日常果蔬产品取样显著性差异比较方法、系统及终端

技术领域

本发明属于农产品检测技术领域，尤其涉及日常果蔬产品取样显著性差异比较方法、系统及终端。

背景技术

一般而言，快速检测具有结果快、成本低、易于执法等特点。新修订的《中华人民共和国农产品质量安全法》于今年1月1日起施行。该法第五十条规定“县级以上地方人民政府农业农村主管部门可以采用国务院农业农村主管部门会同国务院市场监督管理等部门认定的快速检测方法，开展农产品质量安全监督抽查检测。抽查检测结果确定有关农产品不符合农产品质量安全标准的，可以作为行政处罚的证据。”此举意味着农产品的“快速检测”被正式赋予了法律地位和效力，同时对食用农产品检测机构的检测能力和水平也提出了更高的要求。然而，不少市州实验室快速检测还存在一些问题，特别是一些果蔬产品的快检取样还存在争议。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

1.不同农产品的快速检测方法不统一：目前的快速检测方法可能对不同农产品适用性不一，由于农产品的特性和成分各异，需要开发更广泛适用的快速检测方法，以覆盖各类农产品，确保检测结果的准确性和可靠性。

2.取样争议：一些果蔬产品的快检取样存在争议，可能因为不当的取样方式或不充分的样本导致检测结果不准确，需要寻求更合理和科学的取样方法，确保取样的代表性和可重复性。

3.快速检测的准确性和可靠性：快速检测方法相较于传统检测方法，可能在一定程度上牺牲了准确性和可靠性。因此，需要进一步提升快速检测技术的精确度，确保检测结果的科学性和可信度。

4.设备和人员培训不足：快速检测方法通常需要使用专门的设备和仪器，同时需要经验丰富的操作人员进行操作和解释结果。然而，在一些市、州级实验室中，可能缺乏必要的设备和专业人员，因此需要加强设备的引进和人员的培训，提高快速检测技术的应用能力。

5.数据共享和信息交流不畅：不同地区和机构可能使用不同的快速检测方法，但缺乏数据共享和信息交流。建立信息共享平台，促进各方之间的技术合作与交流，有助于快速检测技术的推广和优化。

综上所述，尽管农产品的快速检测在法律上得到了认可，但仍面临着技术缺陷和问题。为了更好地应用快速检测技术，需要进一步改进和完善现有技术，提高准确性和可靠性，同时建立健全的标准和认证体系，加强设备和人员培训，促进数据共享和信息交流，以推动快速检测技术的发展和应用。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了日常果蔬产品取样显著性差异比较方法、系统及终端。

本发明是这样实现的，日常果蔬产品取样显著性差异比较方法，其包括：

步骤一，准备七种不同的果蔬，并制备检测所需样本；

步骤二，将样品进行农药残留比对实验；

步骤三，将比对实验所得的数据进行分析；

步骤四，根据分析结果，得到最终的检测结论。

进一步，还包括：

1)自动化样品准备：

使用智能化的机器人或自动化系统来准备七种不同果蔬的样品，确保样品制备的一致性和准确性；智能化系统可以根据预定的程序自动选取和制备样品；

2)智能化农药残留比对实验：

利用高效液相色谱仪或气相色谱仪，对样品进行农药残留比对实验；智能化系统可以自动进行样品进样、检测和数据记录，提高检测效率和减少人为操作误差；

3)数据分析和预测：

使用人工智能技术对比对实验所得的数据进行智能化分析和预测；智能化系统可以根据大量数据训练模型，并预测不同果蔬产品之间的显著性差异；

4)自动化结论生成：

基于智能化数据分析和预测结果，使用决策支持系统或专家系统来自动生成最终的检测结论；智能化系统可以根据预先设定的规则和标准，自动判断果蔬产品之间的显著性差异，并给出相应的结论和建议。

进一步，智能化农药残留比对实验具体实现方法为：

在智能化农药残留比对实验中，首先通过智能化系统设定样品进样方案，确定要检测的果蔬样品及其数量；然后，智能化系统会自动识别并取样七种不同的果蔬样品，并将样品送入高效液相色谱仪或气相色谱仪进行农药残留的检测；智能化系统通过预设的检测程序，实现样品的自动进样、农药残留检测和数据记录，从而提高检测效率并减少人为操作误差；在检测过程中，系统会记录下每个样品的农药残留含量数据，形成数据集用于后续智能化数据分析。

进一步，数据分析和预测具体实现方法为：

在数据分析和预测阶段，智能化系统会将比对实验所得的农药残留数据集导入人工智能算法进行处理；系统会利用机器学习或深度学习技术对数据进行训练，以建立农药残留与不同果蔬样品之间的关联模型；通过大量数据的学习和分析，系统能够预测不同果蔬样品之间的农药残留显著性差异，并识别出可能存在的规律和趋势；这样，系统可以对比对实验结果进行智能化分析，从而为最终的检测结论提供科学依据；智能化系统还能根据已有数据预测未来果蔬样品的农药残留情况，帮助实验人员优化取样策略和实验方案，以提高检测的准确性和效。

进一步，步骤一中准备的七种果蔬样品包括茄子、丝瓜、瓠瓜、笋瓜、四季豆、苹果和西瓜。

进一步，制备样品时选择同一个茄子、同一个丝瓜、同一个瓠瓜、同一个笋瓜、同一个四季豆、同一个苹果和同一个西瓜的临近部位。

进一步，比对试验中农药残留(有机磷和氨基甲酸酯类)。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述的日常果蔬产品取样显著性差异比较方法的系统，包括：

样品制备模块，用于制备实验所需样品；

比对试验模块，用于进行样品的农药残留比对实验；

数据分析模块，用于分析比对实验得到的数据；

检测结果导出模块，用于将分析后得到的检测结果进行导出。

本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的日常果蔬产品取样显著性差异比较方法的步骤。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的日常果蔬产品取样显著性差异比较方法的步骤。

本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的日常果蔬产品取样显著性差异比较系统。

结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

第一，在大多数地、市级农产品质量安全检测机构(一般县级尚未开展)对果蔬产品的快检方法认识不清，取样时所有果蔬产品只取其皮，导致部分农残超标的果蔬产品定量复检时检测结果不一致，笔者认为引起这一不正常现象的主要原因是：取样方法不一致造成的。快检定性检测时只取果蔬产品的皮，而在仲裁定量检测时取果蔬产品的皮和肉(符合初级食用农产品的通用检测方法)。本文通过具体实验发现，两种不同的取样方法造成部分果蔬产品农残检测结果相差较大，结论悬殊。对于皮厚(厚度大于或等于1.5mm)且药物不易渗透的日常果蔬产品皮和肉一起取样和只取皮，检测结果两者之间具有明显差异；对于皮薄(厚度小于1.5mm)且药物易渗透的日常果蔬产品皮和肉一起取样和只取皮，检测结果两者之间没有明显差异。所以，在日常检验工作中应区别对待，不可千篇一律。对于皮厚(厚度大于或等于1.5mm)且药物不易渗透的日常果蔬产品皮和肉应一起取样；对于皮厚(厚度小于1.5mm)且药物易渗透的日常果蔬产品可以只取皮。

本发明能够快速对日常果蔬产品进行检测，检测结果准确，缩短监测结果的时间，节约了人工成本。

第二，本发明消除了检测人员的疑虑，保证了初检和复检结果的一致性，确保取样的代表性和检测结果的准确性。分类取样，缩短了监测时间，节省了检测人员精力和人工成本。

第三，按照实验室每年检测3000个果蔬产品计算，若皮薄(厚度小于1.5mm)且药物易渗透的日常果蔬产品约2000个，在其检测时只取皮，出具快检结果约提前100小时；检测人员约节省12天的检测时间和精力，按照6000元/月工资计算，每年可节省检测人员工资3273元。

第四，国内的检测标准GB/T 5009.199-2003《蔬菜中有机磷和氨基甲酸酯类农药残留量的快速检测》没有提到一些果蔬产品具体取样方法；NY/T 448-2001《蔬菜上有机磷和氨基甲酸酯类农药残毒快速检测方法》中只提到果菜(包括茄果类、荚果类和瓠果类)的取样方法，国内外还没有哪个标准提到日常果蔬产品有代表性的正确取样方法。

第五，一些日常果蔬产品的取样一直存在争议，一直存在模糊，通过实验数据可知：在日常检验工作中应区别对待，不可千篇一律。对于皮厚(厚度大于或等于1.5mm)且药物不易渗透的一些日常果蔬产品皮和肉应一起取样；对于皮厚(厚度小于1.5mm)且药物易渗透的一些日常果蔬产品可以只取皮。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的果蔬产品取样显著性差异比较方法流程图；

图2是本发明实施例提供的果蔬产品取样显著性差异比较系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了日常果蔬产品取样显著性差异比较方法、系统及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的日常果蔬产品取样显著性差异比较方法包括：

S101，准备七种不同的果蔬，并制备检测所需样本；

S102，将样品进行农药残留比对实验；

S103，将比对实验所得的数据进行分析；

S104，根据分析结果，得到最终的检测结论。

S101中准备的七种果蔬包括茄子、丝瓜、瓠瓜、笋瓜、四季豆、苹果和西瓜。

智能化改进上述果蔬产品取样显著性差异比较方法可以利用人工智能和自动化技术，提高效率和准确性，并提供更多的数据分析和预测能力。以下是智能化改进的具体步骤：

1.自动化样品准备：

使用智能化的机器人或自动化系统来准备七种不同果蔬的样品，确保样品制备的一致性和准确性。智能化系统可以根据预定的程序自动选取和制备样品，减少人为误差。

2.智能化农药残留比对实验：

利用智能化的检测设备，如高效液相色谱仪(HPLC)或气相色谱仪(GC)，对样品进行农药残留比对实验。智能化系统可以自动进行样品进样、检测和数据记录，提高检测效率和减少人为操作误差。

3.数据分析和预测：

使用人工智能技术对比对实验所得的数据进行智能化分析和预测。智能化系统可以根据大量数据训练模型，并预测不同果蔬产品之间的显著性差异。此外，智能化系统还可以识别潜在的规律和趋势，提供更全面的数据分析结果。

4.自动化结论生成：

基于智能化数据分析和预测结果，使用决策支持系统或专家系统来自动生成最终的检测结论。智能化系统可以根据预先设定的规则和标准，自动判断果蔬产品之间的显著性差异，并给出相应的结论和建议。

作为本发明实施例的一个优化方案，具体为：

1)智能化农药残留比对实验：

在智能化农药残留比对实验中，首先通过智能化系统设定样品进样方案，确定要检测的果蔬样品及其数量。然后，智能化系统会自动识别并取样七种不同的果蔬产品，并将样品送入高效液相色谱仪或气相色谱仪进行农药残留的检测。智能化系统通过预设的检测程序，实现样品的自动进样、农药残留检测和数据记录，从而提高检测效率并减少人为操作误差。在检测过程中，系统会记录下每个样品的农药残留含量数据，形成数据集用于后续智能化数据分析。

2)数据分析和预测：

在数据分析和预测阶段，智能化系统会将比对实验所得的农药残留数据集导入人工智能算法进行处理。系统会利用机器学习或深度学习技术对数据进行训练，以建立农药残留与不同果蔬产品之间的关联模型。通过大量数据的学习和分析，系统能够预测不同果蔬产品之间的农药残留显著性差异，并识别出可能存在的规律和趋势。这样，系统可以对比对实验结果进行智能化分析，从而为最终的检测结论提供科学依据。智能化系统还能根据已有数据预测未来果蔬产品的农药残留情况，帮助实验人员优化取样策略和实验方案，以提高检测的准确性和效率。

通过智能化农药残留比对实验和数据分析预测，这种方法能够克服传统手工实验的繁琐和主观性问题，实现自动化样品进样、检测和数据记录，同时利用人工智能算法分析数据，提供更准确、可靠的结果，为果蔬产品取样显著性差异比较提供更加智能和高效的技术支持。

通过智能化技术的应用，果蔬产品取样显著性差异比较方法可以实现自动化样品准备、智能化农药残留比对实验、数据分析和预测以及自动化结论生成，从而提高检测效率和准确性，为果蔬产品质量检测提供更加科学和可靠的技术支持。

制备样品时选择同一个茄子、同一个丝瓜、同一个瓠瓜、同一个笋瓜、同一个四季豆和同一个苹果和同一个西瓜的临近部位。

比对试验中农药残留(有机磷和氨基甲酸酯类)。

如图2所示，本发明实施例提供的果蔬产品取样显著性差异比较系统包括：

样品制备模块，用于制备实验所需样品；

比对试验模块，用于进行样品的农药残留比对实验；

数据分析模块，用于分析比对实验得到的数据；

检测结果导出模块，用于将分析后得到的检测结果进行导出。

本发明的应用实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行果蔬产品取样显著性差异比较方法的步骤。

本发明的应用实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行果蔬产品取样显著性差异比较方法的步骤。

本发明的应用实施例提供了一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现果蔬产品取样显著性差异比较系统。

本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。

(一)茄子：(酶抑制率)

表1茄子不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表2所示：

表2茄子方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝0.0675＜Fcrit＝4.747，P＝0.799＞0.05故两组数据没有显著差异性。

(二)丝瓜：

表3丝瓜不同取样方法的检测结果

表4丝瓜方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMA

RY

方差分析

因为F＝9.988＞Fcrit＝4.74，P＝0.0082＜0.05故两组数据之间有显著差异性。

(三)瓠瓜：

表5瓠瓜不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表6所示：

表6瓠瓜方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝0.10＜Fcrit＝4.964，P＝0.758＞0.05故两组数据没有显著差异性。

(四)笋瓜：

表7笋瓜不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表8所示：

表8瓠瓜方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝1.480＜Fcrit＝4.600，P＝0.244＞0.05故两组数据没有显著差异性。

(五)四季豆：

表9四季豆不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表10所示：

表10四季豆方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝0.323＜Fcrit＝4.600，P＝0.579＞0.05故两组数据没有显著差异性故两组数据没有显著差异性。

(六)苹果：

表11苹果不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表12所示：

表12苹果方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝0.050＜Fcrit＝4.747，P＝0.827＞0.05故两组数据没有显著差异性。

(七)西瓜

表13西瓜不同取样方法的检测结果

数据分析中方差分析如表2所示：

表14西瓜方差分析结果

方差分析：单因素方差分析

SUMMARY

方差分析

因为F＝17.820＞Fcrit＝4.600，P＝0.00085＜0.05故两组数据之间有显著差异性。

由此可见，在茄子、丝瓜、瓠瓜、笋瓜、四季豆、苹果、西瓜等7种日常果蔬产品中丝瓜和西瓜皮厚(大于或等于1.5mm)，且药物不易渗透，快检其农残时，取样方法不一致，两者检测结果有显著性差异，所以为了数据准确，结论可靠，对于皮厚(大于或等于1.5mm)，且药物不易渗透的果蔬产品建议皮和肉同时取样，其他果蔬产品只取皮差别不大。

实施例一：

1.在一个农产品检测实验室环境中，农产品检测实验室可以采用这个方法来自动化检测和分析农药残留。实验室使用自动化设备制备样本，然后通过高效液相色谱仪或气相色谱仪进行农药残留检测。接下来，他们使用AI算法对这些数据进行智能化分析，最后，决策支持系统将基于这些分析来生成决策结果。这个方法提高了检测效率，减少了人为误差，并提供了更准确的结果。

实施例二：

2.在一个大型农场环境中，可以使用本方法来确定哪些果蔬种类存在显著的农药残留差异。农场可以使用无人机或其他自动化设备采集样本，然后使用色谱仪进行检测。然后，AI算法对这些数据进行智能化分析，基于这些分析结果，决策支持系统将生成具体的行动建议，如是否需要更换农药或改变施药方案。

实施例三：

3.在一个农产品销售公司环境中，可以使用本方法来确保他们销售的农产品安全。公司可以在收购农产品时对样本进行检测，然后使用AI算法进行智能化分析。这个方法可以帮助他们快速、有效地识别出有显著农药残留差异的果蔬产品，这样他们可以避免销售有可能存在风险的农产品。

实施例四：

4.在一个农业研究机构环境中，研究人员可以使用本方法来进行大规模的农药残留研究。研究人员可以使用自动化设备收集大量样本，然后使用色谱仪进行检测。然后，他们使用AI算法对这些数据进行智能化分析，来找出可能存在的农药残留规律和趋势，这对于制定更科学的农药管理政策和推进农业可持续发展具有重要的参考价值。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。