基于计算机视觉的鞘翅目害虫自动鉴定

鞘翅目害虫的鉴别工作是由数量有限的专业研究人员进行,大部分非专业人员因缺乏相关知识和技术培训,要快速鉴定害虫种属具有相当的难度,不利于害虫防治.为此提出利用计算机视觉技术对鞘翅目害虫进行自动识别.用不同的图像获取系统分别采集体长不同的鞘翅目害虫图像,然后通过数字图像分析技术,提取和计算害虫图像的几何形状特征参数.采用模糊模式识别算法建立害虫的模式库和隶属函数,然后根据模糊集理论的极小极大准则完成待识别害虫的归类.对29种鞘翅目害虫进行识别,识别正确率为86.2%.为鞘翅目害虫的快速鉴定提供了一个新的途径.     

糜状食品物料微结构图像的多重分形特征识别

本文基于小波变换边缘奇异性分析原理,研究了糜状食品物料微结构图像的多重分形结构及其特性,求出其局部奇异性指数;并采用计算高次信息量维数的办法,建立了糜状食品物料微结构图像的多重分形奇异谱.通过分析图像的奇异谱,定义了表征不同糜状食品物料图像微结构的参量,为建立图像微结构与流变特性之间的定量描述打下基础.     

单元操作类教材中一些疑难点的分析

笔者根据不间断讲授化工单元操作课程和使用研究相关教材的体会,对多数化工单元操作类教材中共同存在的一些疑难点问题进行了分析,给出了更为合理的结论,有利于学习者准确理解和掌握所述相关问题。     

高光谱图像在农畜产品品质与安全性检测中的研究现状与展望

阐述了农畜产品品质与安全性无损检测中高光谱图像的获取方法，介绍了高光谱图像应用于农畜产品品质与安全性无损检测的现状；并时高光谱图像的应用前景进行了展望。     

基于正交信号校正和偏最小二乘(OSC/PLS)的苹果糖度近红外检测

采用正交信号校正法(OSC)对苹果的近红外光谱(1300nm～2100nm)进行预处理，并结合偏最小二乘法(PLS)建立了苹果光谱对糖度的预测模型。应用结果表明，经OSC法预处理后，光谱形状总体上与原始光谱没有差别，但光谱曲线变得更为光滑，排列更为整齐、紧密。这说明正交信号校正法(OSC)滤除了原始光谱中的部分噪声，但又保留了原光谱中的主要信息。苹果光谱对糖度的PLS校正模型采纳的最佳因予数会随着OSC因子的被逐个滤除而逐渐减少，甚至可减少至1(当然模型精度也有变化)。本研究中，校正模型的最佳性能产生于原始光谱被滤除10个OSC因了时，此时其采纳的最佳因了数为2，校正时的相关系数r2和标准偏差SEC分别为0．92644和0．40250，预测时的标准偏差SEP为0．50229。与OSC法处理前的PLS模型相比，其精度虽没有大幅提高，但由于采纳的因子数少，模型变得十分简洁。     

几种中国传统名醋挥发性风味成分的比较研究

文章以镇江香醋、山西老陈醋(两种)、北京龙门米醋为研究对象,运用SPME-GC-MS对其挥发性风味成分进行了分析鉴定,共检测到89种成分,主要是酸、酯、醇、酮、醛和杂环类化合物。挥发性风味成分中,四种食醋的酸类化合物相对含量相差不大,镇江香醋和山西老陈醋中酯类化合物种类较多并且相对含量较高,龙门米醋中的酮类化合物相对含量高于镇江香醋和山西老陈醋,四种食醋的醛类化合物尤其是糠醛含量较高,杂环化合物对形成中国传统食醋的独特风味起着极为重要的作用。四种醋中相同成分有31种,含量差异大,不同成分种类多而成分复杂,这种成分与数量上的差异性是造成食醋的风味与质量差异的主要因素之一。     

基于OSC／PLS的茶叶中EGCG含量的近红外光谱法测定

采用正交信号校正法(OSC)对茶叶的近红外光谱进行预处理,并结合偏最小二乘法(PLS)建立表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)含量的预测模型.PLS校正模型采纳的最佳因子数会随着OSC因子的增加而逐渐减少以达到简化模型的效果.试验以预测残差平方和(PRESS)来评价模型的整体性能,当滤除前6个OSC因子时为最佳,此时校正模型采纳的PLS因子数为5,校正肘的相关系数r2和校正标准偏差SEC分别为0.955 90和0.38279,预测时的相关系数,和预测标准偏差SEP分别为0.936 61和0.444 13.研究结果表明,应用近红外光谱法结合0SC/PLS可以快速准确地测定茶叶中EGCG的含量.     

测试条件对鸡肉火腿肠TPA质地参数的影响

本实验对鸡肉火腿肠进行TPA测试,研究样高、压缩变形量、测试速率对测试结果的影响.结果表明,样高对硬度、回复性的影响不显著,对内聚性、弹性的影响显著;压缩变形量对硬度、内聚性、回复性的影响高度显著,对弹性的影响极显著.对同复性和内聚性进行二次多项式拟合,拟合模型具有统计学意义.硬度随测试速率呈线性增大变化,内聚性变化较小,耐咀性与弹性有极为相似的变化趋势.同时,对TPA测试条件进行初步选择,建议较为理想的测试条件为:样高2.0cm、压缩变形量70%、测试速率2mm/s.     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。