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糙米吸湿发芽过程中微生物繁殖给发芽糙米带来安全隐患。为保障发芽糙米的安全性,研究基于分段加湿法的臭氧水灭菌预处理待发芽糙米工艺。以分段加湿后糙米为原料,研究糙米含水率、臭氧水初始质量浓度、臭氧水处理时间、臭氧水温度对灭菌率和发芽率的影响规律。采用二次正交旋转中心组合设计进行试验,建立了各因素对灭菌率和发芽率影响的数学模型。结果表明灭菌率、发芽率与各参数间回归方程极显著(P0.01),优化参数组合为糙米含水率27.5%、臭氧水初始质量浓度4.7 mg/L、臭氧水处理时间6.5 min、臭氧水温度29.5℃,该条件下灭菌率和发芽率分别为(97.49±0.11)%和(91.89±0.26)%。与分段加湿后无灭菌处理相比,臭氧水预处理后发芽糙米菌落菌体浓度降低约5.20 lg CFU/g,发芽率和γ-氨基丁酸含量分别提高约0.49%和1.23 mg/(100 g)。研究证实优化后的预处理工艺既可有效灭菌又有利于糙米发芽。 相似文献
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建立测定γ-氨基丁酸的高效液相色谱分析方法,测定不同蒸煮发芽糙米中的γ-氨基丁酸含量。试验结果表明:与未蒸煮相比,蒸煮20 min的发芽糙米中的γ-氨基丁酸含量最高,增加率为66.30%。 相似文献
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糙米发芽前的吸水过程是导致籽粒裂纹的根本原因,制约着发芽糙米品质和口感。为降低发芽前糙米裂纹增率,探究了完整吸湿区间内各含水率水平糙米的最优吸湿速率。将糙米初始含水率至发芽含水率的完整区间分为若干子区间,在各区间内以不同加湿速率加湿至该区间目标含水率。探究各区间内裂纹增率的变化规律,建立裂纹增率与加湿速率变化规律的数学模型,以低裂纹增率为目标确定最优加湿速率。在此基础上,得出完整区间内以低裂纹增率及高效率为目标的加湿速率数学模型并试验验证。与前期分段加湿工艺相比,本优化工艺可降低发芽前糙米和发芽糙米裂纹增率(41.48±0.15)%和(43.67±0.26)%,糙米发芽率和γ-氨基丁酸含量增加(6.92±0.25)%和(25.03±0.18)%,为高品质发芽糙米的生产方法提供参考。 相似文献
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以膨化机加工温度和物料含水量为考察对象,优化糙米锅巴制作过程中的挤压膨化技术参数。试验结果表明:加工温度和物料含水量对原料的膨化效果影响显著;DSE-25型双螺杆挤压膨化机加工糙米锅巴的最佳工艺参数为加工温度180℃(最高区)、物料含水量18%、螺杆转速120 r/min、喂料速度16 r/min。 相似文献
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槽式超声波处理对糙米理化特性与感官品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
评价了槽式超声波处理对糙米品质特性及食味的影响,研究结果表明:超声波处理使糙米饭的持水率增加了30~53个百分点、体积膨胀率增加了30个百分点,且对糙米粒的白度指数和透光率影响较小,说明超声波处理保持了糙米样品较完整的皮层结构。同时,超声波处理对糙米的化学组成没有显著影响,且可以降低糙米的硬度,提高糙米的弹性和咀嚼度,而对其粘附性和粘聚性影响不大。感官评价结果表明,超声波处理的糙米样品其感官评价总分均高于未处理的糙米,以槽式超声波进行糙米处理具有一定的应用价值。 相似文献
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为了实现对不同稻飞虱的快速准确识别,同时防止同一姿态下的同一只昆虫被重复计数,提出一种将图像消冗与CenterNet网络相结合的识别分类方法。首先利用自主设计的田间昆虫采集装置,自动获取昆虫图像并制作数据集。其次,将CenterNet算法与图像消冗算法相结合,选用深层特征融合网络(Deep layer aggregation, DLA)作为主干网络来提取昆虫的特征,并进行识别分类。将本文方法与经典机器学习和深度学习模型进行对比,实验结果表明,对于田间昆虫采集装置获取到的相似度较高的活体图像,本文方法不仅能够快速处理昆虫图像,而且能够成功解决昆虫重复检测的问题,平均精度均值为88.1%,检测速率为42.9f/s,无论是精度还是处理速度本文方法都具有较明显优势。该研究有效地完成了对3种主要稻飞虱的识别分类,对不同时间段采集到的昆虫表现出良好的泛化能力,可用于后期水稻害虫暴发的智能预警和测报。 相似文献
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