Return to search

Detektering och identifiering av sur mjölk och ruttet kött i ett kylskåp med hjälp av en elektronisk näsa.

Att hitta instrument för att efterlikna den mänskliga näsan har under en längre tid varit ett område som intresserar forskare. Dessa instrument kan potentiellt vara ett användbart verktyg för att uppnå FN:s uppsatta globala mål för att nå en hållbar utveckling, Agenda 2030. Projektet är en experimentell kvantitativ studie och syftet är att undersöka möjligheten att ta fram ett fristående mätsystem för detektering och identifiering av sur mjölk och ruttet kött i ett kylskåp. Ett trådlöst mätsystem med en serie gassensorer är framtaget tillsammans med ett gränssnitt för fjärrstyrning. Mätningar utfördes på kända mätobjekt under två veckor. Därefter utfördes mätningar på okända mätobjekt under lika lång tid. Resultatet från studien visade att det framtagna mätsystemet kan detektera och identifiera sur mjölk och ruttet kött utan extern programvara. Mätsystemet en tillförlitlighet på 89% när det gäller att klassificera okända mätobjekt. Denna studie visar att mätsystemet kan detektera och identifiera sur mjölk och ruttet kött via fjärrstyrning. / To find devices mimicking the human nose have under some time been an area of interest for researchers. These devices can potentially be a useful tool to achieve UN: s global goals for sustainable development, Agenda 2030. This project is an experimental quantitative study with the aim to investigate the possibility to create a stand-alone measuring system for detecting and identifying spoiled milk and rotten meat in a fridge. A wireless measuring system with an array of gas sensors was developed together with interface for remote control. Measurements was made from known measuring objects for two weeks. Thereafter measurements of unknown measuring objects were also done for two weeks. The result of the study showed that the developed measuring system can be remotely controlled to detect and identify spoiled milk and rotten meat without external software. The measuring system has an accuracy of 89% when it comes to classify unknown measurement objects. This study shows that the measuring system can detect and identify spoiled milk and rotten meat via remote control.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hig-32824
Date January 2020
CreatorsAlanko, Tobias
PublisherHögskolan i Gävle, Avdelningen för elektroteknik, matematik och naturvetenskap
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageSwedish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0023 seconds