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Updated: Jan 12, 2026
14:49
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Published on: November 7, 2013
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颜值测量传感器阵列由深度感溶剂调节的酸和电聚乳酸纳米纤维启用,用于猪肉新鲜度监测
Yali Zhao1, Xinlei Wang1, Kai Wen Choo2
1School of Food Science and Technology, Jiangnan University, No.1800 Lihu Avenue, Wuxi, Jiangsu Province, 214122, China.
Food chemistry
|November 6, 2025
概括
一个新的双层色度传感器阵列使用天然的安托西亚宁和多乳酸纳米纤维提供实时的猪肉新鲜度监测. 这种智能系统实现了高精度和稳定性,为食品安全提供了实用和绿色的解决方案.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
背景情况:
- 实时监测肉类新鲜度对于食品安全和减少浪费至关重要.
- 评估肉类腐烂的传统方法往往是耗时的和主观的.
- 开发灵敏,稳定和具有成本效益的传感器是一个关键的挑战.
研究的目的:
- 为实时监测猪肉新鲜度开发一种新的双层色素测量传感器阵列.
- 为了提高传感器的稳定性和灵敏度,使用特定的材料组合.
- 将传感器与机器学习集成,以准确预测新鲜度.
主要方法:
- 构建一个双层传感器阵列,使用碳甲基纤维素,深度学溶剂调节的酸和电聚乳酸纳米纤维.
- 传感器属性的表征,包括疏水性,灵敏性,稳定性,机械强度和可重复使用性.
- 深度卷积神经网络 (CNN) 模型的应用,用于数据分析和新鲜度预测.
主要成果:
- 传感器阵列表现出增强的疏水性 (水接触角度122.2°) 和高灵敏度 (检测极限11.92ppm).
- 传感器在高湿度下表现出极好的稳定性,强大的机械强度 (31.53 MPa),热稳定性 (> 150 °C) 和可重复使用性 (13 个周期).
- 与CNN模型的整合在分类和预测猪肉新鲜度方面实现了100%的准确性.
结论:
- 开发的双层色度传感器阵列是一种灵敏,稳定和可重复使用的工具,用于实时监测猪肉的新鲜度.
- 深度环氧化溶剂有效调节了安东颜色反应,提高了传感器的性能.
- 这种智能传感器系统为确保肉类质量和安全提供了一种实用,绿色和准确的策略.
