商鋪名稱：江蘇廣分檢測技術(shù)有限公司
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| 產(chǎn)品參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | GFQT | ||
| 分類 | 食品檢測單位 | ||
| 公司名稱 | 江蘇廣分檢測技術(shù)有限公司 | ||
| 服務(wù)內(nèi)容 | 微量元素化驗(yàn) | ||
| 有害物質(zhì)測試 | |||
| 產(chǎn)品規(guī)格 | PPM級(jí)PPB級(jí) | ||
| 菌類 | 微生物 | ||
| 殘留 | 獸殘及藥殘 | ||
| 元素分析 | 重金屬 | ||
| 有益 | 硒含量 | ||
| 營養(yǎng)成分 | 蛋白質(zhì)含量 | ||
| 特色 | 智慧運(yùn)營平臺(tái) | ||
| 售后 | 全程一對(duì)一 | ||
| 技術(shù)支持 | 專業(yè)資深團(tuán)隊(duì) | ||
| 可售賣地 | 全國 | ||
| 類型 | 第三方檢測機(jī)構(gòu) | ||
| 型號(hào) | 委托送檢 | ||
國內(nèi)禽蛋產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
我國是世界禽蛋生產(chǎn)大國，禽蛋產(chǎn)業(yè)不但在我國農(nóng)業(yè)中占有重要地位，而且是關(guān)系國計(jì)民生和社會(huì)穩(wěn)定的重要產(chǎn)業(yè)。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，雞蛋消費(fèi)以鮮蛋為主，鴨蛋大部分是經(jīng)過再制和加工后再使用，鵪鶉蛋的鮮銷和再加工比例接近1∶1。
相比較產(chǎn)業(yè)集中、加工趨升、品質(zhì)提升的國際蛋業(yè)未來發(fā)展趨勢而言，我國蛋品的集中化程度和產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平都較低，而且相比較發(fā)達(dá)國家集約化產(chǎn)銷體系規(guī)模大、產(chǎn)業(yè)集中度高等特征，我國較大型的蛋品加工企業(yè)較少，蛋品集中化程度和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平較低。但是，近年來，我國的禽蛋加工業(yè)也有了一定的發(fā)展，尤其是禽蛋的無損檢測方面。
無損檢測，即非破壞性檢測，是在不破壞待測物原來的狀態(tài)、化學(xué)性質(zhì)等前提下，為了獲取與待測物品質(zhì)有關(guān)的內(nèi)容、性質(zhì)或成分等物理、化學(xué)情報(bào)所采用的檢測方法。
目前，我國禽蛋的無損檢測主要集中在以下幾個(gè)方面：禽蛋的內(nèi)部品質(zhì)檢測、外部品質(zhì)檢測、禽蛋儲(chǔ)存時(shí)間的檢測、孵化蛋成活性的檢測以及大小的自動(dòng)分級(jí)等方面。
禽蛋的內(nèi)部品質(zhì)檢測
禽蛋的內(nèi)部品質(zhì)檢測主要是針對(duì)新鮮度的檢測。禽蛋新鮮度的主要檢測指標(biāo)包括3個(gè)方面：氣室的大小、蛋黃哈夫值、蛋黃指數(shù)。根據(jù)國際上新鮮禽蛋內(nèi)部品質(zhì)的檢測標(biāo)準(zhǔn)，用蛋黃指數(shù)和蛋黃哈夫值作為禽蛋新鮮度的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1]。禽蛋新鮮度的檢測可以利用光學(xué)特性、計(jì)算機(jī)視覺等方法來實(shí)現(xiàn)。
光學(xué)無損檢測的原理是：光照射到物體上以后，光能一部分被外表面反射；一部分進(jìn)入物體內(nèi)遇到細(xì)胞結(jié)構(gòu)或產(chǎn)生散射，或被物體所吸收；其余部分則透過物體。由于被測物體的內(nèi)部成分、表面狀況、入射光波長以及折射率等因素都各不相同，因此通過入射光照射物體得到反射、折射和散射等比例不一樣。2002年，劉燕德等利用光學(xué)無損檢測原理，取波長為200～600 nm的入射光，通過實(shí)驗(yàn)分析該波段內(nèi)雞蛋新鮮度的光特性，分析雞蛋內(nèi)部品質(zhì)與透射特性的關(guān)系，對(duì)雞蛋新鮮度做出估量，證實(shí)了利用雞蛋投射特性對(duì)雞蛋進(jìn)行無損檢測和分級(jí)是可行的[2]。
機(jī)器視覺技術(shù)是人工智能的一個(gè)分支。簡單來說，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)利用相機(jī)獲得被測目標(biāo)的圖像并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，再將該信號(hào)傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝對(duì)象目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；并通過合適的算法提取圖像特征值作為圖像分析的依據(jù)。2014年，楊簡等人利用機(jī)器視覺裝置獲取雞蛋透射圖像，進(jìn)行圖像處理并提取合適的特征參數(shù)，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入灰色理論，建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并以該參數(shù)集為樣本訓(xùn)練灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測雞蛋哈夫值，檢測雞蛋的新鮮度。試驗(yàn)結(jié)果表明，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度較高，哈夫值殘差為5.268 4，雞蛋分級(jí)的正確率為92.7[3]。2015年，劉艷等人通過冷光源照射獲取雞蛋彩色透光圖像，在自適應(yīng)灰度調(diào)整和改進(jìn)空間濾波等預(yù)處理的基礎(chǔ)上，利用閾值分割法并結(jié)合最小二乘法進(jìn)行蛋黃橢圓擬合，提取與雞蛋新鮮度相關(guān)的3個(gè)特征參數(shù)，采用梯度下降算法得到雞蛋透光圖像三元新鮮度模型。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型具有較高的可靠性，可對(duì)禽蛋進(jìn)行實(shí)施新鮮度檢測與分級(jí)
