槲皮素分光光度法测定食品中铝含量

系统研究了干法消化-分光光度法测定食品中铝含量的最佳反应条件,建立了快速测定食品中铝含量的方法。研究了槲皮素用量、铝用量、缓冲溶液浓度、缓冲溶液pH值及反应时间对络合物吸光度的影响以及生成络合物的稳定性,并对不同食品中铝含量进行了测定。在乙酸盐的缓冲介质中,铝离子和槲皮素生成黄色络合物,测定波长为425 nm。缓冲液浓度为0.02～0.10 mol/L;缓冲溶液的pH为4.5～6.0;反应时间为20 min。吸光度与铝含量呈现良好的线性关系,根据曲线方程测定了食品中铝含量,样品中铝含量从高到低的顺序为海蜇皮、油条和面包。相对标准差为1.64%～3.76%,回收率为94.90%～100.60%。此方法测定食品中的铝含量简单快速,灵敏度高,稳定性好。     

一种新型食品安全存储中的水分检测方法

食品安全是国内外各国共同关注的一项重要问题,其安全存储涉及到温度、湿度、紧实度等多种因素,其中水分是影响食品安全存储的一个重要因素,它的检测方法是学术界和工程领域的一个重点和难点。为了更好地测量食品中所含有的水分数量,文中设计了一种结构优化的用于粮食水分检测的电容式传感器,针对所设计的传感器设计了相应的检测电路,给出了调试结果。并利用BP神经网络融合各种传感数据,对影响检测的因素作了详细分析,进而提出了较为合理的解决方案。实验结果表明该方法是有效可行的。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel 算子基础上,增加了45°和135°2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

移动机器人立体视觉高精度标定技术

摄像机标定是移动机器人立体视觉的一个关键步骤,标定精度直接影响到障碍检测和路径规划的精度。在前人研究的基础上,提出了一种迭代方式的摄像机标定算法。算法将摄像机参数分为畸变参数和非畸变参数两类,每次迭代中固定一类参数来求解另一类参数,最终得到优化解。通过合理组织参数求解次序,迭代的每一步都可以通过最小二乘法得到闭式解,从而简化了计算。算法可以方便地进行扩展以包含不同类型的畸变参数,而不会增加算法的复杂度。实验结果表明此算法可以有效提高标定精度,可用于移动机器人的视觉系统。     

基于边收缩的渐进网格模型生成算法

为了实现3D模型的渐进式网格模型表示,改进基于边收缩方式模型简化的收缩代价计算方法。本算法首先从SMF数据文件中读取模型数据信息,然后在内存中快速建立起3D模型,重新设计Garland算法中QEM的权值计算方法。以顶点相邻三角平面法向量最大偏差的平方作为顶点的重要程度并将其加入到误差测度公式中,通过简化最终生成渐进式网格模型。实验结果表明,本算法简练,网格模型生成速度快,模型轮廓信息保持完整。     

物联网技术在食品安全中的应用研究

第三次科技革命以来,计算机和互联网技术的广泛应用,极大地改变着人们的生产与生活方式,特别是依托全球信息技术和4G网络的建设,物联网作为下一代信息技术革命的代表应运而生。本文从物联网在食品安全中的技术和应用两个方面进行研究,重点分析物联网技术给人们的食品安全带来保障与便利。     

塑性有限元在金属体积成形过程中应用的进展

塑性有限元法已经成为研究金属体积成形的重要方法。介绍了刚塑性有限元和弹塑性有限元的原理;综述了金属体积成形过程中锻造、挤压和轧制工艺有限元模拟的国内外最新应用进展,并分析了有限元法在不同工艺中应用的未来发展方向。最后总结了塑性有限元法在金属体积成形领域未来发展的难点和趋势。     

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法.算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像.实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值.     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

属性约简算法在海产品安全评估中的应用

针对海产品安全评估体系中大量的、冗余的评估指标问题,提出了一种新的混合信息粒度的属性不重要性算法。该算法首先从理论上分析了属性不重要性的可行性,提出了属性不重要性公式,然后为了减少算法的时间复杂度,任意求出算法的一个核属性,最后,通过比较其他属性的属性不重要性值,选择属性不重要性值小的属性,确定最佳的约简属性集。通过具体实例分析和实验结果,表明该属性约简算法可以应用到海产品安全评估体系中。