破碎方法对醋酸菌中ADH活性的影响

采用不同的破碎方法对同一株醋酸菌菌体进行破碎,结果表明,采用溶菌酶-超声波联合破碎法,破碎效果更佳,ADH酶活力也更高。通过单因素和正交试验确定溶菌酶-超声波联合破碎法的最佳破碎条件:溶菌酶用量为0.04mg/mL,酶解时间为20min,酶解温度为30℃,超声波累计破碎时间为2.5min。     

柑橘病虫害疤痕的计算机视觉识别

为提高柑橘果面缺陷机器识别的正确率及缺陷等级的分级精度,研究柑橘病虫害疤痕的计算机视觉检测.对柑橘图像设置蓝色分量阈值去除背景,统计44幅有病虫害疤痕的柑橘图像中疤痕的亮度值,以此经验值作为亮度分段阈值,提取病虫害疤痕,并对病虫害疤痕进行逐行扫描连通,形成连通的病虫害疤痕区域,对该区域进行离散傅里叶变换,取其前4个谐波分量区分病虫害疤痕与果萼、果梗和花萼.44幅柑橘图像中疤痕的正确识别率为88.64%.试验结果表明:该方法能将柑橘病虫害疤痕进行识别与分级.     

通心薯类粉丝加工工艺及粉丝成型机具的研究

研究了薯类通心粉丝的加工工艺和通心粉丝成型机具的结构特点及工作原理,对其进行了性能试验。     

多层前馈神经网络几种算法的样本顺序敏感性

检测神经网络4种算法(有弹回的算法、OSS算法、LM算法和Regularization算法)的分类能力.结果表明,多层前馈神经网络的分类能力与算法和学习样本顺序有关;OSS算法和LM算法训练的网络分类能力对学习样本顺序最为敏感,且容易产生输出奇异点和宽幅输出波动,Regularization算法训练的网络分类能力对学习样本顺序不敏感;下凸学习样本顺序的OSS算法分类精度最高,网络分类能力最强;递增学习样本顺序的LM算法分类精度最低,网络分类能力最差;不同算法的网络分类能力对学习样本的敏感程度取决于网络权值、阈值的冗余与传递函数的性质.     

基于前馈神经网络的脐橙糖度及有效酸度检测

研究朋娜脐橙糖度及有效酸度的机器视觉检测和影响检测精度的因素。对机器视觉系统采集的脐橙图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和亮度法去图像背景,用色调H为输入,建立前馈神经网络朋娜脐橙糖度及有效酸度预测模型,无损检测脐橙糖度及有效酸度。40个测试样本的检测结果表明：糖度、有效酸度实际值与预测值间的相关系数分别为0．7961和0．7214,±1．5°Brix范围内糖度正确识别率75％,±0．5pH范围内有效酸度正确识别率90％。朋娜脐橙糖度及有效酸度与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉进行检测。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响。     

双螺杆挤压机的性能分析及应用

介绍了食品挤压加工的原理，对双螺杆挤压机的工作性能进行了分析。通过试验，论述了螺杆转速、原料含水量、加热温度等参数对膨化产品质量的影响、确立了玉米膨化食品的生产数据。     

刺葡萄皮花色苷的分离及检定

对刺葡萄皮花色苷(VSA)进行分离和检定.从刺葡萄皮花色苷水解物中得到两种花色苷元,经鉴定为锦葵啶、芍药啶;从刺葡萄皮色素中分离到5种花色苷组分,其中4种为3-,5-双糖苷,1种为3-糖苷,2种为酰化花色苷;经柱层析得到3种刺葡萄皮花色苷,经HPLC检测并计算,花色苷AN1、AN2、AN3分别占纯化样品的85.805%、1.364%及11.835%,其中AN1的纯度达99%.