液奶UHT成品无损检测新技术的应用

发布者:鑫森淼焱最新更新时间:2013-05-10 来源: 21IC关键字:液奶UHT成品  无损检测  识别技术 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章
液奶UHT成品的无损检测,是在现代计算机识别技术与惯性动能系统相结合的基础上实现的新一代品质控制方法。作为一种具有准确、高效、无损特点的UHT成品微生物污染检测的新技术手段,其在我国乳制品行业的应用,具有积极的意义。

首先,无损检测技术的应用,能够减少以往开包检测带来的包装材料和生产费用的巨大损失。

其次,无损检测可以减轻检测成本不断增加的压力,从而可以根据质量管理的客观要求,提高品质控制环节中检测样品的采样数量,进一步提高检测样本的代表性,进而不断提高产品质量控制的科学性和可靠性。

无损检测的原理,无损检测技术的生物学基础,在于液奶UHT成品中,产生芽孢杆菌、放线菌、乳酸杆菌、乳酸链球菌、肠道产气菌、假单胞杆菌等微生物污染时,均会伴随有脂肪分解、蛋白凝固等反应发生和pH值的改变。

基于UHT成品中微生物污染的上述产品表现,传统的检测方法是采用湿化学方法,开包检测pH值的改变。新一代无损检测技术则无需开包,采用计算机惯性动能识别系统,直接检测UHT成品中脂肪分解、蛋白凝固等物理性状的改变程度。

这种物理性状的改变,可在计算机惯性动能系统中表现为惯动衰减比和衰减周期的变化。只要计算机惯性动能系统能够达到足够高的重复性,例如0.3%,即可以将UHT成品中脂肪分解、蛋白凝固程度超过设定值0.3%的超限样品检测出来。

无损检测的样本基础1.微生物污染样品的统计分析:对超过10万包的250m1利乐砖纯奶检测样本进行的统计表明,微生物污染的产品表现,大体可分为酸包、凝固型酸包以及涨包3种类型。涨包通过目测可以直接检出;涨包和凝固型酸包在计算机惯性动能系统中的检出准确率可达到99%以上;因此,统计分析的重点是酸包。

酸包可分为微酸(pH在6.0—6.5之间)和严重酸包(pH在5.0—6.0之间)2种。根据酪蛋白的性质,pH的轻微下降通常导致黏度有微小的下降,剧烈的pH下降则会导致再度升高。所以,微酸包在无损检测中会导致50%左右的误差;严重酸包的检出准确率,则可达到90%以上。

具体到微生物污染样品的构成,统计表明,包装材料造成的坏包,占坏包总量的15.1%,出现单纯酸包的概率为8%,其中出现微酸包的概率为81%,出现严重酸包的概率为19%,无损检测误判的概率约为4.3%。接头造成坏包,占坏包总量的14.2%,单纯酸包误判的概率为2.4%。P条造成坏包,占坏包总量的11.3%,单纯酸包的误判概率为2.0%。暂停和停机造成坏包,占坏包总量的9.4%,单纯酸包的误判概率为2.89%。随机造成坏包,占坏包总量的16%,酸包或凝固性酸包误判的概率为1.7%。开机和暂开造成坏包,占坏包总量的34%,由于存在大量单纯酸包,建议仍然开包检测。这样,开机和暂开造成的开包检测,和对其他样品进行无损检测的误判率约为1.83%。

2.无损检测的误差分析无损检测的误差可分为将好包判坏和将坏包判好2种情况。将好包判坏的概率主要取决于检测的设定值,根据标定的理论公式,将好包判坏的概率一般为0.3%。

将坏包判好的概率主要取决于无损检测系统的重复性、检测方法的合理性和样品特性。如对于利乐砖250m1纯奶样品的统计表明,在检测系统的重复性足够高、检测方法合理的条件下,随机样中将坏包判好的概率约为1%,目的样(开机样、暂开样除外)的概率约为2%,质量追查样的概率约为0.1%。

无损检测技术的应用效果目前,液奶UHT成品的无损检测技术已经在我国乳品行业得到初步应用。通过对伊利、光明、蒙牛、雀巢等乳品企业超过100万包检测样品的数据统计表明,我国无损检测系统的技术指标系统功能和性能价格比,均能够满足我国乳品企业提高UHT成品的质量控制水平要求。

无损检测技术在我国乳品行业的推广应用,将有助于促进企业进一步降低生产成本,提高产品的质量水平和竞争优势,并将提升乳品行业在资源利用和食品安全方面的整体技术含量,使我国乳品工业保持稳定增长具备可靠的科学技术基础。
关键字:液奶UHT成品  无损检测  识别技术 引用地址:液奶UHT成品无损检测新技术的应用

上一篇:数控机床精度检测项目及常用工具
下一篇:流量计的使用

推荐阅读最新更新时间:2024-03-30 22:36

人脸识别技术为补上双门互锁门禁系统缺失一环
作为人脸识别技术最先也最普遍的一个应用,安防领域目前已经成为人脸识别技术的一片红海。前有海康威视、大华股份等拥有人脸识别全产业链的重量级玩家,后有旷视科技、商汤科技等后起之秀。     为加强对银行、储蓄所、金库、贵重物品集中场所的安全防范,银行越来越重视技防的作用,作为防止犯罪发生的有效途径,双门互锁门禁系统也应运而生。目前市场上的双门互锁门禁系统大都采用读卡或者指纹的身份验证方式,由于这两种方式都存在一定的安全隐患或不足,因而人脸识别技术的应用受到用户关注。     双门互锁系统是指两道门具有互锁联动的功能,即当一道门被打开时,另一道门则打不开,只有当两道门都关上时,才能打开其中的任一道门。根据《银行营业场
[安防电子]
射频识别技术如何应用于低碳智能交通
    RFID射频识别发展智能交通     在过去一百年里(l906-2005),全球地表平均温度升高了0.74摄氏度,未来20年,每十年全球温度将会升高0.2摄氏度。气候变暖已成为不容忽视的、直接影响全球生产和生活问题。   一些国家和地区已开始研究低碳交通的对策,例如,细化对不同排放标准汽车的分类管理,利用科技手段和税费制度进行碳排放的控制等。如欧洲的英国、瑞典、德国、意大利、挪威,亚洲的新加坡、东京、台湾、香港,以及澳大利亚等国家和地区通过设立低碳交通区、低排放区、绿色交通区、清洁示范区等,既保障了区域空气质量,同时鼓励使用清洁交通工具。   RFID(RadioFrequencyIdentification,
[安防电子]
CEVA与eyeSight合作为多媒体设备提供手势识别技术
硅产品知识产权(SIP)平台解决方案和数字信号处理器(DSP)内核授权厂商CEVA公司与手机和消费电子设备领域基于软件的免接触交互界面技术厂商eyeSight公司宣布结成合作伙伴,在CEVA的便携多媒体平台上提供eyeSight的手势识别技术。 两家公司的合作可在一系列便携多媒体设备中实现免接触(Touch Free)用户交互接口解决方案,包括智能手机、多功能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携游戏控制台、数码相框、微型(pico)投影仪等。 eyeSight的技术可为任何具有相机功能的设备提供手势识别功能,并通过控制运行设备和应用程序提升用户体验。这些用户交互接口解决方案可让消费者使用自然的手势来控制设备。 CEVA多
[嵌入式]
CEVA与eyeSight合作为多媒体设备提供手势<font color='red'>识别</font><font color='red'>技术</font>
无损检测:邵氏硬度计备检试样的要求
目前国内最常用的邵氏硬度计就是两款指针式的邵氏橡胶硬度计 1)邵氏A型硬度计 2)邵氏D型硬度计 使用邵氏硬度计时,当A型硬度计示值低于10HA时是不准确的,测量结果不能使用。A型硬度计测量值超出90HA时推荐使用D型硬度计。但由于用户出于经济方面的考虑,普遍只买硬度计而不买定负荷架,所以新手往往操作不规范,导致试验结果有较大的偏差。如何正确的使用这两种硬度计呢?下文结合应用实际情况,提供以下方法供试验用户参考 1)橡胶的试样及试验温度要求; ①、橡胶的试样厚度不小于6mm,宽度不小于15mm,长度不小于35mm,试样厚度不足6mm时,可用同样胶片重叠测定,但不超过3层。并要求胶片上下平行。 ②、检定时室温为23℃ 5
[测试测量]
AI面部识别技术助力警方 抓捕率大幅提高
根据外媒报道,中国目前正凭借着数百万台摄像头、人脸识别技术和人工智能等技术。搭载一套覆盖全国的犯罪监控系统。   在河南郑州,一名戴着人脸识别墨镜的警察在火车站发现了一名海洛因毒贩。在青岛这个以青岛啤酒而闻名的城市,警方在配有人工智能技术的摄像头的帮助下,在年度啤酒节上抓获了20多名犯罪嫌疑人。在安徽芜湖,一名涉嫌谋杀的在逃者在从街头小贩那里买吃的时被摄像头认了出来。   在一些城市,摄像头覆盖了火车站,在那里寻找在逃犯。郑州火车站派出所副所长表示:“过去,一切都靠直觉。如果你没觉察到某个东西,你就错过了”,而那名毒贩就是在这个火车站被抓到的。目前中国已成为世界上最大的安全和监控技术市场,中国在未来几年里将在提升跟踪活动的技术
[安防电子]
智能感测识别技术多元 AIoT开启应用商机
人工智能(AI)与物联网(IoT)汇流进化为AIoT,形成智能应用的驱动力已成为现今的热门议题,随着机器视觉、深度学习与各项感测识别软硬件技术的进展,使得IoT系统逐渐趋向人类的情感与即时反应,并且促进智能制造相关技术与产品服务的提升,以及开启更多潜在市场应用商机。 台湾工研院IEK与法国知名MEMS & Sensor前瞻技术研究顾问公司Yole Development进行国际合作,并于5/22举办 ,以期通过宏观且全面的分析,完整勾勒出AIoT趋势所驱动的智能感测识别市场的商机何在?如何慎选适合未来产业发展的技术及寻找潜力应用的关键? 工研院IEK产业分析师罗宗惠深入探讨影像识别关键技术环节,他表示在影像识别关键零组件方
[半导体设计/制造]
语音识别技术的发展及难点分析
与机器进行语音交流,让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”,该技术让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。 在1952年的贝尔研究所,Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。 大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后,并在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。上世纪80年代以后,语音识别研究的重点逐渐转向大词汇量、非特定人连续语音识别。 同时,语音识别在研究思路上也发生了重大变化,由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型的技术思路。此外,业内有
[家用电子]
识别技术和大数据让计算机看懂世界
智能识别 技术 让计算机看懂世界 互联网发展之初受到网络带宽、数据存储等相关技术的限制,信息的传播以单模态形式为主,如文字报道、图像相册等。进入 大数据 时代,信息的传播变得丰富多彩,人们从互联网中同时接受图像、视频、文本等不同模态的信息。例如,当我们在互联网上浏览一篇精彩的新闻报道时,不仅可以看到详细的文字描述,还能看到记者在现场拍摄的照片,甚至还有相关的视频报道。这体现了互联网数据从单模态到多模态的转变。     随着互联网多模态数据的大量出现和传播,“管不住”和“用不好”两大问题也日益突出。“管不住”是指多模态大数据中隐藏着大量涉恐、涉暴等有害信息,极大地危害着国家安全和社会稳定,目前还缺乏自动的分析与识别技术。“用不好
[嵌入式]
小广播
添点儿料...
无论热点新闻、行业分析、技术干货……
最新测试测量文章
换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved