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基于音频和近红外光谱融合技术的西瓜成熟度判别 总被引：3，自引：3，他引：0
为了满足西瓜成熟度的快速无损检测需求,该研究主要利用声学技术、近红外光谱技术结合K最近邻法(k-nearest neighbor,KNN)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)3种化学计量学方法对不同成熟度的西瓜进行定性判别;同时采用联合区间偏最小二乘筛选法(synergy interval partial least squares,Si-PLS)分别建立声学技术、近红外光谱技术、融合技术的西瓜可溶性固形物预测模型。结果表明融合技术处理结果均优于单一信号,其LDA模型数据的西瓜成熟度模型识别率较佳,校正集和预测集的识别率分别为100.00%和91.67%。同时,基于融合技术所建立的西瓜可溶性固形物预测模型效果较佳,其校正集的均方差根误差(root mean squared error of the calibration set,RMSECV)为0.601%,预测集的均方差误差(root mean squared error of the prediction set,RMSEP)为0.725%,相比的单独音频信号其均方根误差分别降低了0.081、0.068个百分点。研究结果可为高精度的西瓜品质快速鉴别提供参考。 相似文献
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基于叶面叶绿素分布特征的黄瓜叶片氮钾元素亏缺诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
利用高光谱图像技术无损表征黄瓜叶片的叶绿素分布特征,并将其作为N、K元素亏缺诊断依据。采集黄瓜叶片的高光谱图像数据,利用高效液相色谱法分析黄瓜叶片的叶绿素含量,利用遗传算法建立叶片高光谱图像信号与叶绿素含量的对应关系,进而实现黄瓜叶片叶绿素分布图的无损检测。与对照组叶片的叶绿素分布图相比,缺N叶片主要表现为叶片中心区域叶绿素含量偏低,而缺K叶片主要表现为叶片边缘的局部区域叶绿素含量偏低。据此分别提取缺N、缺K叶片及对照组叶片的叶绿素及其分布特征(叶片中心区域所有像素点的叶绿素含量均值、叶片边缘区域叶绿素含量偏低的像素点数量),并借助提取的特征参数建立了N、K元素亏缺诊断方法,其正确诊断率为95%。研究结果表明,叶绿素叶面分布特征可有效实现黄瓜植株N、K元素的亏缺诊断。 相似文献
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基于模拟退火波长优化的草莓坚实度近红外光谱检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高近红外光谱技术检测草莓坚实度模型的精度和鲁棒性,研究了一种基于模拟退火算法的波长优选方法,并找到一种与该算法配套的光谱预处理方法.利用光谱仪和物性仪分别采集草莓样品近红外漫反射光谱和坚实度数据,并采用标准正交变换、多元散射校正、一阶导数、二阶导数等方法对原始光谱进行预处理;最后,利用模拟退火算法优选与草莓坚实度高度相关的波数点变量,结合偏最小二乘法建立草莓坚实度预测模型.结果表明:经过标准正交变换预处理后,采用模拟退火算法优选出24个波数点,在主成分数为5时,建立的偏最小二乘模型具有最佳预测效果,模型校正集样本相关系数rc为0.934 2,校正均方根误差为0.665 N/cm2;预测样本相关系数rp为0.919 7,预测均方根误差为0.673 N/cm2.研究表明:模拟退火算法可以提高近红外模型预测草莓坚实度的精度和鲁棒性,并降低预测模型复杂度. 相似文献
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为了研究超声成像技术在火腿肠质构分析与等级判别方面应用的可行性。通过对火腿肠蛋白质、淀粉等理化指标的测定将其分为特级、优级、普通级,并采集2个品牌3个等级的火腿肠共240份超声图像信息,在Matlab 7.0环境下提取图像角二阶矩、平均值等纹理特征值,最后利用线性判别式分析(linear discriminant analysis,LDA)和支持向量机(support vector machine,SVM)建立火腿肠的等级判别模型。结果表明:同品牌不同等级火腿肠超声图像、纹理特征值均具有较大差异,而同等级不同品牌火腿肠差异较小。建立的识别模型中:SVM优于LDA模型,当主成分为3时,SVM模型对应的校正集、预测集识别率均为100%,模型效果最佳。因此,超声成像技术可实现火腿肠内部质构的分析和等级的快速准确识别,研究结果可为超声成像技术在火腿肠内部质构分析和等级判别方面的应用提供参考。 相似文献
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邹小波 《农产品加工．学刊》2012,(11):9-13
食品腐败变质是引起食品安全问题的重要原因之一,为了探索绿色、快速的食品腐败变质检测和监测方法,提出以天然色素为新型气敏材料的气味可视化检测方法。以桃花、映山红、紫薯、黑米为原料,采用无毒无害方式提取其中的天然色素(桃花色素、映山红色素、紫薯色素和黑米色素),并研究了4种天然色素在不同pH值条件下的显色特性;选取对pH值显色敏感的天然色素作为气体敏感材料,固定于基底材料制成可视化传感器;并用于检测猪肉变质过程中产生的气味。结果表明,以天然色素为气敏材料的可视化传感器能够检测食品腐败变质产生的气味。该新型传感器与文献已报道的可视化传感器相比,具有不包含对人体有害的化学成分,检测过程中不会污染检测样本等优点,但应用时应避光。 相似文献
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基于多层EESP深度学习模型的农作物病虫害识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为了提取图像高层语义特征、解决各种植物病虫害图像尺寸不相同的问题,提出了多层次增强高效空间金字塔(Extremely efficient spatial pyramid,EESP)卷积深度学习模型。首先,对图像进行预处理;其次,构建多层融合EESP网络模型,该模型通过对每层设置不同的空洞率进行空洞卷积,选择性地提取不同层次的特征信息,通过融合各层信息获得各种农作物病虫害图像的不同特征;最后,通过Softmax分类方法实现农作物病虫害识别。数据集包括10种农作物的61种病虫害类别,迭代训练300次,得到本文方法 Top1分类准确率最高达到了88.4%,且采用三阶EESP模型达到了最佳效果。 相似文献
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食品加工机械与设备课程教学方法的改革与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了食品加工机械与设备课程需要改革的必要性,较为系统地研究了该课程的重点、理论教学存在的难点,针对每一个难点提出了较为全面的解决方案;针对实践性教学存在的不足,对重点环节进行了探索,并从多个方面大胆实践。从完善课程教学内容、充分利用学校相关资源、强化课程群建设和培养自学能力4方面,论述了不断完善课程教学方案、积极创新教学方法的思路。 相似文献
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天然花青素提取物与壳聚糖明胶复合膜的制备和表征 总被引：3，自引：1，他引：2
为了开发天然的抗氧化活性包装材料,以紫甘蓝、黑米、玫瑰、蓝莓为原料制备天然花青素提取物与壳聚糖明胶的复合膜,比较分析了不同天然花青素提取物对复合膜的物理、机械、抗氧化活性及形貌结构的影响。结果表明：天然花青素提取物的加入,增加了膜的厚度,显著（P<0.05）影响膜的含水率、水溶性及外观形貌。壳聚糖明胶复合膜的水蒸汽透过率（water vapor permeability,WVP）为10.69×10-11 g/(m·s·Pa)。玫瑰花青素提取物的加入使得WVP值降低,而其他花青素提取物的加入使得WVP值增大。玫瑰复合膜的拉伸强度最大,达到27.03 MPa,断裂伸长率最小,黑米花青素提取物可增加复合膜的延展性,断裂伸长率最大为57.67%。傅里叶红外光谱表明天然花青素提取物的羟基基团与壳聚糖的氨基基团产生相互作用。扫描电镜结果表明花青素提取物影响微观结构,而且生物相容性较好。加入天然花青素提取物后,复合膜抗氧化活性均显著（P<0.05）提高,且玫瑰复合膜有着较高的抗氧化活性,1,1-二苯基-2-苦基肼（DPPH）自由基清除能力达到95.47%。结果表明：玫瑰花青素提取物更有利于开发阻湿性能好,水溶性低,抗拉伸和抗氧化活性高的包装材料,具有良好的应用前景。 相似文献