一个智能手机集成的纸质色度传感器阵列:实时检测和分类的黄类

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 生物传感器技术技术
• 食品科学 食品科学 食品科学

背景情况:

• 富含黄素的类植物产品 (FRCHPs) 广泛使用,但需要可靠的认证方法.
• 现有的FRCHP分析方法可能耗时,昂贵或缺乏可移植性.
• 开发快速,准确和可访问的检测技术对于质量控制至关重要.

研究的目的:

• 开发智能手机集成的纸质色度传感器阵列 (PBCSA),用于区分各种FRCHPs.
• 优化传感器阵列和分析模型,以提高效率和准确性.
• 为FRCHPs创建一个实用的实时检测系统.

主要方法:

• 使用喷墨打印和防水屏障制造3x3 PBCSA.
• 指示物位移测定策略的应用,用于检测黄类素.
• 使用遗传算法和支持矢量机器 (SVM) 优化传感器阵列.
• 集成优化的SVM模型与定制的移动应用程序进行实时分析.

主要成果:

• PBCSA成功地区分了不同种类和度的黄类和FRCHPs.
• 优化将传感器单元从9个减少到5个,达到100.00%的准确性.
• 集成的SVM和移动应用程序实现了实时,实际检测FRCHPs.
• 开发的系统证明了FRCHP分析的广泛适用性.

结论:

• 一个新的,智能手机集成的PBCSA为FRCHP认证提供了一个简单,经济和高效的方法.
• 指标位移测试和SVM优化策略对于传感器阵列开发是有效的.
• 这项技术显著提高了草药产品实时分析的可行性.