葡萄酒质量安全影响因素及酿造过程中的质量管理

目前消费者对葡萄酒品质的要求越来越高,快速发展的国产酒与迚口酒的市场竞争日益激烈,在此背景下,国产酒的质量安全对我国葡萄酒产业诚信体系和品牌形象的建立尤为重要。本文结合我国现行法规标准对葡萄原料及葡萄酒加工中影响质量安全的主要因素迚行分析,包括:食品安全有关的基本质量要求、农药残留、重金属及污染物质、食品添加剂、致病性微生物和生物毒素等,幵根据葡萄酒酿造过程中的"关键质量控制点"阐述了相应的预防和控制措施。从标准和技术两方面为我国葡萄酒质量安全的改善提出了参考建议,以期为加强我国葡萄酒质量安全管理和体系健全,促迚葡萄酒行业健康快速发展提供理论依据。     

泥蒿叶总黄酮的酶法提取及其抗氧化活性评价

以大别山黄州地区泥蒿叶为原料,采用酶法辅助提取总黄酮。基于单因素和正交试验优化了泥蒿叶总黄酮的酶法提取工艺,并探讨了总黄酮提取物的抗氧化活性。结果表明,总黄酮提取的最佳工艺为纤维素酶用量3%,乙醇体积分数40%,料液比1∶10（g∶mL）,提取温度50 ℃,提取时间4 h。在此条件下,总黄酮提取率为4.12%。泥蒿叶总黄酮提取液总抗氧化能力相当于相同质量浓度VC的50%,羟基自由基清除能力是相同质量浓度VC的1.4～2.7倍,表明其具有较强的抗氧化活性。     

基于压缩感知的信号重构

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号,在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,采用该理论,可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题,介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构,并对正交匹配追踪(OMP)重构算法性能作了分析。     

基于改进YOLOX模型的樱桃缺陷及分级检测

目的:实现工业化条件下樱桃的快速分级。方法:采用YOLOX网络对缺陷果进行检测,通过为特征金字塔网络设置适当的融合因子来提高不明显缺陷的检测精度,并将Focal Loss集成到损失函数中;使用YOLOX网络对完好果进行分级,引入注意力机制CBAM来加强网络特征提取。结果:樱桃表面缺陷的平均检测精度为97.59%,大小和颜色分级的平均检测精度为95.92%。结论:改进后的YOLOX网络可明显提升樱桃缺陷及分级检测的精度。