禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测装置及其方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及禽蛋内部品质动态检测分级技术领域，尤其涉及一种禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测装置及其方法。本发明主要利用便携式的光纤光谱仪动态采集禽蛋的光谱数据，通过一系列数据处理的方法，提取新鲜禽蛋与不新鲜禽蛋差异性较为大的特征波段，建立了新鲜禽蛋与不新鲜禽蛋的分级检测模型，为禽蛋内部品质的自动检测分级提供了一种智能无损快速的检测方法。
【背景技术】
[0002]禽蛋中富含着大量的蛋白质、脂肪和维生素等营养元素，并因其味道鲜美、营养丰富深受广大消费者的喜爱。而且，我国是禽蛋生产和消费大国，禽蛋的总产量占据着世界禽蛋总产量的40%以上，并且人均年食用蛋约20.lkg。
[0003]禽蛋的新鲜程度是衡量禽蛋品质的一个最为重要的指标。目前绝大部分有关禽蛋新鲜程度的检测仍然依靠人工照蛋的方式，通常在光照透射的情况下，劣质禽蛋会呈现蛋黄变大且颜色较深。依据此经验判断存在着劳动强度大、鉴别速度慢且准确率不高等缺点。
[0004]光纤光谱在500-1000nm的范围内对CH、0H、NH等含氢基团吸收谱带尤为敏感，而禽蛋内部物质存在着大量的CH、0H、NH等含氢基团，禽蛋随着时间的储藏和细菌的侵入，内部的含氢基团也会产生一定程度上的化学变化，因此利用光纤光谱技术去检测禽蛋的新鲜品质有着切实可行的理论意义。
[0005]目前随着智能无损检测技术的兴起，越来越多的研究者开始利用光谱技术来对农产品、水果、禽蛋、鱼和医药等物质进行品质的无损检测。祝志慧、谢德君等利用光纤光谱技术静态检测鸡蛋内部的血斑和肉斑异物，建立了多分类器融合判别模型，最后血斑蛋和肉斑蛋的检测正确率分别为92.86%和91.07%【祝志慧、谢德君、李婉清、王巧华、马美湖，基于光谱技术和多分类器融合的异物蛋检测，农业工程学报[幻，2015，31(02)】。黄涛、李小昱等搭建了淡水鱼新鲜度近红外光谱的采集装置，对采集的光谱数据建立了支持向量机判别模型，得出了训练集和预测集的淡水鱼新鲜度检测准确率分别为100%和93.88%【黄涛、李小昱、彭毅、陶海龙、李鹏、熊百善，基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究，光谱学与光谱分析[幻，2014，34(10)】。刘燕德等基于近红外漫反射光谱技术建立了鸡蛋的哈夫单位、蛋白PH值、蛋形指标等鸡蛋品质和贮藏时间天数的主成分回归模型，结果表明模型经优化后哈夫单位、蛋白PH值、蛋形指标和存储时间光谱模型的交叉验证均方根相关系数R2cv分别为0.86、0.84、0.26和0.92，交叉验证均方根误差RMSECV分别为7.52、0.17、0.05和1.37【刘燕德、周延睿、彭彦颖，基于近红外光谱漫反射光谱检测鸡蛋品质，光学精密工程[J]，2013，21(01)】。周竹等利用了高光谱透射、傅里叶近红外漫反射光谱、可见/近红外漫反射光谱和透射光谱建立主成分结合线性判别分析模型检测了具有黑心病的马铃薯，其最终结果表明了透射光谱的结果要好于漫反射光谱的结果，高光谱的结果要好于近红外光谱的结果【周竹、李小昱、高海龙、陶海龙、李鹏，漫反射和透射光谱检测检测马铃薯黑心病的比较，农业工程学报[幻，2012，28(11)】。樊书祥等自制搭建了便携式近红外光谱苹果糖度检测仪器平台，并进行了光谱检测糖度实验。通过建立主成分回归模型得到了预测集的相关系数Rp=0.853，预测均方根误差RMSEP=0.534，表明了该光谱仪能够很好的检测苹果糖度，也说明了近红外光谱能够用于苹果糖度的无损检测【樊书祥、黄文倩、张保华、郭志明、赵春江，便携式苹果糖度光谱检测仪的设计与试验，红外与激光工程[J]，2014，43(增刊)】。
[0006]经相关检索现有的检测技术:
①目前绝大部分研究者利用光谱技术静态检测禽蛋内部的异物、新鲜品质。
[0007]②目如有关新鲜鸡蛋和散黄蛋的检测正确率不尚。
[0008]目前国内很少有人利用PLC结合光纤光谱透射仪器手段，在方法上很少使用数据降维技术，将多波段的波长化简成较少波长数来检测鸡蛋的新鲜程度，此技术总的说来，有很好的抗干扰性，并减少了数据运算的复杂量，提高了模型的检测速率，更适用于实际工厂检测。
【发明内容】
[0009]本发明的目的就在于克服现有技术存在的缺点和不足，提供一种禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测装置及其方法。
[0010]本发明的实现主要过程如下:
首先调节好整个检测仪器的各个参数，其次将禽蛋放置在匀速运动的流水线上，聚焦透镜位于传送带的下方，通过传送带相邻辊子间的空隙透射放置在传送带上的禽蛋，在光谱箱子侧部有漫反射式光电传感器，当禽蛋运动与传感器处同一水平位置，且在聚焦透镜的正方向，传感器被触发，从而计算机识别传感器触发的信号，通过顶部的84UV准直镜采取禽蛋的透射光谱。再次对动态采集的光谱进行一系列的光谱数据处理:首先剔除异常样本和划分样本集，然后对光谱数据进行预处理，再挑选两类光谱的差异性较大的波段，最后建立训练集的判别分类模型，并用预测集数据检验模型的实用性。
[0011 ]本发明主要完成以下几点工作:
1、搭建动态光谱的采集平台；
2、通过实验获得禽蛋的动态光谱；
3、剔除一些由于随机误差产生的禽蛋光谱；
4、划分样本集，并对光谱样本进行预处理；
5、挑选出两类禽蛋的差异性较大的波段；
6、建立自动识别模型，判别禽蛋的新鲜程度。
[0012]具体地说:
一、禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测装置(简称装置)
本装置包括检测对象一一禽蛋；
设置有准直镜、光谱箱、光纤光谱仪、数据线、计算机、聚焦透镜、齒素灯源、玻璃光纤、光电传感器、通讯电缆、可编程控制器和禽蛋传送流水线；
其位置和连接关系是:
在光谱箱的底部设置有禽蛋传送流水线，在禽蛋传送流水线的上、下方分别设置有禽蛋和聚焦透镜，卤素灯源、玻璃光纤和聚焦透镜依次连接，使被测对象一一禽蛋在禽蛋传送流水线上传输和受到光照； 在光谱箱子的右侧设置有光电传感器，光电传感器、可编程控制器、通讯电缆和计算机依次连接，将禽蛋的有/无信号传递给计算机；
在光谱箱的上部设置有准直镜，准直镜、光纤光谱仪、数据线和计算机依次连接，使计算机获得禽蛋的光谱信息。
[0013]二、禽蛋新鲜度的光纤光谱分级检测方法(简称方法)
本方法包括下列步骤:
①调节装置参数，包括设置光纤光谱仪的暗电流、参考电流、平滑次数、平滑宽度和积分时间参数；
②将新鲜禽蛋和不新鲜禽蛋编号并按顺序依次地摆放在禽蛋传送流水线上；
③当禽蛋运动到光谱箱内且被光电传感器触发时获得相应禽蛋的光纤光谱；
④对所采集的禽蛋光纤光谱数据进行数据处理。
[0014]本发明具有下列点优点和积极效果:①利用光纤光谱透射技术，能够完成对禽蛋新鲜度的自动判别；
②无需破坏鸡蛋，分级速度快，而且正确率高；
③利用光谱透射技术，实现了对禽蛋内部品质的分级，解决了市场和工厂采用抽样检测的弊端。
【附图说明】
[0015]图1是本装置的结构示意图，
图2是光谱数据处理软件的工作流程图。
[0016]图中:
O—禽蛋；
I 一准直镜；
2—光谱箱；
3—光纤光谱仪；
4 一数据线；
5一计算机；
6—聚焦透镜；
7一齒素灯源；
8-玻璃光纤；
9_光电传感器；
I O-通讯电缆；
11-可编程控制器；
12-禽蛋传送流水线。
[0017]具体的实施方式:
下面结合附图和实例详细说明:
一、装置
1、总体
如图1，本装置包括检测对象一一禽蛋O; 设置有准直镜1、光谱箱2、光纤光谱仪3、数据线4、计算机5、聚焦透镜6、齒素灯源7、玻璃光纤8、光电传感器9、通讯电缆10、可编程控制器11和禽蛋传送流水