苹果霉心病发病规律及采后无损检测技术研究进展

无损检测技术在苹果霉心病上的应用可有效从源头上控制感病果进入市场。该文就近年来苹果霉心病病害症状、病因、生理变化及影响因素的研究进展进行简要综述。就目前国内外近红外光谱技术、机器视觉技术、生物电阻抗技术等无损检测技术在采后苹果霉心病检测上的研究现状及存在的问题进行总结和分析,并对其在果实品质检测中应用前景进行展望。     

基于透射光谱的苹果霉心病多因子无损检测

针对目前苹果霉心病难以检测的问题,提出一种基于透射光谱的苹果霉心病多因子无损检测方法,通过融合多波段透射光谱与苹果直径,构建苹果霉心病判别模型,实现了苹果霉心病无损检测。搭建光谱测试范围在200～1 025 nm的透射光谱采集平台,实验获取232 个苹果样本的透射光谱数据,采用游标卡尺获得苹果直径数据。采用杂散光校正,非线性校正对苹果透射原始光谱进行预处理,选取与霉心病发病相关的12 个波段透射光强值,结合苹果的直径进行主成分分析,将分析的结果作为自变量,建立苹果霉心病Fisher判别模型。经过异校验验证,模型总体识别率为93.1%,而仅采用透射光谱构建的模型识别率为91.37%。结果表明,基于透射光谱与直径结合的多因子检测方法可实现苹果霉心病的准确判定,为苹果霉心病的快速、无损检测提供可行思路。     

基于深度信念网络的苹果霉心病病害程度无损检测

针对现有霉心病无损检测只能检测出有无病害,无法对病害程度进行判断的问题,研究并提出一种基于深度信念网络(deep belief net,DBN)的无监督检测模型。该模型由多层限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)网络和1层反向传播(back propagation,BP)神经网络组成,RBM网络实现最优特征向量映射,输出的特征向量由BP神经网络对霉心病病害程度分类。对225个苹果样本在波长200~1 025 nm获取其透射光谱后,根据腐烂面积占横截面比例将霉心病害程度分为健康、轻度、中度和重度4种,分别用150个和75个样本作为训练集和测试集,以全光谱数据和基于连续投影算法提取的特征波长数据为输入构建病害程度判别模型,并比较DBN模型与偏最小二乘判别分析、BP神经网络和支持向量机模型的识别效果,实验结果表明,DBN模型病害判别准确率达到88.00%,具有较好的识别效果。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

基于FT-NIR和电子鼻的苹果水心病无损检测

探讨傅里叶变换近红外光谱技术和电子鼻技术应用于苹果水心病检测的可行性。以277?个“秦冠”水心病苹果和健康苹果为试材,分别采集每个样本在12?000～4?000?cm－1波数范围的近红外光谱和10?个传感器的电子鼻信号,用不同预处理的近红外光谱方法提取主成分建立Fisher判别模型;同时电子鼻结合3?种化学计量学的方法进行建模。结果表明,经一阶导数（9?点平滑）预处理的近红外光谱,提取前20?个主成分建立的Fisher判别模型效果最好,对未知样本的正确判别率达100%;电子鼻分别结合Fisher判别、多层感知器神经网络和径向基函数神经网络判别模型对未知样本的识别率为89.7%、89.5%和85.7%。故利用近红外光谱和电子鼻技术分别结合化学计量学的方法可快速、无损检测苹果的水心病。其中,近红外光谱技术结合Fisher判别对苹果水心病的识别率最高,是一种准确可靠的测定方法。     

基于傅里叶近红外光谱和电子鼻技术的苹果霉心病无损检测

为研究傅里叶近红外光谱技术(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIRS)和电子鼻技术分别结合化学计量学方法对苹果霉心病的判别效果,以“红富士”霉心病苹果和健康苹果为试材,利用近红外光谱技术,基于主成分分析建立Fisher判别和多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络模型;同时利用电子鼻技术分别结合Fisher判别、MLP神经网络和径向基函数神经网络3种化学计量学的方法建立判别模型。根据建模集和验证集的预测准确率综合考虑,基于主成分分析建立的MLP神经网络模型和电子鼻结合MLP神经网络模型对苹果霉心病的判别效果最好,验证集中的正确判别率分别达到87.7%和86.2%。说明电子鼻和近红外光谱技术均可以较好地判别苹果霉心病。     

基于电子鼻表征霉心病苹果特征气味及无损检测模型建立

为探究电子鼻检测技术对霉心病苹果的判别效果,以富士健康苹果和霉心病苹果为试材,基于SIMCA软件对采集的不同病变程度霉心病苹果的电子鼻信息进行表征,基于SPSS 23.0软件建立霉心病苹果Fisher函数、多层感知器神经网络(muhilayer perceptron neural network,MLPNN)和径向基函...     

采用二次连续投影法和BP人工神经网络的寒富苹果病害高光谱图像无损检测

为提供苹果病害在线、快速、无损检测的理论依据,采用高光谱成像技术进行了北方大面积种植的寒富苹果病害无损检测研究。寒富苹果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。为选择较少的有效波长而利于在线快速检测,首先采集高光谱苹果图像,分割出感兴趣区域并提取光谱信息,然后采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)从全波长(500~970 nm)中提取了10个特征波长SPA1(502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967 nm),再对这10个特征波长采用连续投影算法提取3个特征波长SPA2(681、867 nm和942 nm)。最后利用全波长光谱信息、SPA1提取的10个特征波长的光谱信息和SPA2提取的3个特征波长的光谱信息作为输入矢量采用线性判别分析、支持向量机和BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)模型进行苹果病害的检测。通过对检测结果分析,最终选择SPA2-BPANN为最佳检测方法,训练集检测率达100%,验证集检测率达100%。结果表明,高光谱成像技术可以有效对苹果病害进行检测,所获得的特征波长可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。     

光谱技术及电子感官系统在食源性致病菌无损检测中的应用

无损检测是在不破坏被检样品的前提下,进行检测分析的一种方法和技术,具有非侵入性。采用无损检测方法对食源性致病菌进行快速检测对食品安全具有重大意义。该文介绍和分析3 大无损检测技术（近红外光谱技术、高光谱技术和电子感官技术）的基本原理及其在食品常见致病菌检测中的应用及最新研究进展,为无损检测技术在食品中的进一步应用提供参考。     

苹果糖度近红外光谱检测波段试验研究

目的通过近红外光谱技术对苹果进行无损检测,具有快速、非破坏性、无试剂分析、安全、高效、低成本等特点。方法本文运用Matlab7.1,对苹果的糖度与光谱曲线在不同波段处的相对光强进行多元线性回归分析,建立了最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程。结果校正方程的相关系数分别为0.621、0.715、0.797和0.822,标准校正误差分别为1.325、1.218、1.074和0.997Brix°,相对校正误差分别为11.28%、10.42%、9.63%和9.26%。结论试验表明用近红外光谱技术无损检测苹果糖度是可行性的,为今后进一步检测苹果的其他品质奠定基础。     

Changes in the mucosa of the small intestine in white rats in the process of digestion

Morphological and morphometric studies of the small intestine of albino rats have shown that its villi undergo cyclic changes. These changes involve the death, growth and maturation of the villi. Digestion intensifies proliferative processes in the small intestinal mucosa. The data obtained support the conception that the death of the villi is a morphological expression of secretion (excretion) and absorption in the small intestine.     

AHP在盐业公司高层次人才绩效考核指标体系中的应用

在盐业体制改革势在必行的新形势下,盐业公司高层次人才对企业的发展壮大起着举足轻重的作用,如何充分调动其工作积极性、主动性,对盐业公司高层次人才的绩效进行科学、合理考核非常重要。本文通过采用AHP法,得出如下结论:盐业公司高层次人才绩效考核指标中最重要的是工作业绩指标,其次依次为:工作能力、工作表现和知识水平。     

论泸型酒工艺在北方粮食酒生产中的安全度夏与调整转排

针对泸型酒工艺在北方粮食酒生产中的度夏,提出一系列措施,并着重论述了度夏后的调整转排,从而确保了产品的质量。     

福建省瓶装啤酒中双乙酰含量的调查分析

测定了福建省地产47份瓶装啤酒中双乙酰含量,贮存1－3个月后合格率为87．2％－89．4％,存放3个月后,较1个月后双乙酰含量有较大的回升,回升的样品抽查样品总数的38．3％,可以认为乙酰在贮存过程中的回升是导致出厂啤酒双乙酰超标准的主要原因。     

生物传感器在食品检测领域的应用研究进展

近年来食品安全事故频繁发生,食品的安全问题被广泛关注.现阶段,谷物、蔬菜、水果等农产品的种植及采摘后的加工处理过程虽均在相对安全卫生的条件下进行,但因环境污染及使用化学药品处理,处理后的食品是否依旧安全可靠存在较大的不确定性.传统食品检测技术操作复杂、专业性强、仪器设备贵且无法实现现场操作,而生物传感器操作简单、可重复...     

木素制备石墨烯复合材料的应用进展

木素来源广泛、储量丰富、碳含量高,可以作为制备石墨烯的碳源。木素含有诸多活性官能团,这些官能团在制备石墨烯复合材料过程中发挥重要作用。本文简要介绍了木素与石墨烯的性质,以及石墨烯复合材料的制备方法;主要阐述了木素作为碳源或基体制备石墨烯复合材料的研究进展,包括木素-石墨烯功能化复合材料、石墨烯储能材料、石墨烯量子点等;并展望了木素在石墨烯复合材料中的应用前景。     

茶叶中锌含量的测量不确定度评定

通过对火焰原子吸收光谱法测定茶叶中锌含量的整个测定过程进行研究,系统分析该法测量结果的不确定度来源,并对不确定度各个分量进行评估和合成。结果显示,测量用样品不确定度分量是影响锌含量测定不确定度的主要原因,当锌测定结果为15.76mg/kg时,扩展不确定度为2.68mg/kg。该样品锌测定结果为C=(15.76±2.68)mg/kg,k=2,P=95%。     

食品中曲酸安全性评价研究进展

曲酸是许多曲霉和青霉真菌所产生的一种常见代谢产物。近年来通过发酵法生产的曲酸作为添加剂,在食品和化妆品中广泛应用。目前,曲酸的安全性引起争议,文中就国外有关食品中曲酸的安全性评价作了较为系统的介绍。