种群体智能优化算法（萤火虫算法、灰狼优化算法、布谷鸟算法）对SVM分类模型的惩罚因子c和核函数参数g进行优化。结果显示：未经优化的SVM分类模型对测试集的分类正确率为80%,所需的主成分个数为12 个;经过优化的SVM模型的分类正确率均有所提升,其中经过布谷鸟算法优化的SVM模型对测试集的分类正确率达到了93.3%,且所需的主成分个数减少为6 个。这表明应用嗅觉可视化技术能够实现对眉茶等级的分类,而通过群体智能优化算法优化SVM分类模型可以显著增强模型的性能,提高分类正确率。     

2012年茧丝质量检验技术比武理论考试情况分析

理论考试是对学习成果进行阶段性的总结和检查,通过细致的考试分析,可以及时掌握对相关知识的理解和运用等方面的情况,从而及时地调整和完善学习目标、内容和方法,以达到不断提升技术水平的目