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近年来,会泽县畜牧业持续发展,产品总量持续增长,结构不断优化,畜牧业已经发展成为当地农业和农村经济的支柱产业。现代畜牧业是现代农业的重要标志,是农民增收的重要来源和全面建设小康社会的一项重要产业。会泽的畜牧生产资源广、投资小、见效快、效益好,可持续发展潜力大,大 相似文献
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南瓜片超声-远红外辐射干燥特性及微观结构 总被引：6，自引：4，他引：2
为了探索直触式超声强化远红外辐射干燥的干燥特性,该文以南瓜片为试材,利用超声-远红外辐射干燥设备,研究了不同超声功率及远红外辐射温度对干燥时间、干燥速率、扩散系数、微观结构以及能耗的影响。结果表明,远红外辐射板温度越高,热效率越高,有利于提高干燥速率及缩短干燥时间;在辐射板温度为200℃的条件下,超声功率为30、60 W时南瓜片所需干燥时间比未加超声所需干燥时间分别缩短了13.3%、26.7%,平均干燥速率分别提高了15.2%、36.1%,说明将物料直接放在超声辐射板上,可实现对物料内部传质过程的有效强化,但超声强化效果随着物料含水率的降低而减弱;有效水分扩散系数的数值在0.98×10-9~2.85×10-9 m2/s之间;提高超声功率可增加物料表面与物料内部的微细孔道尺寸与数量;提高远红外辐射温度会导致物料表面及内部热源区域中微细管道的扩张与增多;将远红外辐射加热技术与超声强化技术联合用于干燥,可对物料内部微观结构及质热传递产生协同强化;采用直触式超声技术对远红外辐射干燥过程进行强化,可降低干燥能耗6.67%~20.21%。远红外辐射温度在200~240℃、超声功率在30~60 W时,可以实现较快的干燥速率、较低的干燥能耗。研究结果可为超声-远红外辐射干燥技术的研究与应用提供参考。 相似文献
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基于高光谱图像光谱与纹理信息的枸杞多糖及总糖含量检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为利用高光谱图像技术实现枸杞多糖及总糖含量的快速无损检测,采用主成分分析对原始高光谱图像进行处理,选取前3个主成分图像,根据其在全波段下的权重系数选取5个特征波长并提取对应图像的平均光谱值,提取主成分图像及特征波长图像的纹理特征,利用偏最小二乘回归分别建立基于不同特征参量的预测模型。结果表明,单独利用特征光谱或图像数据,预测结果不理想;将特征光谱与纹理数据组合后,预测模型的校正集结果明显提高,但预测集结果偏低。因此,为提高预测结果准确性,对所有特征按照与两指标的相关程度进行筛选,优化后特征构建的检测模型具有最佳预测结果:R_(C(多糖))~2=0.9604,R_(P(多糖))~2=0.8961;R_(C(总糖))~2=0.9657,R_(P(总糖))~2=0.8670。由此可见,基于高光谱图像光谱与纹理信息检测枸杞多糖和总糖含量是可行的,根据相关系数筛选最适宜的特征提高了模型的预测性能,同时减少了计算的复杂性。本研究结果为枸杞整体品质的快速无损检测提供了重要参考。 相似文献
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光谱分析和光谱成像等光学检测技术具有快速、无损、精准等特点,在食品检测领域的研究越来越广泛。将先进技术从实验室理论研究推向工业生产中的实际应用,实现技术转化一直是科研工作的重要目标。通过简述光谱及图像分析技术的基本原理和设备结构,对比用于科研分析与生产实用中的设备在设计上差异。综述近年来基于光谱和图像分析技术所开发的实用化在线式或便携式设备在食品生产和检测中的研究进展,以期为我国食品安全检测技术发展及设备开发提供理论依据和参考。 相似文献
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复合涂膜结合紫外线照射对牡丹切花品质的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
为延长牡丹（Paeonia suffruticosa）鲜切花的保鲜时间,利用聚乙烯醇、壳聚糖、柠檬酸、甘油、十二烷基硫酸钠（SDS）、纳他霉素制成复合涂膜保鲜剂,在20 ~ 25 ℃及相对湿度68% ~ 86%条件下采用高压电动喷涂工艺并结合紫外线照射技术处理‘洛阳红’牡丹切花,考察对切花品质及寿命的影响。结果表明：该方法可显著增强切花的弹性和坚韧性,较好地保持切花色泽,减少水分损失,同时抑制霉菌和酵母菌的增长。通过二次多项式逐步回归法建立各因素与瓶插寿命之间的数学方程,并得到最佳复合涂膜配方与紫外处理参数为：聚乙烯醇35 mg · mL-1,壳聚糖21 mg · mL-1,纳他霉素1.0 mg · mL-1,SDS 2.1 mg · mL-1,柠檬酸5.4 mg · mL-1,在紫外线强度为90 μW · cm-2、波长为253.7 nm时处理20 min。本处理方法可使牡丹鲜切花的瓶插寿命保持12 d。 相似文献
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绿原酸(chlorogenicacid,CGA)是评价金银花品质的重要指标。为了实现金银花贮藏期间CGA含量变化的快速有效检测,该文采集了500个不同贮藏时间(0～20d)的金银花高光谱图像,构建CGA含量的高光谱检测模型。为了提高模型性能,采用savizky-golay卷积平滑(SG),移动窗口平滑(moving average),标准正态变量(standard normal variable,SNV),基线校正(baseline correction,BC),多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC),正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)6种预处理方法并建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型,确定SNV方法为最佳预处理方法,其预测集的R2为0.976 6,RMSE为0.271 1%。为了简化校准模型,利用无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE),连续投影算法(successive projections algorithm,SPA),竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)以及UVE-CARS、UVE-SPA等方法对SNV预处理后的光谱提取特征波长。然后,分别基于全光谱数据和所选特征变量数据,建立线性偏最小二乘回归(PLSR)和非线性BP神经网络模型。结果表明:UVE-CARS算法可以有效地减少提取变量个数(共提取26个,仅占全光谱范围的3.2%),PLSR和BP模型的预测集R2分别为0.974 6和0.978 4,RMSE分别为0.286 3%和0.250 3%。非线性BP模型预测结果整体优于线性PLSR模型,在BP模型中,UVE-CARS-BP预测精度最高,预测集的R2和RMSE的值分别为0.978 4, 0.250 3%。综上,基于高光谱成像技术建立的SNV-UVE-CARS-BP模型,可以实现金银花贮藏过程中CGA含量变化的快速无损预测。 相似文献
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