Details

Title: Система предиктивного анализа состояния пищевой продукции: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Лукин Артем Андреевич
Scientific adviser: Воинов Никита Владимирович
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Информационные сети; пищевые отходы; порча пищевых продуктов; безопасность пищевых продуктов; анализ пищевых продуктов; интернет вещей; food waste; food damage; food safety; food analysis; internet of things
UDC: 004.7; 614.31
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-876
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\14978

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Проблема порчи продуктов актуальна как для массового производства, так и для каждого человека в частности. Существует множество причин утилизации некачественной продукции, однако самостоятельно определить, насколько качественным является тот или иной продукт, в большинстве случаев является довольно сложной задачей. В настоящее время существуют решения, позволяющие определить степень пригодности продукта, однако все они имеют ряд недостатков, не позволяющий применять их в массовом производстве. В данной работе представлен программно-аппаратный комплекс, позволяющий осуществлять предиктивный анализ состояния пищевой продукции. Разработанные методы позволяют повысить точность определения качества пищевой продукции, значительно сэкономить время на маркировку и расчет сроков годности посредством автоматизации. В процессе работы были произведены тесты на образцах продукции, результаты которых полностью совпали с данными, предоставленными разработанной системой.

The problem of product spoilage is relevant both for mass production and for each person in particular. There are many reasons for the disposal of low-quality products, but it is quite difficult to independently determine how high-quality a particular product is in most cases. Currently, there are solutions that allow you to determine the degree of suitability of a product, but they all have a number of disadvantages that do not allow their use in mass production. This paper presents a software and hardware complex that allows predictive analysis of the state of food products. The developed methods allow increasing the accuracy of determining the quality of food products, significantly saving time for labeling and calculating shelf life through automation. In the course of work, tests were carried out on product samples, the results of which fully coincided with the data provided by the developed system.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Список иллюстраций
  • Перечень таблиц
  • Введение
  • Глава 1. Обзор литературы
    • 1.1 Основные причины порчи продуктов
      • 1.1.1 Микробная порча
      • 1.1.2 Физиологическая активность
      • 1.1.3 Потеря воды
      • 1.1.4 Изменения текстуры
      • 1.1.5 Изменения цвета
      • 1.1.6 Изменения вкуса
    • 1.2 Анализ существующих методологий определения качества продукта
      • 1.2.1 Интеллектуальная упаковка
        • 1.2.1.1 Датчики
        • 1.2.1.2 Индикаторы
        • 1.2.1.3 Носители данных
      • 1.2.2 Активная упаковка
  • Глава 2. Концепция
    • 2.1 Сравнение существующих решений
      • 2.1.1 TellSpec
      • 2.1.2 Соэкс
      • 2.1.3 Greentest
      • 2.1.4 FoodSniffer
      • 2.1.5 Smartware
    • 2.2 Сравнительный анализ
  • Глава 3. Реализация
    • 3.1 Разработка прототипа системы
    • 3.2 Измерения и анализ тестовых образцов
  • Результаты
  • Заключение
  • Список литературы

Usage statistics

stat Access count: 13
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics