苹果果肉可溶性固形物、可溶性糖与光学性质的关联

为加深理解光学技术检测果实可溶性固形物含量的机理,采用单积分球技术定量分析苹果低温贮存（0?℃,150?d）期间可溶性固形物、总可溶性糖、果糖、葡萄糖和蔗糖与吸收和散射性质的关系,并利用偏最小二乘回归建立含量预测模型。结果显示,贮存期间,可溶性固形物和可溶性糖含量的下降伴随着吸收系数和约化散射系数的减小,呈现很高的正相关关系（r为0.768～0.992）。其中,这些可溶性成分与吸收系数的相关性更高。在3 种可溶性糖中,可溶性固形物与蔗糖最相关（r＝0.961）。且两者与吸收系数和约化散射系数的平均相关性（r为0.890～0.963）均高于果糖和葡萄糖（r为0.813～0.910）,对应的预测模型也更优,预测决定系数Rp分别为0.886～0.893和0.864～0.906。结果表明,光学性质能够预测可溶性固形物含量的原因可能是可溶性糖（尤其是蔗糖）与光学性质高度相关。该研究为光学技术检测果实品质提供理论参考。     

基于高光谱成像技术无损检测芒果轻微损伤

目的 使用高光谱成像技术实现对芒果轻微损伤的无损识别。方法 在可见光-近红外波长范围内采集完好芒果和损伤芒果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(regions of interest, ROI)获得样本高光谱数据。经过多种预处理方法比较,选择光谱预处理方法。使用竞争性自适应重加权算法(competitiveadaptivereweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别对预处理后的光谱提取特征波长,并分别建立了多元线型回归(multiplelinearregression,MLR)模型和偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)模型。结果 选择多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)作为光谱预处理方法。针对芒果轻微损伤识别,CARS-MLR模型识别效果最好,其校正集相关系数为0.881,预测集相关系数为0.821,校正集均方根误差(calibration set root mean squa...     

郎枣轻微损伤可见/近红外光谱分波段动态判别研究

为了实现轻微损伤郎枣的快速无损检测,以完好和轻微损伤郎枣为研究对象,动态采集其可见/近红外光谱数据。依据光谱波段定义将采集的光谱数据分为可见光(Vis)、短波近红外(SW-NIR)、长波近红外(LW-NIR)、可见/短波近红外(Vis/SW-NIR)、近红外(NIR)和可见/近红外(Vis/NIR)等6个波段,分别选取各波段最佳预处理方法。采用连续投影法(SPA)和主成分分析法(PCA)分别对各波段光谱数据降维,以全波长、SPA提取的特征波长和PCA提取的主成分作为输入,分别建立偏最小二乘回归法(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,通过比较预测集的判别准确率,确定最佳建模方法。结果表明,PLSR模型优于LS-SVM模型,SW-NIR波段较其余5个波段有更好的判别能力,所建SW-NIR-SNV-SPA-PLSR模型判别准确率为93.3%,为最佳模型。本实验为轻微损伤郎枣的快速无损检测和相关仪器的开发提供了理论基础。     

基于生成对抗网络和Mask R-CNN的苹果早期变质检测

[目的]提高苹果早期变质区的检测准确率。[方法]基于生成对抗网络和卷积神经网络技术的苹果变质区检测方法。利用Pix2PixHD模型生成包含采后早期变质区的贮藏苹果的近红外成像数据;使用Mask R-CNN模型对生成的近红外图像进行分割,以检测苹果中的变质区;在具有人工智能功能的低成本嵌入式系统上,利用生成的近红外成像数据,实施基于生成对抗网络和卷积神经网络技术的采后苹果的早期变质区域分割和预测。[结果]该方法对收获后苹果的早期变质检测平均准确率比其他9种方法高1.825%～10.435%;Pix2PixHD能以17帧/s的速度从RGB图像生成了可视近红外图像,Mask R-CNN能够以4.2帧/s的速度对苹果图像中的变质区域进行分割。[结论]研究提出的方法有望促进低成本食品质量控制器的开发。     

壶瓶枣轻微损伤可见/近红外光谱动态判别模型研究

为了研究快速识别轻微损伤壶瓶枣与完好壶瓶枣的有效方法,本文以轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣为研究对象,动态采集轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣的近红外光谱数据。采用S-G平滑与多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理光谱数据,分别以预处理后的全光谱(FS)数据和采用主成分分析(PCA)法提取主成分、采用连续投影算法(SPA)提取特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,比较4种损伤壶瓶枣及完好壶瓶枣的判别准确性。结果表明:采用PCA提取主成分有较明显的优势,对4种损伤壶瓶枣的判别准确性均能满足实际要求,且采用PCA-LS-SVM模型对4种轻微损伤壶瓶枣和完好壶瓶枣的正确判别率最佳,分别达到100%、86%、100%、100%和100%,总的正确判别率为97.2%。该研究为轻微损伤壶瓶枣的动态判别提供了新的理论基础。     

基于介电特性预测苹果的损伤体积

水果的介电特性与其损伤密切相关,可利用其对苹果的损伤程度进行快速评价。用万能实验机对红富士苹果施加不同大小的压力,在常温(22±1) ℃贮藏29 d的过程中测试其损伤体积和介电参数。结果表明:受伤苹果的损伤体积和相对介电常数随贮藏时间的延长而增大,且受压力越大其损伤体积和相对介电常数越大;受伤苹果在贮藏期间的损耗因数呈波动变化,且不同程度压伤果ε″差异不显著,用损耗因数不能预测伤果的损伤体积。伤果的相对介电常数和损伤体积间呈显著正相关(r=0.921),用相对介电常数对损伤体积进行预测的方程为V_B=-1.374＋0.227ε'(R²=0.848)。对方程的验证发现,预测结果与测定结果间的平均偏差为23.37%。为快速评价水果的受伤程度提供检测方法,也将为利用介电特性法评价水果品质奠定基础。     

苹果过氧化氢酶的纯化及性质研究

新鲜苹果经匀浆、抽提、硫酸铵盐析、DEAE-Cellulose柱层析,获得纯化苹果过氧化氢酶(CAT)液。纯化CAT酶液蛋白含量26.8mg/mL,活力843Units/mL,比活力31.5Units/mg。经过温度和pH考察,酶的最适温度为50℃、最适pH值为5.0。金属离子影响为:Cu2 和Mn2 对该酶有不同程度的激活作用,Na 对该酶有一定程度的抑制作用。以过氧化氢为底物,Lineweaver-Burk双倒数作图法求得此酶的Km和Vmax分别为2.27mmol/L和2.5μmol/min。     

基于近红外高光谱图像的冬枣损伤早期检测

为了对冬枣损伤进行早期检测,采用近红外高光谱图像技术对损伤区域成像。针对高光谱图像波长多的特点,分别采用连续投影算法、相关特征选择算法、一致性(Consistency)算法选择冬枣损伤的特征波长,对提取的特征波长分别应用k-邻近、朴素贝叶斯(naive bayes,NB)、支持向量机(support vector machine,SVM)3种分类方法进行损伤区域识别。结果表明:所有方法选择的一致特征波长在1 353 nm和1 691 nm附近。Consistency算法选择的特征波长在SVM分类器下分类识别正确率达到95.16%,一致特征波长在NB分类器下分类识别正确率达到84.26%,验证了一致波长的有效性,为多光谱成像技术实现在线检测冬枣损伤提供参考依据。     

基于电子鼻判别富士苹果货架期的研究

利用电子鼻对不同货架期内的富士苹果挥发性成分进行检测。通过雷达图和负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化,利用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析。结果表明,第7、8号传感器在苹果常温货架期判别中起主要作用,而第2、7号传感器在苹果贮后货架期的判别中起主要作用。PCA、LDA方法均可准确判别常温不同货架期的苹果;与PCA相比,LDA方法可以更准确对不同贮后货架寿命苹果进行判别,并呈现出良好的集中性和单向趋势。因此,电子鼻快速判别不同货架期的苹果具有可行性。      

肇实淀粉的光学性质及消化特性研究

研究了肇实淀粉的光学性质及消化特性。结果表明,肇实淀粉具有以下特性:偏光十字很明显,其交叉点位于淀粉颗粒中心;主要的近红外吸收峰位置与玉米淀粉、大米淀粉相同,但强度有差异;消化速率比玉米淀粉和大米淀粉低;糊化前后的抗性淀粉含量均比玉米淀粉和大米淀粉高;血糖生成指数低于玉米淀粉、大米淀粉及白面包。     

基于多信息融合和DA-DBN的苹果等级判别

目的:为了提高苹果等级判定模型的精度,建立苹果等级判定方法。方法:提出一种多信息融合和蜻蜓算法改进深度置信网络的苹果等级判定模型。对苹果图像进行数据增强、归一化、高斯滤波、灰度化等预处理,提取苹果图像的HSV颜色特征、LBP纹理特征和HOG形状特征。针对DBN模型性能受参数选择的影响,运用DA算法优化选择DBN模型的网络参数,提出一种多信息融合和DA-DBN的苹果等级判定模型。结果:与GA-DBN、PSO-DBN、GWO-DBN和DBN相比,基于DA-DBN的苹果等级判定模型的精度最高。结论:蜻蜓算法优化DBN模型可以有效提高苹果等级判定模型的精度。     

聚丙烯老化过程光学性质变化的研究

目的研究聚丙烯餐具黄色指数、透明度等光学性质的变化规律。方法通过热氧加速老化实验分析不同使用温度下聚丙烯餐具特殊基团数量的变化。结果聚丙烯在热氧老化过程中当老化温度为120℃,老化时间从0 h到504h,羰基指数增大了7%,黄色指数增大了29.8%,透明度减小了5.9%;老化温度为125℃,老化时间从0 h到504 h,羰基指数增大了26%,黄色指数增大了61.5%,透明度减小了6.8%;老化温度为130℃,老化时间从0 h到504 h,羰基指数增大了69%,黄色指数增大了82%,透明度减小了11.6%。结论聚丙烯老化过程中随着老化时间的延长、老化温度的升高,羰基指数增加,色差和黄色指数增大,透明度减小,光学性质发生了变化,可以将光学性质作为表征材料老化规律及寿命预测的参考因素之一。     

基于感压胶片测量技术的苹果静压接触应力及损伤分析

采用Prescale感压胶片测量苹果静压接触应力的分布特性,并结合图像处理技术对褐变区域进行精确测量,以明确应力面积与损伤面积之间的关系,了解苹果损伤发生的机制。结果表明,苹果果肉出现酶促褐变损伤的应力为0.29 MPa;0.20~0.40 MPa的应力分布占72%,构成苹果损伤的主要区域;苹果的损伤面积与应力均值无直接关系;应力总面积高出苹果损伤面积9%,只有≥0.10MPa应力面积最接近苹果损伤面积,用其估测损伤面积的平均误差仅为1.66%,两者之间的关系可表示为A=0.98AP≥0.10+1.95。     

挤压改性对苹果膳食纤维物理化学性质的影响

通过化学成分分析、X衍射、扫描电镜观察等方法对改性苹果膳食纤维的物化性质变化进行了初步的探讨。发现脱色造成苹果膳食纤维膨胀力、持水性的降低,挤压改性使苹果膳食纤维膨胀力、持水性有很大程度的提高。     

机械损伤对富士苹果营养成分变化的影响

研究富士苹果经人为机械伤害后在5℃和18℃两种贮藏温度下伤害部位各种营养成分的变化。结果表明,机械伤害导致伤害部位有机酸含量、还原糖含量、Vc含量、总糖含量迅速下降;而蛋白质含量、纤维素含量初期逐渐上升后期明显下降,而且温度越高,变化幅度越大,贮藏过程中受伤部位的营养成分都显示了上升、下降的反复过程,说明受伤组织具有提高代谢水平,引起伤害部位营养成分的快速消耗,实现自我修复的功能。实验结果显示,低温贮藏有利于保持苹果的营养成分和伤口的愈合。     

机械损伤对富士苹果生理生化变化的影响

研究了富士苹果受到机械损伤后在5℃和18℃2种贮藏温度下呼吸强度、可溶性固形物、乙烯释放量、果肉硬度、苯丙氨酸解氨酶活性和木质素含量的变化。结果表明:富士苹果受到机械损伤后,呼吸强度、乙烯释放量均明显提高,而且随着温度的升高而显著地升高;可溶性固形物含量和果肉硬度均快速下降;苯丙氨酸解氨酶活性略低于对照,但在贮藏初期也逐渐上升;木质素含量在贮藏前期快速下降,后期又逐渐上升。在贮藏过程中,除了木质素含量外,受伤果的其他各项指标都显示了上升、下降的反复趋势,说明受伤组织具有提高代谢水平,同时也促进了愈伤组织的形成,实现自我修复的功能。实验结果显示,低温贮藏有利于保持苹果的贮藏品质。     

植物蛋白质凝胶光学性质研究的进展(一)

论述了主要食用植物蛋白（大米蛋白、芝麻蛋白、大豆蛋白等）凝胶的光学性质及其研究发展。通过讨论和分析这些蛋白凝胶光学性质的特点、影响光学性质的主要因素、分子结构、分子间作用力与蛋白质凝胶光学性质的关系,为蛋白透明凝胶的进一步研究和应用提供理论依据。     

苹果采摘机械手对果实损伤的影响

我国是苹果种植大国,机械采摘的快速发展与大面积推广应用为我国苹果产业的后续发展提供了强大的动力。但同时由于机械采摘带来的果实机械损伤每年都在增加。以此为依据,设计了一种采摘机械手,对果实进行模拟采摘,并使用仪器检测采摘后苹果硬度和可溶性固形物含量的变化,确定是否造成损伤。结论表明,该机械手在满足工作要求的同时,对果实几乎没有损伤。      

超微粉碎对苹果全粉物化性质的影响

以苹果为原料,经粗粉碎后超微粉碎不同时间(1、3、5、10、20、30 min),共得到苹果粗粉和6种不同粒径苹果全粉,通过测定其物化性质,并且利用激光粒度仪和扫描电子显微镜对不同的苹果全粉进行粒径测定和结构观察,探究不同时间的超微粉碎对苹果全粉物化性质及微观结构的影响。结果表明:超微粉碎后,粉体粒径逐渐减小,粒径分布越来越均匀。与粗粉碎苹果全粉相比,不同时间超微粉碎后苹果粉体的溶胀性、水溶性、持水力、阳离子交换能力均增大,容积密度减小(P0.05);随着超微粉碎时间的延长,持水力逐渐增大(P0.05),容积密度、溶胀性未发生显著变化(P0.05);各处理组间水溶性、阳离子交换能力先增大后未发生显著变化。本实验为苹果深加工提供了参考依据。     

苹果籽油的超声波辅助提取及理化性质分析

本研究通过二次回归正交旋转试验,探讨了超声波辅助提取苹果籽油的工艺条件,得出了超声波辅助提取苹果籽油的数学模型,确定了最佳提取条件为:液料比为8,提取时间为35min,提取温度为35℃,超声波频率为60kHz。气质联用分析结果表明,苹果籽油中含有8种脂肪酸,其中不饱和脂肪酸占89.39%;与索氏提取法对比,超声波辅助提取是一种可靠、高效的提取苹果籽油的方法。