欢迎访问小草集团官网!

全国咨询热线

400-009-1921 400-727-0801

小草集团
您的位置:首页 > 菌业资讯 > 小草动态

小草《食品生产与深加工净化灭菌环境在线评估与智能监控系统》项目顺利通过专家组验收

发布日期:2022-07-05 浏览次数:213

       2022年7月4日上午,由小草承担的桂林市科技计划项目《食品生产与深加工净化灭菌环境在线评估与智能监控系统》顺利通过了桂林市科学技术局组织的专家团队评审,项目顺利完成验收。

该项目在软件上依托云端大数据进行决策分析,以人工智能算法与专家系统思想为核心进行整体设计,硬件上采用ARM架构集成人工智能算法,系统集成小草洁净环境智能专家系统智能芯片。可以完成食用菌湿热灭菌后自冷、强冷、待接、接种环境(XC-CO-CE-2101-Z401),菌种贮藏、培育、发酵环境(XC-CO-CE-2101-Z402)、产品深加工洁净环境(XC-CO-CE-2101-Z403)进行数据实时采集与智能控制。依据国家标准委员会发布的《洁净室及相关受控环境》 GB25915-2022 最新标准(2022年3月1日起正式实施),系统对洁净室采样点数目、面积、粒子采样时间、采样量及采样传感器进行规范性设计,目前产品可采样的环境参数有:国标PM1.0、国标PM2.5、国标PM10、美标PM1.0、美标PM2.5、美标PM10、总悬浮颗粒物数(TSP) μm0.3、总悬浮颗粒物数(TSP) μm0.5、总悬浮颗粒物数(TSP) μm1.0、总悬浮颗粒物数(TSP) μm2.5、总悬浮颗粒物数(TSP) μm5、总悬浮颗粒物数(TSP) μm10 、新风口、送风口、回风口、排风口、风速、风量、层流雷诺数 Re=pvd/g 、洁净区与非洁净区静压差、洁净区与洁净区压差、臭氧浓度、紫外线强度等各项数据。通过建立在不同生产加工环境的数学模型来进行灭菌设备的综合调度与智能控制, 在实际调控过程中不断进行效果评估, 通过卷积神经网络算法(CNN) 与强化学习(RL: reinforcement learning) 算法不断优化控制模型, 达到精准、 经济、 高效的净化灭菌环境控制的目的。

项目通过了中国软件评测中心测评并获取国家发明专利一项、软件著作权证书四项。项目可填补食用菌洁净环境在线监测的空白,相比于传统方式进行洁净环境检测,具有实时、快速、准确的突出优点,对食用菌生产加工过程中因洁净环境不符合要求造成的感染起到很好的预防作用。

1657010768261931.jpg

1657010731406448.jpg

1657010884836993.jpg

1657010912467724.jpg

1657010936298290.jpg

标签: 全部

Copyright © 小草集团备案号:桂ICP备0500520号-3订阅 / 站点地图

技术支持:小草信息产业@2019-2020

小草集团扫一扫咨询微信客服
400-009-1921 400-727-0801