便携式大米多品质参数无损检测仪设计与试验

基于近红外漫透射光补偿光谱分析技术,设计了便携式大米多品质参数无损检测仪,检测仪包括光谱采集单元、光源单元、控制与显示单元、供电单元、专用参考校正盒等,光谱采集单元通过光补偿杯和聚焦准直透镜有效提高了采集光谱的信噪比,整个装置尺寸为207 mm×90 mm×148 mm,携带方便。选取52个籼米样品,基于便携式大米多品质参数无损检测仪建立了大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型,含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的校正集相关系数分别为0. 980 3、0. 977 0、0. 932 3,校正集均方根误差分别为0. 279 1%、0. 727 4%、0. 204 5%,验证集相关系数分别为0. 979 3、0. 957 1、0. 924 9,验证集均方根误差分别为0. 300 9%、1. 106 7%、0. 212 7%。基于MFC软件开发工具,采用C/C++语言编写了实时检测及控制软件,实现了便携式大米多品质参数检测仪的一键式操作。试验验证了便携式大米品质无损检测仪的检测精度和稳定性,结果表明,利用该装置预测大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的最大变异系数分别为0. 024、0. 079、0. 034,大米样品的含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的预测值和标准理化值的相关系数分别为0. 972 7、0. 940 9、0. 901 5,预测均方根误差为0. 363 2%、1. 318 1%、0. 243 0%。这表明自行设计的检测仪可以实现大米含水率、直链淀粉和蛋白质质量分数的实时无损检测。     

便携式马铃薯多品质参数局部透射光谱无损检测装置

基于可见/近红外局部透射光谱,根据马铃薯大小及形状特征,设计了便携式马铃薯多品质无损检测装置,包括光谱采集模块、光源模块、控制与显示模块、供电模块和黑白参考盒,装置尺寸为11 cm×6.5 cm×9.5 cm。选取大西洋品种马铃薯样品85个,基于装置建立了马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的偏最小二乘定量预测模型,马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数预测模型验证集相关系数分别为0.927 8、0.914 6、0.933 8,均方根误差分别为0.325 3%、0.344 9%、0.041 6%。基于QT开发工具,采用C/C++语言编写了装置实时分析控制软件,将所建预测模型植入到软件中,实现了马铃薯多品质参数实时无损检测一键式操作。最后对便携式马铃薯多品质无损检测装置的检测精度进行了验证。20个马铃薯样品含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.914 1、0.912 2和0.914 0,均方根误差分别为0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%,平均偏差分别为0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%,重复采样最大变异系数分别为0.006 7、0.012 4和0.123 1。结果表明:马铃薯多品质局部透射无损检测装置可以实现马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的实时无损检测。     

玉米主要品质便携式检测装置设计与试验

我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。     

苹果内部品质分级机械手设计与试验

为检测苹果内部品质,基于可见/近红外光谱检测技术并结合分拣机械手,设计了苹果内部品质分级机械手。该装置主要由夹持机构、近红外光谱采集系统、控制系统等组成。机械手稳定夹持苹果后采集苹果的近红外光谱数据,上位机软件中的预测模型对光谱数据进行分析处理,并显示光谱曲线和预测结果。为建立苹果可溶性固形物含量预测模型,基于该装置采集了苹果在650～1 100 nm波长范围内的光谱数据,通过国家标准测量法测得苹果样本的可溶性固形物含量,采用SG卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,并结合可溶性固形物含量测量值建立偏最小二乘(PLSR)模型。结果表明,采用多元散射校正方法预处理后的建模效果最优,其预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0. 978 2、0. 970 1,均方根误差分别为0. 274 6、0. 326 3°Brix。选取20个同品种苹果样本对该装置的稳定性和准确性进行了测试,可溶性固形物含量预测值与测量值相关系数为0. 957 3,均方根误差为0. 422 4°Brix。试验结果表明,苹果内部品质分级机械手在夹持苹果的同时可以实现对苹果可溶性固形物含量的准确预测。     

基于特征LED光源的苹果多品质参数无损检测装置研究

为了实现对优质果品的快速无损筛选,设计了便携式苹果多品质一体化无损检测装置。利用可见/近红外光谱检测平台,获取苹果样本的漫反射光谱信息,采用随机蛙跳算法提取了可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的特征波长,优选出3个参数的10个共享特征波长。在此基础上,采用特征窄带LED光源与光电二极管相结合的检测方式,设计了漫反射检测光路、窄带LED环形光源、检测探头及控制电路等硬件系统。选取144个苹果样本,通过检测装置获取漫反射特征电压强度,由传感器感光系数计算出对应的光强,建立了苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的多元线性回归模型,预测集相关系数分别为0. 812 9、0. 807 3和0. 773 6,均方根误差为0. 603 6°Brix、0. 063 6%和1. 732 5 N。基于QT和Python3开发工具,采用Python语言开发了装置的实时控制与分析软件,植入苹果多品质参数预测模型,实现了多品质参数的同时检测与分析。为测试该装置的检测精度和稳定性,另选取46个样本,每个样本重复检测8次,预测苹果可溶性固形物含量、可滴定酸含量和果肉硬度的相关系数分别为0. 809 6、0. 796 2和0. 758 9,均方根误差0. 697 3°Brix、0. 070 3%和1. 832 3 N,装置重复采样最大变异系数分别为0. 010 6、0. 011 6和0. 006 2。结果表明:基于多特征窄带LED光源研发的低成本、便携式无损检测装置可实现对苹果多品质参数的实时无损检测,可满足农户田间生产及电商销售优质果筛选要求。     

便携式猪肉营养组分无损实时检测装置研究

为了实现猪肉营养组分(脂肪和蛋白质)的快速、无损、实时检测,基于近红外反射光谱设计了便携式猪肉营养组分无损检测装置。硬件部分包括光谱采集单元、光源单元和控制单元,并开发了相应的检测软件,实现样品光谱信息的有效获取和实时分析。为了建立稳定可靠的预测模型,考察了波段选择、样本分组方式和筛选变量方法对模型的影响。分别基于可见/短波近红外(Vis/SWNIR)、长波近红外(LWNIR)及Vis/SWNIR-LWNIR,利用随机选择法(RS)、Kennard-Stone法(KS)和基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)对样本进行划分,建立了脂肪和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型。结果发现,基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,利用SPXY算法进行样本分组,取得了最佳的预测模型。在此基础上,比较分析竞争性自适应加权算法、随机蛙跳算法和蒙特卡罗无信息变量消除-连续投影算法3种算法筛选变量建立的模型效果。基于竞争性自适应加权算法筛选变量的模型结果最佳,对脂肪和蛋白质建立的模型验证集相关系数分别为0.950 5和0.951 0。结果表明:基于近红外反射光谱设计的便携式猪肉组分检测装置可以对脂肪和蛋白质含量进行快速、无损、实时检测。     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。     

牛肉含水率无损快速检测系统研究

针对影响牛肉品质的主要指标,开发了基于可见/近红外光谱技术的牛肉含水率品质快速检测系统。阐述了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。系统的核心是波段分别为400~960 nm和900~2 600 nm的光谱仪,结合控制器、光纤等辅助装置构成了检测系统的硬件部分。基于VC++语言开发了Windows环境下的光谱信息采集和处理的快速无损检测软件。该系统可以实现对牛肉光谱数据的采集、处理、样品品质的快速预测和结果显示。该系统在实验室采集了57个牛肉背最长肌的光谱,分别对可见、近红外和全波段的光谱数据建模,分析显示全波段预测模型能够更好地预测牛肉的含水率,其校正相关系数RC和预测相关系数RP分别为0.96和0.88。然后将预测模型固化于在线检测硬件系统中,在牛肉分割线上采集84个样品进行实验验证,检测正确率为92.8%。含水率结果表明,该快速检测装置检测含水率的精度较高,可靠性较好,可用于牛肉屠宰分割线对含水率品质参数的快速无损检测。     

基于近红外光谱技术的紫薯贮藏期间花青素含量检测

紫薯采后贮藏过程中,受环境因素影响,紫薯花青素会逐渐发生降解,导致紫薯色泽变化,营养品质下降。应用近红外光谱技术对贮藏期间的紫薯花青素含量变化进行了分析,建立了快速无损检测模型。实验采集了不同贮藏时间紫薯样本(120个)的近红外光谱,基于全波长范围4 000～10 000 cm-1结合不同光谱信号预处理方法(数据卷积平滑、一阶求导、标准正态变量变换(SNV))建立紫薯花青素的PLS(偏最小二乘)、SNV-PLS、i PLS(区间偏最小二乘)、GA-PLS(遗传算法-偏最小二乘)定量预测模型。结果显示,全波段经SNV为最优的原始光谱预处理方法。对经SNV预处理的光谱进行i PLS、GA特征波段筛选,所建立的GA-PLS模型预测效果最佳,预测集决定系数R2v和均方根误差为0. 913 6和7. 239 8 mg/(100 g),剩余预测偏差为3. 339 7。研究结果表明,应用近红外光谱技术可以较好地检测紫薯花青素含量,研究结果可为紫薯加工原料智能筛选以及贮藏品质监测提供一种可靠手段。     

便携式红提葡萄多品质可见/近红外检测仪设计与试验

基于可见/近红外漫反射光谱分析技术,设计了便携式生长期红提葡萄多品质参数无损检测仪,该仪器由光谱采集探头、光谱仪、卤素灯光源、锂电池、控制器及外围电路等部分组成,仪器尺寸为200mm× 160mm× 150mm, 方便携带。以生长期内的红提葡萄果粒为研究对象,采集400~1000nm的可见/近红外漫反射光谱信息,对原始光谱进行预处理和特征波长提取,分别建立了红提SSC、总酸质量分数、pH值、硬度和含水率的最优偏最小二乘回归（PLSR）预测模型,所建各指标的最优PLSR预测模型的预测集相关系数分别为0.9545、0.9778、0.9878、 0.9456、 0.9028, 均方根误差分别为1.0122°Brix、2.0225%、0.0747、7.2813N、0.9799%。基于MFC开发工具,运用 C++语 言编写了仪器实时分析处理软件,将所建红提葡萄多品质参数的最优PLSR预测模型植入硬件装置中,实现了生长期红提葡萄果粒的多品质参数一键式无损检测。经检验测试,果粒SSC、总酸质量分数、pH值、硬度和含水率预测集相关系数Rp 分别为0.9414、0.9687、0.9768、0.9348、0.9006,预测集均方根误差分别为1.1567°Brix、2.3645%、0.0986、8.3571N、1.1051%,且该检测仪一次检测时间不超过2s,说明该仪器可完成生长期红提葡萄果粒的实时无损检测。     

基于机器视觉的大豆机械化收获质量在线监测方法

针对大豆机械化收获过程中缺少联合收获机作业质量(破碎含杂率)在线监测装置的问题,提出了基于机器视觉的大豆机械化收获图像采集系统、大豆成分分类识别算法和谷物联合收获机作业质量监测方法。采用改进分水岭算法对大豆图像进行有效分割,筛选RGB和HSV颜色空间特征值,基于颜色特征值对分割后大豆图像各闭合区域进行分类识别,构建了量化评价模型,测试了算法的准确性,并进行了相关的田间试验。结果表明,R、S、H分量一阶矩特征值对大豆各成分具有较好的特征分离性,通过这3个分量颜色阈值能够很好地进行大豆成分分类;系统大豆完整籽粒查准率为87.26%、查全率为86.17%,大豆破碎籽粒查准率为86.45%、查全率为79.42%,大豆杂质查准率为85.19%、查全率为83.69%;在田间测试过程中,本文设计的检测方法对谷物联合收获机作业质量性能评定结果与人工检测一致。本文所提出的算法能快速、有效、稳定地识别完整籽粒、破碎籽粒和杂质,量化模型能准确计算出破碎含杂率,从而实现大豆机械化收获质量可视化监测与报警,可为智能谷物联合收获机参数在线监测及自适应控制策略研究提供技术支持。     

不同淀粉对小麦面团流变学特性及馒头品质的影响

向小麦粉中添加马铃薯淀粉、绿豆淀粉和玉米淀粉,研究淀粉种类及添加比例对面团流变学特性及馒头品质的影响。结果表明:添加马铃薯淀粉和绿豆淀粉,面团吸水率随添加量增大呈下降趋势,添加玉米淀粉则吸水率呈上升趋势;面团拉伸能量随淀粉添加量增大而减弱,延伸度先增大后减小。综合来看,添加淀粉使得面团面筋网络结构不同程度弱化,小麦粉中淀粉添加量不宜超过20%。     

全包围光源结构的单粒小麦蛋白质含量检测装置研究

针对单粒小麦蛋白质含量等内部表型的实时检测需求,设计了基于近红外漫反射光谱的无损定量检测装置,阐述了光源结构设计、硬件系统设计和软件系统构建。选用近红外LED微型灯珠,以6行8列形式均匀分布于圆柱形铝合金灯筒壁上,形成向心全包围的物理结构,LED灯珠引脚通过16根导电铜柱并联连接,灯筒上顶部设有红外对射传感器,当检测到谷物经由灯筒内的玻璃滑道时,光谱仪通过一分二型光纤分别从灯筒上顶部和下底部收集漫反射光谱,基于C++语言的上位机软件将其转换为吸光度,再根据嵌入模型进行实时预测。获取了300粒单粒小麦900~1 700 nm范围的全包围漫反射光谱,进行归一化处理后,分别建立了基于全光谱(FS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长的单粒蛋白质含量预测模型。试验结果表明,两个模型校正集的R2分别为0.960 4和0.844 6,验证集R2分别为0.801 6和0.819;从实用性和预测效果出发,选择基于SPA特征波长的蛋白质模型作为嵌入式预测模型;分别验证了该装置的波长重复性、吸光度重复性和预测重复性,结果表明,本装置可以用于单粒谷物内部表型的实时、无损、定量检测。     

扰动促充机械式绿豆精量排种器设计与试验

我国绿豆种植机械化水平较低，多采用撒播或条播，良种浪费严重，针对该问题并结合种植地块小且分散，每穴2～3粒的农艺播种要求，设计了一种采用凹型携种孔兜种、导种槽促进充种、毛刷清种护种的扰动促充机械式绿豆精量排种器。分析了扰动促充力学关系，确定了导种槽、携种孔和清种毛刷参数的设计方法。采用离散元软件EDEM仿真优化方法，以携种孔的结构尺寸参数为试验因素进行了三因素三水平的正交仿真试验，确定了较优的携种孔参数组合为：携种孔长度10.5mm、宽度6.5mm、深度5mm，对较优参数组合进行了验证试验，试验结果表明排种器的最优充种指数为96.05%，合格充种指数为1.64%，漏充指数为1.57%，与仿真优化结果一致。为考察排种器对速度的适应性，进行了速度单因素试验，试验结果表明作业速度小于等于8km/h时，合格指数大于90%，漏播指数小于5%，重播指数小于2%。为验证排种器对不同品种绿豆的适应性，进行了品种适应性试验，试验结果表明所选绿豆品种的合格指数大于95%，漏播指数小于5%，重播指数小于3%，均满足设计要求。     

糯玉米新品系PN07-7选育报告

糯玉米新品系PN07-7是甘肃省平凉市农业科学研究所以稳定自交系PN31为母本,PN29为父本选育的杂交种。2008—2011年的品比试验中,鲜果穗折合平均产量20 361 kg/hm2,较对照中糯一号增产10%左右。高抗黑穗病、玉米瘤黑粉病和大小斑病。子粒含水率70%,粗淀粉833.1 g/kg,粗蛋白85.3 g/kg,粗脂肪43.5 g/kg,赖氨酸3.56 g/kg。适宜在甘肃省海拔1 500 m以下的川水地和肥力较好的旱地种植。      

兴安多羔羊肉营养成分与风味物质研究

以兴安多羔羊为对象,利用凯氏定氮法、索氏提取法和灼烧法对羊肉营养组成进行分析,利用固相微萃取结合气相色谱质谱联用技术对羊肉风味物质进行分析,明确不同性别和部位对兴安多羔羊肉营养组成和挥发性风味物质种类及其含量的影响。结果表明：兴安多羔羊肉含水率75.32%,粗脂肪质量分数2.41%,粗蛋白质量分数19.81%,粗灰分质量分数1.11%;共检出28种脂肪酸和18种氨基酸;母羔肌肉中粗脂肪含量有低于公羔的趋势;股四头肌含有更多不饱和脂肪酸和脂肪氧化产物;共检测到72种挥发性风味物质,占较大比例的是醛类和醇类物质。不同的性别和部位对羔羊肉营养组成和风味物质有一定影响。母羔中有7种挥发性风味物质含量显著大于公羔;母羔由于脂肪含量低、膻味和油脂气息小,与公羔相比可接受度更高;背最长肌中2(5H)呋喃酮和己醇的含量显著高于股四头肌,但十三醛含量显著低于股四头肌。     

不同土壤水分条件下尿素类型对夏玉米营养品质的影响

为了进一步探讨夏玉米品质性状的水氮调控效应,以郑单958为供试材料,于2012—2013年2个生长季在山东省微山县农业局实验站防雨棚中进行了池栽试验。研究了不同土壤水分条件下普通尿素和包膜复合肥对夏玉米籽粒品质性状的影响。试验结果表明,同一土壤水分条件下,包膜复合肥处理的夏玉米籽粒蛋白质含量和产量、粗脂肪含量和淀粉含量均显著高于不施氮处理和普通尿素处理（基施+小喇叭口期追施）。同一氮肥处理,维持土壤田间最大持水量75％时,夏玉米籽粒蛋白质产量、粗脂肪含量和淀粉含量均显著高于维持土壤田间最大持水量50％;而籽粒蛋白质含量却显著降低,但包膜复合肥处理仍高于普通尿素处理。因此,与普通尿素相比,不论在干旱或土壤水分适宜时,包膜复合肥均能明显提高籽粒蛋白质含量、粗脂肪含量和淀粉含量,改善夏玉米籽粒的营养品质。      

基于高光谱成像技术的生菜冠层含水率检测

为实现作物含水率的无损检测,以6种水分胁迫水平的生菜为研究对象,利用高光谱成像技术和特征波长选取方法对生菜冠层含水率进行检测研究。采用掩模法去除高光谱图像的背景噪声,并对生菜冠层光谱图像进行光强校正。利用标准正态变量变换法(SNV)去除原始平均光谱数据的噪声,采用蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)剔除无关变量,结合基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)、连续投影法(SPA)、LASSO与SPA算法组合(LASSO SPA)筛选特征变量,对数据进行降维处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立5个生菜冠层含水率检测模型。经对比发现,全光谱中存在很多冗余信息变量和无关变量,采用全光谱建立的PLS模型复杂度最高,且预测能力最差;以MCUVE LASSO SPA筛选变量后的PLS模型效果最优,其中建模集相关系数R c和预测集相关系数R p分别为0.8827和0.9015,均方根误差分别为1.0662和0.9287。择优选取MCUVE LASSO SPA PLS模型计算生菜冠层每个像素点的干基含水率,生成可视化分布图,实现了生菜冠层叶片干基含水率可视化检测。本研究可为生菜冠层含水率快速无损检测提供参考。