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目的开发客观、准确、无损的基于深度学习的牛肉大理石纹智能化分级技术。方法将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,并进行相应的调试和学习。结果通过计算机调试和学习,评级正确率分别达到84.2%(一级)、89.4%(二级)、81.9%(三级)、84.1%(四级)、82.6%(五级)。各级牛肉的识别率均在80%以上,识别时间都在1 s以内,达到了预期目标。结论将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,评级准确率非常高,且随着图片数据库样本数的不断增多,其识别的准确度将不断提高,可进行大量推广使用。 相似文献
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糖尿病是一种慢性非传染性疾病,严重威胁着人类的健康,目前治疗糖尿病的方法主要以服用降糖药物为主,具有一定的副作用。动物多糖广泛存在动物产品中,具有良好的降血糖功效且毒性低、副作用小。本文对近年来具有降血糖活性的动物多糖进行了总结,重点阐述了动物多糖控制胰岛素及胰岛β细胞、调节关键酶活性、改善糖代谢、调节关键蛋白表达、改善肝脏氧化应激水平等降糖作用机制。 相似文献
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本文研究了鸡蛋、鸡肉中虾青素、叶黄素、斑蝥黄、玉米黄素、β-胡萝卜素等5种类胡萝卜素同时检测的HPLC方法。结果表明,5种类胡萝卜素在0.5~100 μg/mL线性范围内有较好的线性关系,决定系数R2均大于0.996,方法的检出限均在0.10~0.20 mg/kg之间,定量限在0.33~0.66 mg/kg之间。在1、10、20 mg/kg的加标水平下,鸡蛋和鸡肉样品的加标回收率分别在71.6%~112.9%和88.6%~119.7%之间,RSD均≤7.2%。该方法快速简单、准确度高、重复性好,适用于鸡蛋、鸡肉等复杂基质样品中5种类胡萝卜素类物质检测的要求,对于鸡蛋、鸡肉的市场监管具有重要意义。 相似文献
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火麻油中含有大麻二酚酸(CBDA)、大麻二酚(CBD)、大麻酚(CBN)、Δ9-四氢大麻酚(THC)、四氢大麻酚酸(THCA)等多种大麻素。本文充分考虑其基质的特点,研究火麻油中5种大麻素提取的样品的快捷制备方法,通过优化色谱条件,实现待测组分与基质中杂质峰的有效分离,建立火麻油中五种大麻素的HPLC同时检测方法,并采用精密度实验、重复性实验以及加标回收率实验等对方法加以验证。结果表明,五种大麻素在0.5~50 μg/mL范围内有良好的线性关系,定量限(LOQ,S/N=10)均在0.33~0.80 mg/kg之间,回收率在77.1%~103.3%,相对标准偏差RSD≤4.7%。通过对国内4个产地的实际火麻油样品进行检测,发现其中均含有少量的大麻素,其中THC含量均少于0.3%,但是部分产品的THC含量比欧盟国家规定的上限高,存在一定的安全风险。本文所发展的方法为相关检测方法标准的建立奠定了方法学基础。 相似文献
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基于茶叶样品基质复杂的特点,采用简易的基质分散净化(Sin-QuEChERS)法对样品前处理技术加以改进,并结合超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)技术,建立了同时检测茶叶中10种有机磷农药残留的分析方法。与传统的样品预处理方法相比,该方法在保证重复性和稳定性的前提下,具有操作简单、省时省力、普适性好、灵敏度高等优点。在优化的Sin-QuEChERS方法提取净化条件和UPLC-MS/MS检测条件下,可将样品前处理时间控制在10 min以内,使每个样品的分析在0.5 h内完成。结果表明:10种有机磷农药的线性范围为1~500 μg/L,检出限为0.08~1.38 μg/kg,定量限为0.27~4.60 μg/kg;在不同的加标水平下,平均回收率在71.6%~115.0%之间,RSD小于14.5%,与国家标准方法的检测结果接近。将该方法应用于检测空白茶叶加标样品和20种市售茶叶中有机磷农药,验证了方法的可行性。该研究可为快速、简易、准确地评价茶叶中多种有机磷类农药的质量安全提供方法参考。 相似文献
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推进农业全产业链标准化,既是保证我国农业产业安全稳定的内在要求,也是推进农业产业转型升级的必要选择。当前,我国农业全产业链标准化转型主要面临标准供给结构仍需持续优化,产前、产中、产后标准间协同性亟待增强,标准化的联动障碍依然突出等问题与挑战。本文从农业全产业链标准化转型对供应链稳定与安全、各环节要素流动与畅通、生产经营方式的变革与创新、品牌内核力与竞争力提升、绿色化发展与低碳转型等五方面出发,系统剖析了其在标准结构、标准协同、标准联动等方面面临的挑战,提出了农业全产业链标准化转型应以农业产业综合性和复杂性问题为导向,以产前、产中、产后标准协同为核心,以高质量标准有效供给为前提,以各方利益主体共同参与为保障四方面的总体方略。研究建议,着力提升高质量标准的有效供给、推进全产业链标准的协同化治理、创新地方标准“互联互通”机制、强化标准实施机制创新和主体参与。 相似文献
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基于巧克力和大麻酚类物质的物理化学性质,本文通过对前处理方法和检测方法的优化,建立了一种巧克力中五种大麻酚的高效液相色谱-串联质谱检测方法。并通过精密度、重复性以及加标回收等实验对方法的有效性进行了验证。结果表明,五种大麻酚在0.05~5.0 μg/mL浓度范围内有良好的线性关系,线性相关系数R2≥0.997,定量限(LOQ,S/N=10)为0.15 mg/kg;日内和日间精密度的相对标准偏差RSDs值<5%,说明该方法具有良好的精密度和稳定性;在三个加标水平(1.25、2.50、5.00 mg/kg)下的回收率为91.8%~109.0%,RSDs<5%,说明该方法具有较高的准确性。本方法具有简单、快速、准确等优点,可以为建立巧克力中大麻酚类物质的检测方法标准奠定实验基础,同时为加强国际大麻酚添加食品进出口监管提供技术储备。 相似文献
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