基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统及工艺的制作方法

本发明属于化学检测领域，更具体地说，尤其涉及基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统。同时，本发明还涉及基于酸甜度检测的石榴产品生产工艺。

背景技术：

1、在石榴产品的生产过程中，甜度是决定产品口感和品质的重要因素。传统的石榴甜度检测主要依赖于人工品尝或简单的化学分析方法，这些方法存在准确性低、效率低下、无法实时监测问题。此外，由于石榴的甜度受到品种、生长环境、成熟度多种因素的影响，因此需要一种能够准确测量并实时调整石榴甜度的系统来保证产品的品质。

2、然而，目前市场上缺乏一种基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统，该系统能够通过化学方法测定石榴的甜度，并根据预设算法计算出添加白糖的量，从而保证产品的品质。此外，现有的一些系统虽然能实现自动化生产，但往往只能针对单一品种或特定条件下的石榴进行操作，无法适应不同品种和不同生产环境的需要；因此，我们提出基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统及工艺。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统及工艺，通过精准测量石榴的甜度，并实时调整添加白糖的量，确保了石榴产品口感的一致性和高品质。这有助于满足消费者对甜度的期望，提升产品的市场竞争力。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统，包括：

4、石榴甜度测量模块，用于通过化学方法测定石榴的甜度；所述甜度测量模块包括：

5、样本提取单元，用于从石榴中提取代表性样本；

6、化学分析单元，采用化学分析方法测定样本的甜度；

7、传感器，用于实时监测并传输甜度数据至所述数据处理与建模模块；

8、用户界面模块，用于显示测量结果、建模计算结果以及提供用户输入接口；

9、建模单元，与所述甜度测量模块电性连接，用于接收甜度数据并根据预设算法计算出石榴的含糖量，进而通过建模计算确定添加白糖的量；

10、所述建模单元包括：

11、数据存储模块，用于存储历史甜度数据和含糖量记录；

12、数据分析模块，用于分析甜度数据趋势并进行质量控制；

13、模型构建与优化模块，用于根据甜度和含糖量数据建立数学模型，并优化模型参数以准确预测添加白糖的量；

14、输出接口，用于将处理结果输出至所述用户界面模块。

15、优选的，所述用户界面模块包括：

16、显示屏，用于展示甜度测量结果、含糖量计算结果以及推荐的白糖添加量；

17、输入设备，如键盘或触摸屏，供用户输入操作指令或调整系统设置；

18、通信接口，用于与其他生产环节的设备或系统进行数据交换。

19、基于酸甜度检测的石榴产品生产工艺，所述工艺采用上述的系统计算确定石榴产品中添加白糖的量，包括如下步骤：

20、s1、从石榴中提取代表性样本，同批次样本取样不低于5个；

21、s2、将提取的样本放置不同时间后，依次送入化学分析单元，化学分析单元传感器实时检测并传输甜度数据至建模模块；

22、s3、建模模块接收甜度数据模型构建与优化模块根据甜度和含糖量数据建立数学模型，根据历史数据和当前测量结果，分析甜度趋势；

23、s4、所有相关数据通过用户界面模块展示给用户，户通过输入设备调整系统设置或输入操作指令。

24、优选的，步骤s2中，取样方式为：

25、同批次取样5个石榴，并对其编号，编号分别为：a、b、c、d、e；

26、对编号为a的石榴进行抽样，并将抽样入化学分析单元实时检测甜度数据，得到数据ta；

27、将编号为b的石榴放置在石榴产品生产环境下，同时将编号为c的石榴放置在模拟阴雨天的高湿度模拟箱内，然后编号为b的石榴以及编号为c的石榴将静置3天，再分别进行抽样并将抽样入化学分析单元实时检测甜度数据，得到数据tb和tc；

28、将编号为d的石榴与编号为b的石榴相同设置，编号为e的石榴与编号为c的石榴相同设置，然后静置5天，再分别进行抽样并将抽样入化学分析单元实时检测甜度数据，得到数据td和te；

29、优选的，通过加权算法计算甜度数据，计算式为：

30、t=ata+b（tb+tc）+c（td+te）/n；

31、式中，t表示该批次石榴甜度数据，a、b、c为加权常数，且a+b+c=1，n为取样总个数。

32、优选的，步骤s2中，化学分析单元具体分析流程为：

33、1）准确称量基准物质，然后加入适量的溶剂，配制成标准溶液；

34、2）从石榴样本中提取汁液，经过适当的处理后，作为待测样品；

35、3）对滴定管进行标定，将标准溶液装入滴定管中，记录初始读数；

36、4）向容器中加入待测样品溶液，并滴入指示剂；

37、5）逐滴滴加标准溶液至反应完全，记录最终读数；

38、6）通过计算消耗的标准溶液体积，得出样品中的糖分含量；

39、7）根据滴定过程中收集到的数据，计算出样品中的糖分含量。

40、优选的，步骤s3具体流程为：

41、s31、收集历史甜度数据和对应的含糖量记录，对数据进行清洗，去除异常值和噪声；

42、s32、根据数据建立模型；

43、s33、使用历史数据集对模型进行训练，通过交叉验证方法评估模型的性能；

44、s34、将训练好的模型部署到生产环境中，实时接收甜度数据并输出含糖量预测和推荐的白糖添加量；

45、其中，甜度到含糖量的转换表达式为：

46、c=k×s+m；

47、式中，s为甜度，c为含糖量，k和m是通过历史数据拟合得到的系数；含糖量c是甜度s的线性函数，其中k是斜率，表示甜度每增加一个单位，含糖量增加的量；m是截距，表示在甜度为零时的含糖量。

48、优选的，所述交叉验证方法具体为：

49、将整个数据集随机分成k个子集，其中，k为预设值，取值为10；

50、对k轮验证，对于每一轮选择不同的子集作为验证集，其余k-1个子集合并作为训练集；

51、使用训练集训练模型，并在验证集上测试模型的性能，记录每次迭代中得到的性能指标；

52、完成所有k次迭代后，提供了对模型性能的估计；其中，性能指标，计算式为：

53、；

54、式中，是真实值，是预测值，n是验证集中样本的数量；

55、对于交叉验证，最终的mse将是所有折叠mse的平均值：

56、；

57、式中，msej是第j折的均方误差；上述验证避免过拟合，并提供对模型泛化能力的可靠估计。

58、优选的，步骤s4具体为：

59、使用图表、数字仪表盘直观地将数据通过用户界面模块的显示屏展示给用户；

60、提供输入设备，允许用户与系统进行交互；

61、用户通过用户界面调整系统设置；

62、输入操作指令，实现修改目标甜度值、调整模型参数、开始/停止甜度测量、手动触发模型更新；

63、监控系统性能，确保用户界面的准确性和稳定性。

64、本发明的技术效果和优点：本发明提供的基于酸甜度检测的石榴产品生产模块化系统，与现有技术相比，本发明具有如下优势：

65、通过精准测量石榴的甜度，并实时调整添加白糖的量，确保了石榴产品口感的一致性和高品质。这有助于满足消费者对甜度的期望，提升产品的市场竞争力；自动化的甜度测量与白糖添加系统减少了人工操作的需求，提高了生产效率，同时，模块化设计允许快速调整生产流程以适应不同品种的石榴或变化的生产条件，增强了生产线的灵活性和响应速度；

66、系统内置的数据分析模块能够分析历史甜度数据趋势，为生产者提供有价值的洞察，帮助他们做出更明智的生产决策，如调整种植策略或改进加工工艺；直观的用户界面模块使得操作人员能轻松监控生产过程、调整系统设置并输入指令，提升了操作的便捷性和系统的可用性；

67、采用交叉验证方法优化数学模型，确保模型准确预测甜度与含糖量的关系，减少了过拟合风险，提高了模型的泛化能力；通过对甜度数据的实时监测和历史数据分析，系统能够及时发现生产过程中的异常情况，从而采取预防措施，保证了产品质量的稳定性；

68、模块化的设计允许根据不同的生产需求进行定制，无论是改变石榴品种还是调整生产规模，系统都能够灵活适应，降低了升级和维护成本；系统测试不同的环境条件对石榴甜度的影响，使生产更加贴近实际消费场景，增强了产品的环境适应性和消费者满意度。