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本试验以玉米芯、牛粪为主料,采用袋式发菌,菌丝长满后脱袋,将培养物掰成小块,整平后进行覆土出菇的方式进行褐口蘑栽培。结果表明:折径为11cm,长度为22cm,培养料干重为200g/个的菌袋,菌丝长满袋的时间为46~54d,鲜蘑菇平均产量为每袋121.6g,生物转化率为60.8%。与用玉米秸、牛粪室外一次发酵,床式栽培相比较,发菌时间较长,但生物转化率较高。 相似文献
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基于SR300深度相机的褐蘑菇原位测量技术 总被引:1,自引:0,他引:1
褐蘑菇工厂化种植模式下,为了给蘑菇采摘机器人提供工作参数,采用结构光SR300深度相机采集菇床图像送入工控机进行原位测量。针对菇床上褐蘑菇的菌丝干扰背景,在深度图像中利用土壤表面深度的众数,结合蘑菇菌柄至少20mm的高度,自适应选择动态阈值,从菇床背景中提取蘑菇菌盖二值图;针对粘连的类圆形蘑菇,基于2-1圆形Hough变换初步检测其圆心、半径,进一步对蘑菇的边界点进行跟踪、去噪、插补,分割粘连的蘑菇,准确拟合单体蘑菇边界,获取蘑菇圆心和边界点的三维坐标;校准相机坐标系并基于陶瓷圆板验证原位测量方法的精度,由此计算世界坐标系中单体蘑菇的位置、直径、偏向角、倾斜角。现场试验表明,蘑菇直径最大误差为5.57mm,倾斜角最大误差为6.3°,视频帧的运行时间为206ms,单体蘑菇的运行时间为44ms,可满足蘑菇采摘机器人的现场需求。 相似文献
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以桦褐孔菌为原料,经超声波辅助方法提取了多糖及三萜类物质,并通过单因素和多因素实验优化了桦褐孔菌复合饮料的配方,并以DPPH自由基清除率为指标评价了桦褐孔菌复合饮料的抗氧化能力。实验结果表明:桦褐孔菌提取液多糖含量为2.5 mg/mL,三萜含量为248 μg/mL;桦褐孔菌复合饮料的最优配方为:桦褐孔菌提取液35 %、白糖10 %、明胶0.4 %、柠檬酸0.20 %、茉莉花茶提取液5 %;本配方制得的桦褐孔菌复合饮料对DPPH自由基清除率为52.12 %;饮料呈焦糖色、澄清无沉淀,具有桦褐孔菌特有的风味和清淡的茉莉花香味,无其他异味,具有较好的稳定性和抗氧化活性,是一款具有较好市场发展前景的功能性饮料。 相似文献
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以桦褐孔菌为原料,经超声波辅助方法提取了多糖及三萜类物质,通过单因素和多因素试验优化了桦褐孔菌复合饮料的配方,并以DPPH自由基清除率为指标评价了桦褐孔菌复合饮料的抗氧化能力。试验结果表明:桦褐孔菌提取液多糖含量为2.5 mg/mL,三萜含量为248 μg/mL;桦褐孔菌复合饮料的最优配方为桦褐孔菌提取液35%、白糖10%、明胶0.4%、柠檬酸0.2%、茉莉花茶提取液5%,该配方制得的桦褐孔菌复合饮料对DPPH自由基清除率为52.12%。桦褐孔菌复合饮料呈焦糖色、澄清无沉淀,具有桦褐孔菌特有的风味和清淡的茉莉花香味,无其他异味,具有较好的稳定性和抗氧化活性,是一款具有较好市场发展前景的功能性饮料。 相似文献
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高压脉冲电场提取桦褐孔菌多糖的试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高压脉冲电场(PEF)对桦褐孔菌多糖提取率的影响进行了单因素和正交试验,并与热碱法、微波辅助提取法、超声波辅助提取法进行了对比试验.结果表明:当电场强度为30 kv/cm、脉冲数为6、液料比为25 mL/g、pH值为10时,桦褐孔菌多糖的提取率达到49.8%,是热碱提取法的1.67倍,是微波辅助提取法的1.12倍,多糖的纯度是超声辅助提取法的1.40倍.应用PEF技术提取桦褐孔菌中的多糖,提取时间短(12μs),提取率高,提取物中杂质少,是一种有效的桦褐孔菌多糖提取方法. 相似文献
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以桦褐孔菌菌核为试验材料,利用超声?微波协同萃取法提取了桦褐孔菌样品中的多酚,采用单因素和多因素试验优化了桦褐孔菌多酚的提取条件,测定了多酚的抗氧化能力。试验结果显示,超声?微波协同萃取法提取桦褐孔菌多酚的优化条件是乙醇体积分数50%、料液比1∶60、微波功率400 W、超声波功率350 W、提取时间240 s,此条件下的多酚提取率为2.943%。该方法提取的多酚具有良好的抗氧化能力,对DPPH自由基清除率的IC 50值为9.03 μg/mL,对羟自由基清除率的IC 50值为2.03 mg/mL。该方法是一种实用、有效、快速的提取桦褐孔菌多酚的方法。 相似文献
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不同保鲜环境荔枝褐变的理化指标识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探究理化指标识别荔枝褐变的可行性,试验获取了3种常用保鲜环境(常温保鲜、冷鲜柜保鲜和气调保鲜)荔枝贮藏过程中褐变程度,色差a*、b*、L*,可溶性固形物含量(TSS)和硬度变化。常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变指数随褐变程度逐渐增大,其中常温保鲜荔枝增大最快,冷鲜柜保鲜荔枝其次,气调保鲜荔枝较慢。理化指标色差a*、b*、L*和硬度均随褐变指数增大呈减小的趋势,TSS随褐变指数增大变化不明显。采用线性判别分析(LDA)对常温、冷鲜柜和气调3种保鲜环境荔枝褐变程度识别正确率分别为96.67%、100%和100%。但冷鲜柜和气调保鲜荔枝4级与5级果LDA分析数据点较近,实际分类易发生混淆。LDA可较好地识别1级、2级、3级和4~5级荔枝果实。采用偏最小二乘回归(PLSR)建立预测模型同时对3种保鲜环境荔枝褐变程度预测时,训练集与测试集测试值与实际值的拟合决定系数R2分别为0.85和0.90,证明了不同保鲜环境荔枝通过同一个模型进行预测的可行性。试验揭示了褐变、理化指标和保鲜时间之间存在的关系,证明了通过理化指标识别褐变程度的可行性,可为水果褐变准确识别以及商品价值评价提供参考。 相似文献
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1-MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉褐变的影响 总被引:10,自引:2,他引:8
为了探明李果实褐变机理并抑制褐变,研究了1-MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉冷害褐变、机械伤褐变、多酚氧化酶(PPO)活性、总酚含量和乙烯释放的影响.结果表明,黑宝石李果实在(0±0.5)℃和(3±0.5)℃条件下分别贮藏75d和60d会发生果心的冷害褐变,在(7±0.5)℃下不会发生冷害褐变,但贮藏期短;机械伤诱导李果实在冷藏2d后发生近果皮处果肉的褐变症状.5μL/L 1-MCP处理李果实12h后,在(0±0.5)℃贮藏时可有效抑制冷害褐变和机械伤褐变,但在(3±0.5)℃和(7±0.5)℃时促进果肉褐变.PPO活性和总酚含量的变化与李果实褐变相关,但不是褐变的诱发原因. 相似文献
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针对水稻褐飞虱虫害程度快速普查问题,利用便携式近红外光谱仪采集受到褐飞虱胁迫的水稻叶片光谱信息,来快速检测水稻虫害程度.通过采集褐飞虱危害期间的水稻叶片光谱数据,对叶片反射光谱进行一阶微分预处理,采用向后区间偏最小二乘波段筛选法和遗传算法,根据RMSECV值确定检测褐飞虱虫害的敏感波长,以敏感波长光谱数据位输入量,利用BP神经网络建立褐飞虱虫量程度检测模型.试验结果表明,水稻接种褐飞虱3天后,可以监测到水稻虫害,第3天、第6天与第9天虫害预测准确率分别为45.2%,86.4%和99.2%.这表明,近红外光谱技术可以快速、准确地预测水稻褐飞虱虫害. 相似文献
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针对娇嫩褐菇自动化无损采摘易损的问题,首先分析了褐菇的生物学特性和力学特性,分别给出拔断和扭断采摘方式抓持力的约束方程,并优选出扭断式采摘方法;通过ANSYS对柔性手指夹持褐菇进行静力学分析,给出柔性手指指节数、褐菇直径及气压与抓持力之间的函数关系,建立评价函数,通过遗传算法优选出3指4指节的柔性手爪结构,以及18.65kPa的最优抓持控制气压;基于此设计3指4指节的柔性手爪,并进行褐菇采摘试验,结果表明,与刚性手爪相比,柔性手爪抓持力减小,为(2.4±0.3)N;刚性手爪采摘褐菇的抓握处切面5mm深度内均有损伤,且表面抓痕明显,而柔性手爪抓握处表面和内部均完好无损。说明所设计的3指4指节柔性手爪适于褐菇的自动化无损采摘。 相似文献
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为了探明李果实褐变机理并抑制褐变,研究了1-MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉冷害褐变、机械伤褐变、多酚氧化酶(PPO)活性、总酚含量和乙烯释放的影响。结果表明,黑宝石李果实在(0±0.5)℃和(3±0.5)℃条件下分别贮藏75d和60d会发生果心的冷害褐变,在(7±0.5)℃下不会发生冷害褐变,但贮藏期短;机械伤诱导李果实在冷藏2d后发生近果皮处果肉的褐变症状。5μL/L 1-MCP处理李果实12h后,在(0±0.5)℃贮藏时可有效抑制冷害褐变和机械伤褐变,但在(3±0.5)℃和(7±0.5)℃时促进果肉褐变。PPO活性和总酚含量的变化与李果实褐变相关,但不是褐变的诱发原因。 相似文献
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为了探明李果实褐变机理并抑制褐变,研究了1MCP处理和贮藏温度对黑宝石李果肉
冷害褐变、机械伤褐变、多酚氧化酶(PPO)活性、总酚含量和乙烯释放的影响。结果表明
,黑宝石李果实在(0±05)℃和(3±05)℃条件下分别贮藏75d和60d会发生
果心
的冷害褐变,在(7±05)℃下不会发生冷害褐变,但贮藏期短;机械伤诱导李果实在冷
藏2d后发生近果皮处果肉的褐变症状。5μL/L 1MCP处理李果实12h后,在(
0±05)℃贮藏时可有效抑制冷害褐变和机械伤褐变,但在(3±05)℃或(7±05)
℃
时促进果肉褐变。PPO活性和总酚含量的变化与李果实褐变相关,但不是褐变的诱发原因。 相似文献
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为实现褐菇高效、精准、快速的自动化采摘,针对工厂化褐菇的种植特点,提出一种基于YOLO v5迁移学习(YOLO v5-TL)结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法的褐菇原位识别-测量-定位一体化方法。首先,基于YOLO v5-TL算法实现复杂菌丝背景下的褐菇快速识别;再针对锚框区域褐菇图像进行图像增强、去噪、自适应二值化、形态学处理、轮廓拟合进行褐菇边缘定位,并提取边缘点和褐菇中心点的像素坐标;最后基于褐菇三维边缘信息的直径动态估测法实现褐菇尺寸的精确测量和中心点定位。试验结果表明单帧图像平均处理时间为50ms,光照强度低、中、高情况下采摘对象识别平均成功率为91.67%,其中高光强时识别率达100%,菇盖的尺寸测量平均精度为97.28%。研究表明,本文提出的YOLO v5-TL结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法可实现工厂化种植环境下褐菇识别、测量、定位一体化,满足机器人褐菇自动化采摘需求。 相似文献