原子荧光法测定苹果中总汞和总砷含量不确定度评定

本文旨在建立原子荧光法测定苹果中总砷和总汞含量不确定度评定的方法。首先通过分析在测定过程中影响不确定度的各个因素,接着对这些因素的不确定度进行评估和量化,最后按数学模型计算出原子荧光法测定苹果中总汞和总砷含量,合成不确定度和扩展不确定度。原子荧光法测定苹果中总汞和总砷含量分别为5.256和189.750 μg/kg;相对扩展不确定度分别为14.694%和6.748%;结果表达分别为(5.256±0.772)和(189.750±12.804)μg/kg。不同浓度的待测样品要合理选择标准曲线的对应的浓度点;提高仪器稳定性,增加重复检测样品的次数;合理选择标准溶液的配制方法和移液器非常重要;总砷的测量值比总汞的测量值更接近真值,可信度更高。     

食品中油脂的酸价的不确定度的分析

目的 通过GB/T 5009.229-2016《食品安全国家标准 食品中酸价的测定》中的3种测定酸价的方法中不确定度的评定结果, 为实际应用中选择合适的方法来对油脂的酸价进行测定方法提供参考。方法 通过对3种测定油脂酸价的方法进行不确定度来源分析, 建立数学模型方法, 进行不确定度评定, 计算出各种方法不同的来源对不确定度影响的大小。结果 冷溶剂自动电位滴定法的合成标准不确定度最小, 其次是热乙醇指示剂滴定法, 冷溶剂指示剂滴定法的不确定度最大。结论 冷溶剂自动电位滴定法所测量得到的结果最接近真实值, 更有使用价值。     

液晶显示器颜色计算方法的探讨

显示器颜色的准确性是保证印刷质量的重要因素。对显示器进行色彩管理的主要任务就是计算显示的颜色,即确定RGB颜色控制数值与显示颜色的CIE色度值之间的转换关系。本文对EIZO、苹果和普通液晶显示器的颜色进行了测量,分别用增益-偏置-伽玛(GOG)模型、双通道干扰(TPC)模型和分段分空间(PP)模型进行显示颜色的计算,检验各模型的计算精度。实验中将RGB数值均匀分割为9个区间,总共组成729个检验颜色,将计算颜色与颜色测量值进行比较,分析GOG模型、TPC模型和PP模型对三种显示器计算的CIELAB色差,对计算结果进行分析,从而寻找对显示器颜色模型的改进方法。     

基于近红外光谱和SSA-ELM的苹果糖度预测

目的：剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高苹果糖度预测模型的精度,建立快速无损检测苹果糖度的方法。方法：提出一种基于小波包变换的特征波长筛选和樽海鞘算法改进极限学习机的苹果糖度预测模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复杂的特点,对光谱数据进行降维处理,分别对比全波段和偏最小二乘法、连续投影法和小波包变换等筛选特征波长的结果,确定苹果光谱特征波长筛选方法;针对极限学习机（extreme learning machine,ELM）,模型性能受其初始权值和隐含层偏置选择的影响,运用樽海鞘群算法进行ELM模型的初始权值和隐含层偏置优化,提出一种基于樽海鞘算法改进极限学习机的苹果糖度预测模型。结果：与遗传算法（genetic algorithm,GA）改进ELM（GA-ELM）、粒子群算法改进ELM（PSO-ELM）和ELM相比,基于SSA-ELM的苹果糖度预测模型的预测精度最高。结论：通过智能算法优化ELM模型的参数可以有效提高ELM模型的苹果糖度预测精度。     

光谱颜色测量的不确定度评定方法

对光谱颜色测量进行不确定度评定是评价其测量结果准确性的最好方法。首先根据ISO规定的不确定度评定方法,基于上述影响光谱颜色测量不确定度的因素对光谱反射率不确定度的评定方法进行了分析,确定了光谱反射率的A类和B类不确定度的计算方法,再基于光谱反射率不确定度和相关系数研究色度值不确定度的计算方法。最后用实验对光谱颜色测量结果的不确定度的应用性进行分析。     

3种不同检测方法测定大豆水分含量的差异分析

目的对比国标法、整粒烘ASAE法和快速水分法3种不同水分检测方法测定大豆水分含量的结果差异。方法取自3种不同产地的大豆,包括巴西大豆、美国大豆和国产大豆,进行大豆整籽粒和粉碎后的水分测定实验来比较大豆水分含量差异。同时对2种谷物粉碎仪差异进行了比较。结果以进口巴西大豆为例,用国标法测定水分平均值为7.76%,其中谷物磨测量值为7.75%,万用粉碎仪测量值为7.78%;ASAE法测得水分值为10.39%,快速水分仪测定值为10.7%。国标法水分测量值低于用ASAE法和快速水分仪法,且不同的粉碎磨粉碎后的水分测量值无明显差异(P 0.05)。通过对比,ASAE法和快速水分法测定的大豆整籽粒水分含量比较接近真实值,而粉碎后测得的水分含量比真实值低。结果表明,国标法中将大豆粉碎后水分测量值低于用ASAE法和快速水分仪法整籽粒法水分测量值(P0.05),且不同的粉碎磨粉碎后的水分测量值无明显差异。结论结合实际现场测量的实验环境、实验周期和成本等因素考虑,推荐谷物快速水分法为最佳检测方法。     

基于红外光谱技术的油脂皂化值快速检测方法研究

建立了一种对油脂皂化值进行快速有效检测的方法。实验用红外光谱仪对油脂进行测量得到相对应的光谱图,通过均值归一化法对光谱图进行预处理,确定不同油脂的皂化值与谱图中特征峰的关系,并根据特征峰峰高确立了通过谱图计算油脂皂化值的方法。     

苹果切割刀具的有限元分析及切割方式研究

切割方式会直接影响鲜切果蔬的质量。通过压缩试验测量富士苹果的杨氏弹性模量,建立果肉实体力学模型。通过Ansys-Workbench建立切割苹果的有限元模型,模拟在不同刀具形状、楔角、材料和切割速度下,果肉受到的最大弹性变形量和最大剪切力值。确定了适合于苹果切割的刀具形状为矩形,楔角为11°~15°,材料为45钢,同时切割速度越快,果肉受到变形和剪切力越大。该研究确定了切割苹果的方式,为工业切割果蔬提供了一定参考依据。     

基于Prewitt算子的苹果分类研究

提出一种简单实用的基于Prewitt算子的苹果分类算法.该算法利用Prewitt算法检测苹果图像的边缘,利用阈值方法对苹果图像进行分割,通过计算连接区域确定苹果是否有损伤.该方法不仅可以精确定位苹果的茎部和损伤部位,而且能够消除苹果图像中的阴影.100个测试样本的实验表明,该算法能够快速地对苹果进行准确分类,准确率可以达到99%.     

羊绒与羊毛直径的水平集中轴线法测量

针对中轴线法测量求取不准确的问题,提出了一种新的水平集中轴线法的羊绒与羊毛直径测量方法。首先对由光学显微镜得到的纤维图像进行处理,包括预处理、区域生长分割和细化,在此基础上采用水平集中轴线法获得光滑、连续、单像素分布的中轴线。并随机抽取100根6个批次的山羊绒、绵羊毛纤维,利用该测量方法对其直径进行测量,计算其平均值,并与真实值进行比较。结果表明,羊绒直径的平均误差为0.29mμm,均方差为0.05,羊毛直径的平均误差为0.37 μm,均方差为0.06。用本文方法测得的羊绒与羊毛直径值与真实直径值极为接近,说明该方法比较准确,且由均方差可知,该算法的鲁棒性也较好。     

基于暗室系统特征灰度系列苹果糖度预测

目的：实现苹果糖度的无损检测。方法：以苹果吸收峰值波长670 nm的激光作为照明光源从积分球的照明端口入射,苹果样品放置于积分球的样品端口,在积分球测量端口获得苹果样品的反射光斑。通过手机采集图像,研究此波长照射下苹果产生的反射光斑图像灰度信息,并利用偏最小二乘(PLS)算法对训练集3个苹果种类共90个样品,以反射光斑图像的外环区域中灰度值处于90~110的像素频数(即特征灰度系列)为糖度相关成分进行建模和糖度预测。结果：训练集中3个种类苹果的预测相关系数分别为0.89,0.84,0.94,验证集中3个种类苹果糖度的预测相关系数分别可达0.70,0.73,0.76。结论：基于暗室系统苹果反射光斑图像特征灰度系列无损预测苹果糖度的方法可以作为苹果糖度预测的依据。     

基于区域适栽品种筛选的苹果品质综合评价模型的建立

建立苹果品质综合评价模型,为苹果新品种的引进、筛选、品种改良和优质栽培提供一定的参考依据。在甘肃静宁产区测定了20个引进的苹果品种的13项品质指标的基础上,通过盒形图法筛除异常数据之后,采用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、聚类分析法(HCA)和层次分析法(AHP)建立了苹果品质评价的数学模型。采用CA、PCA和HCA从13项品质指标中筛选出糖酸比、有机酸、可溶性固形物、单果重和果形指数作为核心指标,利用AHP建立了苹果品质综合评价模型:Y(综合值)=0.4276×糖酸比的标准化值+0.2745×有机酸含量的标准化值+0.1759×可溶性固形物含量的标准化值+0.0811×单果重的标准化值+0.0409×果形指数的标准化值。苹果品质综合评价结果表明,烟富3号、成纪1号和宫崎短枝三个品种在静宁产区品质最优,与生产实际表现一致。建立的苹果品质综合评价模型,能有效提高苹果品质评价的科学性与合理性,并能够广泛地运用于生产实践。     

离子交换法制备果胶

提出了一种不使用酒精的果胶生产工艺--离子交换法制备果胶。以苹果渣为原料,以酸提液中果胶收率为指标,通过单因素和正交试验确定了最佳提取工艺参数。以透光率和收率为指标,完成了离子交换除杂工艺中树脂的选型以及工艺参数条件的优化选择。实验表明,阴离子树脂D290 和阳离子树脂D061 为最佳选择,上柱过程的最佳流速为1BV/h,新工艺不仅克服了传统工艺大量使用乙醇的弊端,而且产品的主要性能指标均优于传统工艺。     

Characterizing the Variability of Enzymatic Browning in Fresh-Cut Apple Slices

Browning reaction variability in apple slices was characterized using a new procedure denominating the differential pixel method. Using this method, a kinetic rate and an empirical order of reaction were derived for each pixel in an image corresponding to a sliced apple surface undergoing browning; each pixel in the image can be seen as a small portion of the fruit. In the experiments, 40 samples of fresh-cut apple slice were put on a computer vision system and images recorded over time at a room temperature of 5 °C. Data was fitted to the Weibullian model kinetic. Results confirmed strong heterogeneity in the values of enzymatic browning kinetic rate on the apple surface; this variability was characterized as a normal logarithmical distribution, with a mean rate kinetic value of the ?0.0117?±?0.0036 units of L* decayed per minute. The empirical order of reaction was distributed on the surface following a normal statistical distribution with a mean equal to 0.451?±?0.046. No statistical differences were established in the kinetic rate and in the empirical order when the differential pixel method was compared with the traditional method (where a mean of the L* intensity value was used).     

苹果渣膳食纤维微波辅助脱色的工艺参数研究

对苹果渣膳食纤维脱色工艺进行了研究,将微波加热技术应用于H2O2脱色工艺中,采用响应面法得出优化条件为:pH值12.5、微波作用时间48 s和H2O2浓度为9.17%,在料液比(g∶mL)1∶14、微波功率480 W条件下,用色差计测得脱色后的白度为57.34%,脱色前原料白度为27.54%,脱色效果显著。所得回归模型拟合情况良好,达到设计要求。扫描电镜和X射线衍射分析表明微波对苹果渣纤维表面的微结构有破坏作用。     

一种新型苹果果实特征提取算法

针对当前苹果特征提取常用的Hough算法存在运算复杂、实时性差等缺陷,提出了一种新型苹果果实特征提取算法。该算法利用一个滑动的高斯模板和苹果图像进行卷积运算提取苹果的圆形。试验及仿真结果表明,该方法可以实现单一、相邻和重叠3种情况下,苹果果实检测的高准确率,且在相邻并重叠的复杂情况下,其识别准确率也能达到94.1%,而在单个苹果的情况下,苹果果实的检测准确率可达96.6%,完全满足苹果实时、高效分级的需要。     

苹果汁中果汁含量测定方法研究

原果汁含量是苹果汁及其饮料的主要质量指标,也是判定苹果汁是否掺假的重要依据。通过对6个产地5个品种自制苹果汁的部分组分进行研究,找出与苹果汁含量有良好定量关系的特征性组分——钾、总磷和氨基酸态氮,以它们作为苹果汁含量测定参数,并且确定了各组分的标准值、权值分配方案及异常数据修正原则。据此,推导出苹果汁含量计算公式;同时按此法对自制的苹果汁和市售的6个品牌的苹果汁进行了果汁含量测定,进一步验证了此方法的可行性。此方法可用于苹果汁果汁含量测定或用于鉴别苹果汁的真伪。     

基于高光谱技术苹果硬度快速无损检测方法的建立

目的 利用高光谱技术建立苹果内部品质无损检测的方法。方法 将高光谱图像的光谱信息和空间信息结合, 采用洛伦兹函数对苹果高光谱的空间散射曲线进行拟合, 提取拟合曲线的相关参数, 利用拟合参数对苹果硬度进行建模分析。结果 拟合曲线与原散射曲线的相关系数R达到0.99以上。分析比较多种统计建模方法对不同拟合参数的建模效果, 结果表明: 在524~1016 nm波段范围内, 利用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)对拟合曲线的峰值建立硬度的预测模型, 校正集预测值与标准值的相关系数Rc=0.89, 校正集标准误差SEC=0.71×105 Pa, 验证集预测值与标准值的相关系数Rv=0.88, 验证集标准误差SEV=0.88×105 Pa。结论 利用高光谱散射成像技术, 采用偏最小二乘的方法对拟合峰值建模, 可以实现苹果硬度的快速无损检测。     

改进深度置信网络的苹果内部品质评价

目的：解决苹果近红外光谱存在大量冗余信息和苹果内部品质评价精度较低的问题,提高苹果内部品质评价的精度。方法：提出一种连续投影法的特征波长筛选与灰狼优化算法改进深度置信网络(GWO-DBN)的苹果内部品质评价模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复杂的特点,分别对比全波段和主成分分析法、连续投影法等筛选特征波长的结果,确定苹果光谱特征波长筛选方法;针对深度置信网络(DBN)模型性能受参数设定的影响,运用灰狼优化算法(GWO)对DBN模型参数进行优化选择,提出一种连续投影法的特征波长筛选与GWO-DBN的苹果内部品质评价模型。结果：与中粒子群算法改进深度置信网络(PSO-DBN)、遗传算法改进深度置信网络(GA-DBN)和DBN相比,基于GWO-DBN的苹果内部品质评价的准确度最高。结论：GWO-DBN算法可以有效提高苹果内部品质评价的准确率。     

五种苹果质构测定方法的比较及与感官评价的相关性分析

为比较5种苹果质构不同测定方法,采用剪切法、穿刺法和TPA压缩法测定了辽宁地区5种主栽苹果的质构特征,同时研究了不同测试条件对测定指标的影响,并分析了仪器测定与感官评价结果的相关性。结果表明剪切、穿刺和TPA压缩均能测得苹果的硬度特征,并区分不同品种间的差异,去皮果肉硬度大小依次为王林 > 红富士 > 国光 > 乔纳金 > 黄元帅;穿刺法检测显示果皮对苹果质构有显著影响(P<0.05),且不同穿刺部位的质构差异显著(P<0.05),其中果顶部位穿刺硬度值最大,其次为果肩和赤道;与感官评价相关性分析显示最大穿刺模量与感官脆性极显著相关(r=0.638,P<0.01),可作为苹果脆性的表征指标;对TPA法,随着压缩形变量增加,苹果硬度测定值显著增加(P<0.05),而内聚性显著减小(P<0.05),且形变量为25%时与感官评价相关性最好。本研究表明穿刺法和TPA法均适用于苹果质构的测定,果皮及穿刺位点对穿刺影响显著,最大穿刺模量可用于表征苹果脆性指标;压缩形变量为25%时TPA法所测得质构参数与感官评价结果相关性最好。