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由中国农业机械化科学研究院中国包装和食品机械总公司生产的YZG-10型真空压力浸渍油炸脱油离心设备,主要用于各种休闲食品及小食品的生产加工,如果蔬脆片、琥珀核桃及果脯等。该设备融合了低温真空油炸干燥技术和真空加压快速浸渍技术,集真空油炸和真空离心脱油于一体。 相似文献
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由中国农业机械化科学研究院中国包装和食品机械总公司生产的YZG-10型真空压力浸渍油炸脱油离心设备,主要用于各种休闲食品及小食品的生产加工,如果蔬脆片、琥珀核桃及果脯等。该设备融合了低温真空油炸干燥技术和真空加压快速浸渍技术,集真空油炸和真空离心脱油于一体。该设备 相似文献
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荸荠果脯的加工技术 总被引:2,自引:0,他引:2
杨草 《农业机械化与电气化》1996,(6)
荸荠俗称“马蹄”,富含淀粉、蛋白质、脂肪及多种维生素和磷、钙、铁等矿物质。经过加工后可制成糖水荸荠罐头和提取淀粉。也可制成色鲜味美的荸荠果脯。其加工技术如下: 1.选料与洗涤 选皮薄肉圆厚、组织脆嫩、淀粉含量低、形态扁圆端正、半个重15克以上的新鲜荸荠。用流动清水淘洗。清除杂质。去掉泥沙,减少带菌量。 2.去皮 配制20%浓度的氢氧化钠溶液,加热至沸腾后 相似文献
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基于红外热成像树上板栗机器识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对普通视觉系统无法分类识别的特点,将红外热成像技术引入到树上板栗的机器识别检测当中,建立了果园树上板栗红外热成像系统。记录了白天树上板栗果实与冠层温度变化情况,发现下午2:00~4:00之间,二者温度差异最为显著,最大温差可达3℃。研究了正常板栗果、坏死果以及空心果的红外辐射差异,发现坏死果表面温度最高,正常果次之,空心果温度最低。最后对获取的热图像进行温度校正、阈值分割、特征提取、目标标识。结果表明,树上板栗的有效识别率在85%以上。 相似文献
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研究果蔬的压缩力学性质可为果蔬加工、运输、检测包装等生产环节提供设计参数及工艺优化依据。为此,以几种常见果蔬为研究对象,在INSTRON生物材料性能试验机上搭载了电子显微镜图像采集系统,在进行果蔬试样压缩力学性质试验测试的同时,对压缩变形过程进行了动态图像采集与分析,获得了果蔬的压缩强度极限、弹性模量等力学性质指标。同时,结合电子显微镜采集到的压缩过程果蔬细观结构变形图像,通过观察压缩过程果蔬细胞的变形、微结构变位及渗水等情况,分析了果蔬材料的屈服强度、压缩强度及材料破坏与细观结构变位的关联,了解了果蔬压缩力学性质与压缩过程中细观结构变位的动态响应。 相似文献
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高鸿军 《农业机械化与电气化》2010,(1):63-64,66
农产品贮藏保鲜是农产品加工的重要环节。为保持果蔬新鲜度,延长果蔬熟化过程,需要创造低温、高湿度、低氧、高二氧化碳、低乙烯、无菌等环境。通过介绍国外果蔬保鲜包装新技术成果,为果蔬保鲜加工企业提供技术支持。 相似文献
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崔兴国 《农业机械化与电气化》2010,(3):50-51,54
寻找安全有效的果实采后防腐、杀菌技术,已成为果实保鲜领域的重要课题之一。阐述国内外果实采后贮藏保鲜研究的最新进展,详细介绍天然果蔬保鲜剂、采后热处理、气体调控、乙烯拮抗和基因工程等保鲜方法的作用机理及应用效果,以期为延长果实贮藏期提供参考。 相似文献
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猕猴桃贮藏期电参数和生理参数的变化 总被引:2,自引:0,他引:2
以室温(20℃)贮藏的"秦美"猕猴桃为研究材料,在贮藏期间获取果实复阻抗、并联等效电容和阻抗相角值的同时,同步测定果实硬度等12个生理参数。结果表明,猕猴桃复阻抗在贮藏末期显著下降,并联等效电容在贮藏末期显著上升。随着贮藏时间的延长,果实的硬度、可滴定酸质量浓度都呈下降趋势,可溶性固形物含量、相对电导率呈上升趋势,淀粉、纤维素质量比的减小与果实硬度的下降呈正相关。在特征频率0.1 kHz下,复阻抗可量化硬度等8个生理参数,阻抗相角可量化5个生理参数,在特征频率1 MHz和1.58 MHz频率下,并联等效电容可量化6个生理参数。 相似文献
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猕猴桃电特性与生理特性关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究室温(20℃)贮藏下"秦美"猕猴桃电参数与生理参数的相关性,探讨用电特性无损检测生理特性的可行性,用SPSS软件对果实复阻抗等6个电参数和果实硬度等12个生理参数之间进行了相关性分析。结果显示,复阻抗和电容在特征频率下能量化的生理参数多,其中复阻抗能量化硬度等8个生理参数,电容能量化7个生理参数,而电感不能量化任何一个生理参数。阻抗相角量化可滴定酸含量、相对电导率、淀粉含量和纤维素含量的可靠性高。除了淀粉酶活性、PE活性、PG活性、Cx活性之外,其余生理参数都可在特征频率下用敏感电参数来量化。 相似文献
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为提高枸杞的产量和品质,根据其生物学特性,探讨枸杞苗木建园定植、田间管理、病虫害防治和鲜果采收的技术要点和关键环节,为促进中药材产业的发展提供有益的参考。 相似文献
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果实识别是视觉检测技术重要的环节,其识别精度易受复杂的生长环境及果实状态的影响。以大棚环境下单个、一簇、光照、阴影、遮挡、重叠6种复杂生长状态下的番茄果实为对象,提出一种基于改进YOLOv4网络模型与迁移学习相结合的番茄果实识别方法。首先利用ImageNet数据集与VGG网络模型前端16卷积层进行模型参数预训练,将训练的模型参数初始化改进模型的权值以代替原始的初始化操作,然后使用番茄数据集在VGG19的卷积层与YOLOV4的主干网络相结合的新模型中进行训练,获得最优权重实现对复杂环境下的番茄果实进行检测。最后,将改进模型与Faster RCNN、YOLOv4-Tiny、YOLOv4网络模型进行比较。研究结果表明,改进模型在6种复杂环境下番茄果实平均检测精度值mAP达到89.07%、92.82%、92.48%、93.39%、93.20%、93.11%,在成熟、半成熟、未成熟3种不同成熟度下的F1分数值为84%、77%、85%,其识别精度优于比较模型。本文方法实现了在6种复杂环境下有效地番茄果实检测识别,为番茄果实的智能采摘提供理论基础。 相似文献