[發明專利]一種食品質量檢測系統

在審

• 申請號: 202110043460.2
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN112903929A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 邱巨兵;黃志芳;馬從國;劉偉;周大森;葉文芊;周恒瑞;柏小穎;葛紅;馬海波;丁曉紅;張利兵
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G01N33/02
• 分類號: G01N33/02;G01N33/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 李鋒

1.一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述檢測系統包括食品氣味采集平臺、食品質量大數據處理子系統，檢測系統實現對食品氣味參數檢測和食品新鮮度分類；

所述食品質量大數據處理子系統包括參數檢測模塊和食品質量分類器，多個傳感器陣列中的多個同一類型傳感器輸出分別作為對應的參數檢測模塊對應的按拍延遲線TDL的輸入，參數檢測模塊輸出對應氣味的梯形模糊數分別作為對應的食品分類器中的按拍延遲線TDL的輸入，食品質量分類器輸出的梯形模糊數代表食品新鮮度等級值。

2.根據權利要求1所述的一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述參數檢測模塊包括按拍延遲線TDL、LSTM神經網絡模型、FLNN函數連接型神經網模型、NARX神經網絡模型、T-S模糊神經網絡模型、積分回路和動態遞歸小波神經網絡模型，由2個積分算子S相串聯構成一個積分回路，每個積分回路的2個積分算子S連接端作為動態遞歸小波神經網絡模型的對應輸入，每個積分回路的輸出作為動態遞歸小波神經網絡模型的對應輸入；參數測量傳感器輸出分別作為對應的多個按拍延遲線TDL的輸入，每個按拍延遲線TDL輸出的一段時間的參數測量傳感器值分別作為對應的LSTM神經網絡模型的輸入，多個LSTM神經網絡模型的輸出分別作為FLNN函數連接型神經網模型、NARX神經網絡模型和T-S模糊神經網絡模型的輸入，FLNN函數連接型神經網模型、NARX神經網絡模型和T-S模糊神經網絡模型的輸出分別作為對應的每個積分回路的輸入和動態遞歸小波神經網絡模型對應的輸入，動態遞歸小波神經網絡模型的輸出為代表一段時間多個參數測量傳感器值大小的動態梯形模糊數，動態遞歸小波神經網絡模型的輸出作為參數檢測模塊的輸出。

3.根據權利要求1或2所述的一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述食品質量分類器包括按拍延遲線TDL、自聯想神經網絡、BAM神經網絡和DRNN神經網絡組成，參數檢測模塊輸出的參數測量傳感值的梯形模糊數分別作為對應的食品分類器中的按拍延遲線TDL的輸入，按拍延遲線TDL輸出的一段時間的參數測量傳感器值的梯形模糊數分別作為對應的自聯想神經網絡的輸入，自聯想神經網絡輸出分別作為對應的BAM神經網絡的輸入，BAM神經網絡輸出的梯形模糊數和氣室環境溫度作為DRNN神經網絡的輸入，DRNN神經網絡輸出的梯形模糊數代表被檢測的食品新鮮度等級值。

4.根據權利要求3所述的一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述DRNN神經網絡分類器把食品安全分為一般安全、比較安全、很安全、不安全和很不安全對應不同的5個不同的梯形模糊數，計算DRNN神經網絡分類器輸出的梯形模糊數輸出的梯形模糊數與代表5種安全等級的5個梯形數的相似度，其中相似度最大的梯形模糊數對應的食品安全等級確定為該食品安全等級。

5.根據權利要求1所述的一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述食品氣味采集平臺包括樣品室、氣流管、氣室、多個傳感器陣列、檢測節點、風扇和現場監控端；樣品室的食品揮發的氣味通過氣流管和氣室的進氣閥被風扇吸入到氣室內，與多個檢測節點的多個傳感器陣列反應后產生氣味信號，通過檢測節點的CAN接口和現場監控端的RS232/CAN接口傳輸給現場監控端,現場監控端的食品質量大數據處理子系統對氣室內的食品氣味進行處理,識別出樣品室內食品新鮮度等級。

6.根據權利要求5所述的一種食品質量檢測系統，其特征在于：所述多個傳感器陣列分別布置在氣室的側面、底部、中間垂直面和頂部的不同位置可以實現對食品散發出的氣味進行一個側面或者幾個側面、一個平面或者幾個平面、一個垂直面或者幾個垂直面以及側面、平面和垂直面同時進行全面檢測，每個傳感器陣列由對食品氣味有敏感性的傳感器1、傳感器2、傳感器3和傳感器4不同類型的4種不同型號傳感器組成。