Extraction Optimization and Antioxidant Activity of Glycoprotein from Camellia oleifera Seed

为探讨油茶籽糖蛋白的最优提取工艺及抗氧化活性,在单因素试验基础上采用响应面法对提取油茶糖蛋白的关键参数进行了优化.同时以维生素C作为对照,采用4种不同方法考察了油茶籽糖蛋白的抗氧化性能.结果表明,油茶籽糖蛋白的最佳提取工艺条件为:浸提时间8.81h、提取盐浓度0.12 mol/L、pH值8.77和液料比11.62 mL/g,在此条件下蛋白得率为8.76％,糖得率为10.14％.抗氧化试验表明,油茶籽糖蛋白能显著清除DPPH、羟基自由基和超氧阴离子自由基,具备一定的还原能力.     

杏鲍菇多糖提取及其抗氧化活性

利用单因素试验和正交试验对杏鲍菇多糖提取工艺条件进行研究。确定最佳工艺条件为:提取温度70 ℃、提取时间为1.5 h,乙醇浓度75%,多糖的得率为2.33%。并对杏鲍菇多糖进行初步的抗氧化活性测定,测定杏鲍菇多糖的羟基自由基的清除率达到35.76%。      

牛蒡叶抗氧化物质的提取工艺

为优化牛蒡叶抗氧化活性物质的提取工艺,通过单因素试验考察了乙醇体积分数、提取时间、提取温度和液料比对提取物清除DPPH自由基活性能力的影响,在单因素试验的基础上,通过Box-Behnken中心组合试验设计对提取工艺进行优化,获得了牛蒡叶抗氧化活性物质提取条件的最佳工艺。结果表明:最佳提取工艺条件为乙醇体积分数58.6%、提取时间36.3min、提取温度52℃和液料比22mL/g,在此条件下牛蒡叶提取物对DPPH自由基清除率的最大理论值为97.40%。对此优化条件进行验证,重复3次,实测平均清除率为97.34%,表明该回归模型具有较好的预测性能,可用于指导生产实践。     

了哥王总黄酮的纤维素酶提取及其抗氧化活性研究

优化纤维素酶提取了哥王总黄酮的工艺条件及研究其抗氧化活性。结果表明:了哥王总黄酮的最佳提取条件为液料比12mL/g、pH值4.4、酶浓度0.6%、酶解温度45℃和酶解时间90min,此时总黄酮得率为0.860%;在质量浓度13.14～78.82μg/mL和10.67～127.97μg/mL的范围内,其对DPPH自由基和羟基自由基的清除率分别为20.43%～70.89%和18.56%～66.05%,且清除效果与质量浓度之间都存在明显的量效关系。     

枸杞粗多糖的提取工艺优化及抗氧化活性研究

本文采用三因素三水平响应面分析法,依据回归分析确定各工艺条件的影响因素,并对其清除自由基和超氧阴离子抗氧化活性进行测定。结果表明:枸杞粗多糖提取的最佳工艺条件为:料液比0.08g/v、提取温度83℃和提取时间为2h,在此条件下多糖提取率为3.403%。枸杞粗多糖质量浓度为4mg/mL时,羟自由基清除率清除率达到97.6%;在粗多糖浓度为2mg/mL时,对超阴离子自由基的清除率最大为18.6%。     

超声波协同微波提取柏子仁油的工艺优化

在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计对超声提取柏子仁油工艺中的液料比、提取时间和微波功率3因素的最优化组合进行了定量研究,建立并分析了各因素与得率关系的数学模型。结果表明:最佳的工艺条件为液料比10.5mL/g、提取时间154s和微波功率340W。经试验验证:在此条件下,得率为37.95%,与理论计算值38.33%基本一致。说明回归模型能较好地预测柏子仁油的提取得率。     

油茶籽粕中抑菌活性物质提取工艺的研究

研究了油茶籽粕中具有抑菌活性物质的最佳提取工艺。以对黑曲霉、黑根霉抑菌活性为指标,探讨了乙醇浓度、料液比、温度和提取时间对抑菌活性物质的影响,在单因素基础上并采用正交试验确定了对黑曲霉抑菌活性组分提取的最佳工艺条件。试验结果表明:油茶籽粕中抑菌活性物质的最佳提取工艺条件为乙醇浓度80%、提取温度80℃、液固比15:1和提取时间4h。在此条件下,其对黑曲霉的抑菌效果显著,其抑菌圈直径为17mm。     

微波辅助提取大叶金花草总黄酮的工艺研究

在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计对微波辅助提取大叶金花草总黄酮工艺中的液料比、提取时间和微波功率3个因素的最优化组合进行了定量研究,建立并分析了各因素与得率关系的数学模型。结果表明:最佳的工艺条件为液料比12.6mL/g、提取时间149s和微波功率488W。经试验验证,在此条件下总黄酮得率为6.59%,与理论计算值6.54%基本一致。说明回归模型能较好地预测大叶金花草总黄酮的提取得率。     

超声辅助提取蕤仁油的工艺研究

在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计对蕤仁油超声辅助提取工艺中的液料比、超声温度和超声时间3个因素的最优化组合进行了定量研究,建立并分析了各因素与得率关系的数学模型。结果表明:最佳的工艺条件为液料比9.8mL/g、超声温度60℃和超声时间38min。经试验验证,在此条件下,得率为15.88%,与理论计算值15.75%基本一致,说明回归模型能较好地预测蕤仁油的提取得率。     

微波辅助提取肉豆蔻油的工艺优化

在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计对肉豆蔻油微波辅助提取工艺中的液料比、微波时间和微波功率3个因素的最优化组合进行了定量研究,建立并分析了各因素与得率关系的数学模型。结果表明:最佳的工艺条件为液料比10.3mL/g、微波时间154s和微波功率325W。经试验验证,在此条件下,得率为27.24%,与理论计算值27.41%基本一致。说明回归模型能较好地预测肉豆蔻油的提取得率。     

融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验

针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题,研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异,设计振动皮带筛进行初分选;利用两者灰度差异,对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析,发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素;以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标,开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时,其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%,对最优参数进行试验验证,优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验,结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右,壳中含籽率保持在2.34%左右,说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证,该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%,壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明,此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。     

平面床式齿光辊油茶蒲籽清选机研制与试验

为解决油茶果脱蒲后如何把茶籽从果蒲和茶籽的混合物料中清选出来这一难题,基于已有的齿光辊对辊清选技术,通过研究平面齿光辊对辊式清选机构,对齿光辊上移动的物料进行受力和速度分析,并设计扫籽机构和内外板可拆式轴承座,组合成平面床式油茶蒲籽清选机。对该机性能参数进行单因素试验,得出该清选机在齿光辊转速533～602 r/min、齿光辊间隙2.4～2.7 mm时,产量≥2 t/h,破籽率≤1.21%,损耗率≤1.05%,籽中含蒲率≤4.86%。该机为实现高效低损的蒲籽分离提供了技术支撑和设备支持。      

基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法

针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。     

油茶果干燥特性及烘干脱蒲技术

对油茶果干燥脱蒲技术进行试验研究,比较分析了常规热风干燥、热泵干燥和微波干燥对油茶果脱蒲效果的影响。研究发现,由于干燥不均,微波干燥无法实现脱蒲。采用热泵干燥,油茶的脱蒲率较低,不到80%,而采用常规的热风干燥,在65 ℃下干燥6 h,油茶的脱蒲率可以达到96.97%。对油茶籽进行了热风薄层干燥试验并运用Arrhenius方程计算油茶籽干燥过程中的水分扩散系数和活化能。结果显示,油茶籽的水分有效扩散系数为1.681 4×10-9~3.046 7×10-9 m2/s,干燥活化能为21.323 7 kJ/mol。油茶籽干燥过程可以用Sutherland或Paul Singh模型进行描述,验证试验表明,理论与实际数据的平均误差为4.91%。因此,该模型可以用来预测不同温度下油茶籽干燥过程中的含水率变化情况。      

切割式油茶果脱蒲机设计与试验

为提高油茶果机械化脱蒲效果和便于进行茶籽与茶蒲分离,在油茶果物料特性研究的基础上,设计了一种由切割结构、脱蒲结构等组成的切割式油茶果脱蒲机。选取辊筒转速、橡胶板转速及切割深度3个关键因素,以油茶果脱蒲率、有效得率和分离率为指标进行试验研究。结果表明:随着辊筒转速的增加,脱蒲率先增加后降低,最高为87%;分离率的变化较小;有效得率先降低然后在一定范围内变化,有效得率最低为98.8%。橡胶板转速对有效得率的影响最明显,有效得率随着橡胶板转速的增加而逐渐降低,最低达到94.2%;橡胶板转速对脱蒲率和分离率的影响均较小。随着切割深度的增加,脱蒲率和有效得率都有明显的增加,脱蒲率最高为97%,有效得率最低为95.2%;分离率整体变化较小。      

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测

针对我国油茶果采摘过程中存在的自动化水平落后、采摘效率低、适采周期短的现状,应用于机器人收获技术的机器视觉技术受限于真实场景中复杂背景干扰从而导致识别精度较低的问题。以自然场景下的油茶果为研究对象,提出一种基于Mask-RCNN的自然场景下油茶果目标识别与检测算法,首先获取油茶果图像并建立数据集,利用ResNet卷积神经网络提取油茶果果实图片的特征,获得果实目标分割结果,再采用RPN对所得到的特征图进行操作,并增加全连接层,提取每个样本mask像素面积,并对目标类别进行预测。利用测试集分别测试油茶果的分割网络模型及目标识别算法,结果表明,网络模型的分割准确率为89.85％,油茶果目标识别的平均检测精度为89.42％,召回率为92.86％。本算法能够自动检测油茶果目标,并有效降低不同光照情况下叶片与花苞遮挡、果实重叠、果实色泽等因素干扰,为自然场景中果实自动化采摘提供可靠的视觉支持。     

基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

针对油茶果体积小、分布密集、颜色多变等特点,为实现自然复杂场景下油茶果的快速精准定位,并依据果实的疏密分布,确定恰当的自动振荡采收装置夹持位置,利用YOLO v5s卷积神经网络模型,开展了自然环境下油茶果图像检测方法研究,用3 296幅油茶果图像制作PASCAL VOC的数据集,对网络进行了150轮训练,得到的最优权值模型准确率为90.73%,召回率为98.38%,综合评价指标为94.4%,平均检测精度为98.71%,单幅图像检测时间为12.7 ms,模型占内存空间为14.08 MB。与目前主流的一阶检测算法YOLO v4-tiny和RetinaNet相比,其精确率分别提高了1.99个百分点和4.50个百分点,召回率分别提高了9.41个百分点和10.77个百分点,时间分别降低了96.39%和96.25%。同时结果表明,该模型对密集、遮挡、昏暗环境和模糊虚化情况下的果实均能实现高精度识别与定位,具有较强的鲁棒性。研究结果可为自然复杂环境下油茶果机械采收及小目标检测等研究提供借鉴。     

油茶果脱蒲分离机研究现状

对国内外常见油茶果脱蒲分离机结构及工作原理进行阐述，并提出蒲籽分离的技术难点，以期为油茶果脱蒲分离机的设计提供参考，促进油茶果制油产业发展。      

油茶专用施肥机研制与试验

为解决南方大面积油茶林开沟施肥作业的问题,设计了油茶专用开沟施肥机。该机可一次完成开沟、施肥和覆土3项作业,工作安全可靠,受地形的影响小,满足了油茶施肥标准化作业的要求,具有很大的推广价值和应用前景。