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三维荧光智能快检技术在蜂蜜真实性鉴别和溯源中的应用

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-26

浏览量:

科迈恩科技与北京同仁堂蜂产品(江山)有限公司围绕高端成熟椴树蜜开展三维荧光指纹图谱结合AI人工智能的探索性研究,针对不同蜂蜜构建了产地溯源、品质鉴别、真实性鉴别等系列模型,实现了蜂蜜基质中内源性荧光组分特征提取与差异性表征,将三维荧光光谱的检测优势与人工智能算法深度融合,为构建标准化农产品质量安全溯源体系提供了方法学范式
 
行业AI解决方案

三维荧光智能快检技术在蜂蜜真实性鉴别和溯源中的应用

AI驱动三维荧光技术开创蜂蜜快检新维度

科迈恩科技与北京同仁堂蜂产品(江山)有限公司围绕高端成熟椴树蜜开展三维荧光指纹图谱结合AI人工智能的探索性研究,针对不同蜂蜜构建了产地溯源、品质鉴别、真实性鉴别等系列模型,实现了蜂蜜基质中内源性荧光组分特征提取与差异性表征,将三维荧光光谱的检测优势与人工智能算法深度融合,为构建标准化农产品质量安全溯源体系提供了方法学范式。
  • 智能化:结合人工智能模型实现高端成熟蜜快速鉴别
  • 特异性:高端成熟蜜指纹图谱助力地标产品溯源
  • 可持续性:促进地标农产品迈向“优质优价优品”发展之路

解决方案简介

蜂蜜作为具有保健价值的天然食品,需求攀升,行业发展迅速,但蜂产品行业在快速发展的同时也面临多重挑战,主要集中在以下几个方面:

1.产品质量与标准缺陷

行业存在掺假、以次充好现象,国内市场假蜜泛滥,出口产品因农残超标频遭退货。国内标准体系不完善,缺乏强制力,产品标签标注混乱,质量追溯体系薄弱。

2.法律法规与监管缺失

蜂产品生产加工监控体系不健全,市场监管力度不足,导致行业乱象频发。同时,对野生蜂资源保护、良种繁育等缺乏系统性政策支持。

3.高端市场竞争力不足

国内高端蜜长期被新西兰麦卢卡蜂蜜等进口品牌主导,其凭借独特的抗菌成分和国际化品牌效应备受消费者追捧。而中国本土高端蜂蜜品牌如同仁堂黑蜂椴树蜜,虽已通过建立成熟蜜基地、严控质量标准等举措有效保障蜂蜜了高端品质,但仍面临消费者对国产高端成熟蜜认知不足以及缺少分等分级标准等问题。

此外,传统的蜂蜜真实性检测技术方面也面临成本高企及应用受限等挑战。

 

科迈恩科技与湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室通过战略合作共同开展化学计量学结合三维荧光光谱技术的智能化创新应用与标准研究。采用该项技术,科迈恩科技与北京同仁堂蜂产品(江山)有限公司展开高端成熟蜜品质分析模型建立合作。该方法的核心优势体现在:

1.指纹特异性

基于蜂蜜内源性荧光物质(如酚类、酶类)的分子荧光特性,形成独特的荧光指纹图谱,为蜂蜜成分定性及定量分析提供分子层面化学标记。

2.高灵敏检测

通过全波段荧光强度分布分析,可捕获掺假导致的蜂蜜中荧光物质浓度变化,在实验室条件下检测限可达5%-10%掺假比例。

3.智能分析系统

集成ATLD及多种AI算法的ModelLab Specman 3D®工作站,实现在干扰物共存下的多组分实时定量及一键式快速定性鉴别。

综上,通过化学计量学结合三维荧光光谱技术围绕东北黑蜂椴树蜜营养品质进行了探索性的研究,对于东北黑蜂椴树蜜的优质品种、品质的品牌化,实现优质优价优品,有效促进地方特色地标农产品的质量升级和效益提升提供技术支撑。欲进一步了解技术与应用详情,请详见官网栏目介绍或在线联系我司客服。


人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

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