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小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱,被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加,林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前,由于现有技术自动化和智能化程度不高,导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程,通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用,提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施,并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。 相似文献
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马尾松针中黄酮类物质的提取研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过薄层层析、颜色反应及红外光谱对马尾松针中的黄酮类物质进行了定性鉴定。以φ=60%乙醇为提取溶剂,采用L9(34)正交试验设计,探讨了提取温度、料液的质量与体积比(物料比)、提取时间等因素对马尾松针黄酮类物质提取量的影响。研究结果表明,各试验因素对马尾松针黄酮类物质提取量的影响依提取温度、料液的质量与体积比(物料比)、提取时间因素顺次降低,当提取温度为75℃、提取时间为3 h、料液比(W/V)为1∶25时,提取效果最好,黄酮类物质提取量为26.3 mg/g。 相似文献
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