基于NIR高光谱成像技术的滩羊肉内部品质无损检测

利用近红外高光谱成像技术对滩羊肉蛋白质和脂肪含量、pH值进行无损检测研究。通过高光谱系统(900~1700 nm)采集69个羊肉样本信息,先对全波段下的原始光谱和预处理后光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对比优选出最佳预处理算法,后采用PLSR的加权β系数法提取特征波长,建立特征波长下各品质参数的PLSR模型,分析预测效果。结果表明:羊肉蛋白质、脂肪含量、pH值最佳预处理方法为基线校准(Baseline)、多元散射校正与S-G卷积平滑结合算法(MSC+SG)和原始光谱;利用特征波长建立预测模型,决定系数(RP2)分别为0.83、0.86和0.72,预测均方根误差(RMSEP)为0.57、0.09和0.12,可替代全波段建模。利用近红外高光谱成像技术对羊肉内部品质进行快速无损检测是可行的。     

基于可见/近红外高光谱成像技术的番茄表面农药残留无损检测

以番茄为研究对象,应用可见/近红外高光谱成像技术对水果表面农药残留的无损检测研究。用蒸馏水将嘧霉胺农药稀释成1∶20,1∶100,1∶500 3个梯度,将不同浓度的溶液分别滴到60个洗净的番茄表面,形成3×3矩阵。放置在通风阴凉处12h后,应用高光谱系统(400~1 000nm)采集光谱图像信息。利用主成分分析法获得主成分图像(PC),并根据第二主成分图像(PC-2)的权重系数选取特征波长564,809,967nm。采用波段比(564nm/809nm)结合适当的图像处理方法对番茄表面的农药残留进行检测。高浓度(1∶20,1∶100)农药点检测率为100%,而低浓度(1∶500)农药点的检测率为0。结果表明,高光谱成像技术对高浓度农药残留具有较好的检测效果。     

冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的高光谱动力学模型构建

为探究基于高光谱成像技术预测滩羊肉挥发性盐基氮的可行性并寻找最佳预测模型。采集200个滩羊肉样本在波长400~1000 nm处的高光谱图像,采用蒙特卡洛检测法剔除异常样本;应用竞争性自适应重加权(CARS)、无信息变量消除(UVE)和连续投影(SPA)算法互相结合对原始光谱进行敏感波点提取;分别建立了冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的近红外光谱定量检测模型和其变化规律的动力学模型。结果表明:采用偏最小二乘回归(PLSR)建立的冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮模型预测效果最好,预测相关系数R_p为0.866,均方根误差RMSEP为3.790。同时,将近红外光谱模型应用于挥发性盐基氮含量随时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数R为0.915。研究结果表明:结合动力学模型的近红外光谱技术可通过滩羊肉挥发性盐基氮含量的变化预测其安全贮藏时间。     

高光谱图像技术在水果品质检测中的研究进展

高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术两者的优点,可实现水果内外品质同时检测,是水果品质无损检测的发展趋势。本文介绍了高光谱图像技术的基本原理,高光谱图像数据处理方法,在水果内外品质无损检测方面的国内外研究现状,分析了高光谱图像技术在水果品质检测中存在的问题及未来的研究方向。     

基于理想气体状态方程和道尔顿分压定律的气调包装气体混配系统

目的:解决多元气体混配系统设备稳定性差、成本高和出气流量小的问题.方法:提出基于理想气体方程和道尔顿分压定率的三元气体混配系统,并通过设计的算法不断计算误差以及调整参数,且结构上采用气缸、传感器等的连接.结果:根据相对偏差进行调整混配后,CO2和O2的气体浓度平均相对偏差分别为0.86％和0.75％,气体浓度精度满足＜...     

应用NIR高光谱成像技术检测羊肉脂肪和蛋白质质量分数

采用近红外高光谱成像技术(900～1 700 nm)对羊肉脂肪和蛋白质质量分数进行预测.通过近红外高光谱对72个羊肉样本进行高光谱图像采集,获取的光谱数据经过多元散射校正进行光谱预处理.通过回归分析选取对应的特征波长,利用BP神经网络结合脂肪和蛋白质的实测值,建立预测模型并对模型进行验证.结果显示,羊肉脂肪和蛋白质的预测模型效果较好.其中,脂肪模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.91和0.73;蛋白质模型的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.87和1.19.该研究表明,利用近红外高光谱成像技术预测羊肉脂肪和蛋白质质量分数是可行的.     

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。     

预冷方式对长枣保鲜效果的影响

为了探究不同预冷方式对长枣保鲜效果的影响,本实验采用真空、压差和冷库预冷处理长枣,分析（1±1）℃贮藏期间长枣品质及抗氧化酶活力的变化。结果表明,与未预冷相比,3 种预冷处理均抑制了长枣的质量损失和软化,维持了可溶性固形物含量、可滴定酸质量分数及抗坏血酸含量,延缓了丙二醛积累和细胞膜透性增加。同时,预冷处理通过提高抗坏血酸过氧化物酶、超氧化物歧化酶和过氧化氢酶活力增强了细胞抗氧化能力,延缓了果实的氧化褐变和衰老。其中,压差预冷与其他处理组相比,能更显著抑制丙二醛积累和细胞膜透性增加,抑制细胞膜脂质过氧化保护细胞结构,同时维持较高的抗氧化酶活力,抵御氧化胁迫,抑制褐变,从而维持较高的贮藏品质,保鲜效果更佳。主成分分析结果进一步证明,压差预冷处理长枣贮藏稳定性更高,保鲜效果优于真空预冷和冷库预冷。综上所述,压差预冷能够有效维持长枣贮藏品质,延缓成熟和衰老进程。     

香水梨香气成分的萃取条件优化及GC-MS分析

该研究采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱法分析不同采收期香水梨香气成分,并采用响应面法优化氯化钠添加量、萃取时间、萃取温度等变量。结果表明,香水梨香气成分的最佳萃取条件为氯化钠添加量1.00 g、萃取时间50 min、萃取温度70℃。在此萃取条件下,不同采收期的香水梨香气分别为采收期Ⅰ19种、采收期Ⅱ23种、采收期Ⅲ25种;物质种类分别为酯类22种、醛类8种、醇类3种、酮类2种、萜烯类1种,主要特征香气成分为己醛、2-已烯醛、乙酸丁酯、乙酸己酯等。通过比较分析不同采收期香水梨的香气成分差异,确定最适采收期为采收期II,为解决香水梨因采收时间造成后熟及香气品质评价提供参考。     

蔬菜干燥技术与理论研究动态

详细介绍了常压热风、真空冷冻、微波、远红外、渗透等蔬菜干燥技术的发展动态,论述了相关的平衡含水率、干燥动力学、干燥阶段与干燥速率、干燥模型、干燥品质控制等干燥理论研究动态,以及与蔬菜干燥技术相关的湿空气热力学、数学及其相关学科;并指出科学有效地控制脱水蔬菜的生产工艺,提高产品品质,开发高效率、低能耗的干燥技术与设备,生产新型特种蔬菜,是今后脱水蔬菜生产的主要研究方向。