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1.
结合全球倡导的营养导向型农业和功能性食品的内容,首次提出“功能性小麦品种”的概念,将其定义为“含有对人体健康有益的活性成分,可调节人体有益代谢,能给人体健康带来某种益处或满足特定人群的特殊需求,同时可以作为日常食物的口感正常、无毒副作用的小麦品种类型”;结合疫情警示和我国进入后工业时代后,人们需求必将由“吃得饱”、“吃得好”向“吃得健康”转变,因而提出继高产品种、优质品种之后培育“功能性小麦品种”的育种目标。根据多年关于小麦淀粉、蛋白、酯类和其他成分的功能研究结果,介绍新育成的“麦黄酮”、“高色素”、“高抗性淀粉”、“富锌”、“低醇溶蛋白”和“低植酸”等功能性小麦新品种(系)的营养特性和农艺产量状况;根据“健康中国2030”规划等国家战略,进行“功能性品种培育是解决我国功能性食品‘卡脖子’的关键基础,一种功能性品种可以形成一类功能性食品,多种功能性品种可以形成我国功能性面制品产业,推动我国整个食品工业的发展”的前景展望;根据功能性品种及其食品的稳定性和可靠性是产品和市场的“生命线”,从对消费者负责的高度,提出关于“功能性农作物品种审定导向和组建功能性成分检测机构;编制有关功能性品种和食品的国家或行业标准,设立功能性食品和功能性农作物品种的商业标志,保证我国功能性农作物品种及其食品健康发展”等方面的具体建议。  相似文献   
2.
通过分析水利工程中常用塑料管材的种类与特点,了解塑料管材在农田水利、建筑给水、建筑排水中的具体应用,并对水利工程中塑料管材的具体质量检测方法进行阐述,为城市、乡村水利工程建设提供参考。  相似文献   
3.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。  相似文献   
4.
刘太亨  何昭水 《计算机应用》2021,41(11):3200-3205
针对传统的表面缺陷检测方法只能对具有高对比度或低噪声的明显缺陷轮廓进行检测的问题,提出了一种基于自编码和知识蒸馏的表面缺陷检测方法来准确定位和分类从实际工业环境捕获的输入图像中出现的缺陷。首先,设计了一种级联自动编码器(CAE)架构用于分割和定位缺陷,其目的是将输入的原始图像转换为基于CAE的预测蒙版;其次,利用阈值模块对预测结果进行二值化以获得准确的缺陷轮廓;然后,把缺陷区域检测器提取并裁剪出来的缺陷区域视为下一个模块的输入;最后,将CAE分割结果的缺陷区域通过知识蒸馏进行类别分类。实验结果表明,与其他几种表面缺陷检测方法相比,所提出的方法综合性能最好,其缺陷检测平均准确率为97.00%。该方法能够有效地对较小的、边缘不清晰的缺陷进行分割,满足对物品表面缺陷实时分割检测的工程要求。  相似文献   
5.
随着通信技术的快速发展及智能设备的普及,网络规模、网元数量的不断增长,通信设备巡检任务成倍增加,给巡检系统的存储带来了巨大挑战,传统文件存储方式已无法满足要求。通过研究分布式对象存储,基于MinIO设计实现了一种新的巡检系统存储方案,可有效提升系统存储效率和可扩展性。该方案已经在江苏移动实际应用,支撑常态化巡检工作,对于网络运维及管理有较好的参考意义。  相似文献   
6.
Electronic devices require the printed circuit board(PCB)to support the whole structure,but the assembly of PCBs suffers from welding problem of the electronic components such as surface mounted devices(SMDs)resistors.The automated optical inspection(AOI)machine,widely used in industrial production,can take the image of PCBs and examine the welding issue.However,the AOI machine could commit false negative errors and dedicated technicians have to be employed to pick out those misjudged PCBs.This paper proposes a machine learning based method to improve the accuracy of AOI.In particular,we propose an adjacent pixel RGB value based method to pre-process the image from the AOI machine and build a customized deep learning model to classify the image.We present a practical scheme including two machine learning procedures to mitigate AOI errors.We conduct experiments with the real dataset from a production line for three months,the experimental results show that our method can reduce the rate of misjudgment from 0.3%–0.5%to 0.02%–0.03%,which is meaningful for thousands of PCBs each containing thousands of electronic components in practice.  相似文献   
7.
针对多丝锭生丝抱合电子检验装置同时采集生丝的高清图像以及关键模块的控制问题,设计了多丝锭生丝抱合检验装置控制系统。该系统包括多根生丝高清图像采集、检验参数实时设定、自动上丝、丝条张力控制等模块。高速传输的线阵相机采集亚像素精度生丝图像;上、下位机通过串口通信实现摩擦速度、摩擦次数、检验状态等数据的交互;建立上丝自动控制模型,精确读取张力数据,利用位置式PID算法实现检验过程中的实时张力控制。结果表明,该系统实现了对装置关键模块的精确控制,可满足高精度图像的采集需求。  相似文献   
8.
针对传统电缆卷筒减速器故障诊断技术存在不同状态下的电缆卷筒减速器故障诊断误判率高的问题,提出基于巡检机器人的电缆卷筒减速器故障诊断技术。基于巡检机器人构建一个数据采集系统,利用该系统采集电缆卷筒减速器发出的振动信号数据;采用 KPCA 方法提取采集数据的特征,获得电缆卷筒减速器特征向量;将特征向量用作输入量输入到故障诊断模型中进行训练,训练期间对特征向量数据进行简化,以此提升故障诊断效率,依据输出的故障类型实现电缆卷筒减速器的故障诊断。实验结果表明,通过对该方法进行不同状态下的故障诊断误判率测试,验证了该方法的准确率高、实用性强。  相似文献   
9.
燕窝含有丰富的营养物质, 历来被视为传统名贵食物。随着物质水平的提升、全民健康意识的高涨, 消费者对生活品质的关注度也越来越高, 食用燕窝逐渐平民化, 燕窝行业的发展也因此迎来较大的发展机遇。行业的高速发展驱动产品的创新, 促使燕窝产品类型呈现多元化扩张。然而对应的标准建立相对滞后。同时, 随着经济发展, 国民需求增加, 毛燕窝加工逐渐进入国内市场, 但检验检疫要求及生产许可审查要求并不完善, 亟需制定相关标准规范行业发展, 促使燕窝行业更加健康有序的发展。本文从燕窝进口检验检疫要求、国内毛燕窝加工企业分布情况及生产许可审查制定情况、国内燕窝相关标准制定现状、国外燕窝标准情况、溯源方式及发展进展、燕窝相关检测标准等进行综述, 以期为后续燕窝标准制定提供帮助。  相似文献   
10.
《Ceramics International》2022,48(11):15462-15469
Due to its unique artistic value, mosaic ceramics are widely used in construction-related fields. To meet the artist's demand for high-quality mosaic ceramic to create artistic works, it is necessary to meet the needs for efficient screening of mosaic ceramic tiles. Different from the ordinary large-target ceramics, mosaic ceramics exhibit characteristics of small tile sizes, a variety of colors, large demand for quantities, and easy reflection on the surface. Common manual detection methods show problems of low efficiency or accuracy, easy to fatigue, and many others. To solve these problems, this paper proposes a new detection method to identify surface defects of mosaic ceramic tiles and designs a detection system platform to achieve rapid detection. The experiment proves that the detection system has a detection rate of 93.99% for small defects on the surface of mosaic ceramic tiles, and the detection time of a single mosaic ceramic tile is less than 0.06 s. The detection method can quickly and accurately screen out high-quality, defect-free mosaic ceramic tiles, which can effectively improve the quality and artistic value of mosaic ceramic art creation.  相似文献   
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