基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900～1700nm)成像技术对灵武长枣含水 量的无损检测进行了研究。通过900～1700nm 高 光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay 平滑处理后的光谱反 射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM )等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采 用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立R-PLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长 枣 含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLS R模 型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R- PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R²)和预测均 方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR 高光谱成像技 术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依 据。     

基于近红外光谱技术的马铃薯全粉蛋白质无损检测

为了探索一种简捷、高效、快速、无损的马铃薯全粉品质的检测方法,近红外光谱技术被应用到马铃薯全粉蛋白质的无损检测研究中。以120个经过真空微波冷冻干燥技术处理的不同品种马铃薯为样品,进行光谱采集及相应的化学值测定,采用多元散射校正和SavitzkyGolay卷积平滑对1200~2400 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用主成分回归分析法与偏最小二乘回归系数分别选择特征波长,并根据蛋白质基团的特征光谱区间选取特征波段,建立全波段、特征波段和特征波长下的主成分回归和偏最小二乘蛋白质预测模型。结果为:经过多元散射校正处理后的光谱建模效果最好,且运用偏最小二乘回归系数选择特征波长建立的马铃薯全粉蛋白质校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.9693、0.2937和0.9779、0.3304,优于全波段和特征波段建立的模型。研究表明,采用近红外光谱技术对马铃薯全粉蛋白质的无损检测是可行的。     

基于高光谱成像技术的灵武长枣常见缺陷检测

以灵武长枣为研究对象,利用高光谱成像技术结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)和最小噪声分离法(minimum noise fraction,MNF)对长枣缺陷进行快速检测与识别,主要探讨样本背景对缺陷识别的影响。首先,采集虫眼、裂痕、正常枣的高光谱图像,利用PCA法和MNF法分别对其降维去噪,选择虫眼与正常枣的PC1和M1图像、裂痕枣的PC2和M2图像进行缺陷识别,经PCA分析后的缺陷识别率均为100%,MNF处理后的识别率分别为69.2%,56.8%,100%;随后对其高光谱图像进行掩模去背景,再对其降维去噪后检测识别,PCA后的识别率均为100%,MNF后的识别率分别为73.1%,65.9%,100%。结果表明:利用高光谱成像技术结合两种降维去噪法对长枣常见缺陷的识别是可行的,背景干扰对于PCA法的缺陷识别不影响,其识别效果优于MNF法,且去背景后的MNF法缺陷识别率较未去背景的有所提高,为后续长枣缺陷的在线检测提供理论依据。     

模拟运输振动对枸杞果实贮藏品质的影响

研究运输振动对枸杞果实贮藏品质的影响,为其采后物流运输减损提供理论指导。实验选取‘宁杞7号’枸杞为试材,采用模拟运输的方法,将瓦楞纸箱固定于振动平台上,在3 Hz的振动频率下进行0（对照）、4、8、12和16 h的振动处理,于4±1 ℃,93%±3%相对湿度（Relative Humidity,RH）的保鲜冰箱中贮藏20 d,测定不同贮藏期内枸杞果实硬度、色泽、超氧阴离子自由基含量以及过氧化氢酶、过氧化物酶和超氧化物歧化酶活性。结果表明,与对照组相比,机械振动加速了硬度和色泽值的下降;超氧阴离子含量、过氧化氢酶、过氧化物酶和超氧化物歧化酶较对照组均有显著升高（P<0.05）,其中,16 h振动处理对枸杞果实贮藏期品质变化影响较大。机械振动对枸杞品质的影响是逐渐累积的,振动时间越久对品质的损伤越大,同时加速枸杞果实营养物质降解和品质劣变的速度。因此,在运输过程中避免振动或缩短振动时间具有重要意义。     

果蔬热泵干燥装置的研制

根据果蔬干燥特性和热泵干燥原理及特点,在分析传统热风干燥工艺的基础上,提出并采用热泵干燥方法,研制出果蔬热泵干燥装置.该装置通过在蒸发器和冷凝器之间增设一组换热器,以及增设通风量调节控制装置以调节湿空气流量,提高单位能耗去水率;通过计算机控制系统,实现温度、湿度、风量的实时监测与控制.运行试验表明,该装置可满足全封闭式、半封闭式、全开式3种干燥方式的生产工艺要求,具有参数可调,运行稳定可靠,热效率高,产品品质好的特点.     

灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法、连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）和无信息消除变量（uninformative variable elimination,UVE）降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS＋SPA和CARS＋UVE五种方法提取了5、21、17、10、18 个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。     

基于表面增强拉曼光谱与二维相关光谱法检测鸡肉中恩诺沙星残留

利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合二维相关光谱法(2D-COS)对鸡肉中恩诺沙星的拉曼光谱进行特征变量优选,使用偏最小二乘回归法(PLSR)建立恩诺沙星特征峰分析模型,并与竞争性正自适应加权算法(CARS)进行比较。结果表明,2D-COS-PLSR模型效果最优,其Rc、Rp分别为0.979 7,0.997 2,说明采用2D-COS优选鸡肉中恩诺沙星浓度相关的特征谱峰是可行的。     

白藜芦醇对快速老化鼠学习记忆能力的影响

将4月龄雄性快速老化鼠（SAMP／8）随机分为模型组、白藜芦醇低、中、高剂量组,并以4月龄正常老化鼠（SAMR／1）为对照组．对照组及模型组用生理盐水灌胃,白藜芦醇治疗组给予不同剂量白藜芦醇（25,50,100mg／kg）灌胃．连续治疗8周后,运用Morris水迷宫方法测试各组小鼠的定位航行和空间探索能力．结果发现,SAMP／8鼠的学习记忆能力明显低于同月龄SAMR／1鼠,表现为逃避潜伏期从第2天起显著延长,原平台象限停留时间缩短,游泳速度较慢．给予白藜芦醇8周治疗,SAMP／8鼠逃避潜伏期明显缩短（P〈0．05）,原平台象限停留时间显著延长（P〈0．05）,游泳速度加快（P〈0．05）,且呈现出量效关系．推断白藜芦醇能显著改善SAMP／8鼠方向辨别的学习能力及记忆巩固能力．     

高光谱图像技术在水果无损检测中的研究进展

为保证水果质量,满足企业与消费者的需求,势必要对水果进行品质检测和分级处理.高光谱图像作为一种新型的无损检测技术,融合了图像学和光谱学的优点,可以快速、无损地获取水果的空间和光谱图像信息,从而全方位的反映水果内外部的品质信息.因此,该技术在水果品质无损检测领域具有巨大的发展前景.该文主要介绍了高光谱图像系统的基本原理、图像的采集和分析方法、国内外水果无损检测的应用以及未来的发展前景.     

基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900~1 700nm)成像技术对灵武长枣含水量的无损检测进行了研究。通过900~1 700nm高光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay平滑处理后的光谱反射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM)等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立RPLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长枣含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLSR模型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R-PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR高光谱成像技术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依据。