基于智能视觉识别的冬枣分选检测系统设计

针对目前我国冬枣人工分选效率低、工人劳动强度大和分级效果不准确等问题,研究一种冬枣智能分选系统。该系统基于Openmv视觉处理技术,以Arduino mega 2560单片机为控制核心,实现对冬枣快速统一的色选及大小分选。经过样机试验数据验证,该系统能够有效地实现冬枣分选功能,单通道分选速度达到60颗/s以上,分选准确率提高至96%以上,漏检和错检概率降低到4%以下,且能够减少用工数量和降低劳动强度,具有良好的推广应用前景。     

基于高光谱成像技术的沙金杏成熟度判别

为了实现对不同成熟度沙金杏进行快速、准确识别的目的,该研究利用高光谱成像技术(400~1 000 nm)对沙金杏的成熟度进行了判别研究,利用高光谱成像系统分别采集了处于4种不同成熟阶段(七成熟、八成熟、九成熟和十成熟)的沙金杏共480个样本的高光谱数据。首先,对不同成熟阶段所有样本的可溶性固形物含量值进行测定和单因素方差分析,结果表明,可溶性固形物与成熟度之间存在相关性,其相关系数为0.9386,可用该指标对沙金杏的成熟度进行划分。然后,对光谱数据利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型提取得到9个特征波长(434、528、559、595、652、678、692、728、954 nm),对图像数据利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性和熵),并对图像数据采用RGB模型提取到6项图像颜色指标(R、G、B分量图像的平均值和标准差)。将这三类指标进行最优组合并分别建立关于沙金杏成熟度判别的极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明:使用特征波长与颜色特征融合值建立的ELM模型的判别正确率最高,达到93.33%。该研究为沙金杏的成熟度在线无损检测提供了理论参考。     

果品内在品质无损检测技术的研究进展

该文综述了目前国内外果品内在品质的无损检测技术——近红外分析法、声学特性分析法、X射线分析法、计算机视觉技术及电、磁特性法的研究进展，简单介绍了果品的无损检测技术在国内外的应用现状，并提出发展意见。     

棉花中白色异性纤维的线扫描激光成像检测方法

在可见光和紫外光照明条件下,皮棉中白色异性纤维和棉花背景的颜色相近,很难用现有的机器视觉系统或人工方法检测出来。该文以12种典型白色异性纤维为样本,采用线扫描相机,分别在红色激光（波长658 nm）、蓝色激光（波长405 nm）和红外激光（波长850 nm）3种照明条件下,改变激光功率和曝光时间,获取了300幅白色异性纤维与棉花的图像。在此基础上,根据同一图像中目标和背景的平均灰度值计算了图像的对比度,然后作出了不同激光波长、功率、曝光时间和图像对比度之间的关系曲线,最后,在该试验装置的条件下,该文确定了线激光成像的最佳检测波长为658 nm、光功率为55 mW和曝光时间为36 μs,发现采用优化的线激光参数成像,图像中12种白色异性纤维灰度值已经接近饱和而棉花还处于欠饱和状态,"目标"和"背景"的对比度达到最大,利用两者平均灰度值的明显差异可以检测出棉花中的白色异性纤维。试验结果表明,采用优化的线激光成像参数获取730幅棉花图像,利用简单的Prewitt算子边缘检测法和固定阈值的二值化方法对图像进行分割,12种典型白色异性纤维样本的正确识别率分别可达93.7%和92.9%。     

基于独立成分分析结合遗传算法的电子鼻蜜源检测特征信号挖掘

针对交叉敏感性传感器阵列电子鼻图谱含样品信息全、噪声杂、信号冗余等特点,该文根据盲信号处理原理,利用独立成分分析提取油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜电子鼻交叉信号中不同性质分离的独立信号。将各蜜源样本电子鼻信号矩阵延响应时间轴方向展开,统一了各样品间独立成分分解顺序的一致性,并保持了混合信号矩阵中蜂蜜样本的排序。根据不同独立成分数分离信号所带来的蜜源分类效果,8个独立成分为最优成分数。结合遗传算法筛选出各独立成分中代表蜜源样本间差异而无重复信息的特征响应点20个,来富集蜂蜜样本间的整体电子鼻差异信息,并发现大部分集中于信号的吸附阶段,少量出现于解析附阶段。油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜蜜源判别模型采用支持向量机算法建立,通过比较原始信号、电导变化最大值、主成分分析（principal component analysis, PCA）、独立成分分析（independent component analysis, ICA）、独立成分分析结合遗传算法（genetic algorithm, GA）这5种信号处理方式,发现ICA结合GA的特征信号挖掘效果最优,预测集判别率（95.0%）最高,其中油菜蜜、椴树蜜、洋槐蜜的预测集判别力分别为24/25、16/17、36/38;且与训练集判别率（96.3%）最接近,说明模型稳定性高、泛化能力强。结果表明该方法可以准确提取电子鼻信号中能代表蜂蜜蜜源差异信息的特征信号,并在保证蜜源分类效果的前提下,大幅减小电子鼻信号的数据量。该研究为去除电子鼻交叉信号中的冗余成分,并挖掘掩藏其下的差异信息提供了很好的指导意义,同时也拓宽了ICA的应用范围。     

果蔬品质劣变传感检测与监测技术研究进展

果蔬在采后贮藏和运输过程中极易发生品质劣变,食用价值降低且造成巨大的经济损失。为保障果蔬品质,减少产后劣变导致的资源浪费,本文综述了果蔬品质劣变传感检测与监测技术最新研究现状,分析了各类检测技术的原理、特点及优缺点。其中,机器视觉可检测果蔬外部品质和表面缺陷,电子鼻可监测果蔬的劣变气味,近红外光谱可检测果蔬内部品质和隐性缺陷,高光谱成像能实现可视化检测果蔬内外品质、监测劣变过程,拉曼光谱可检测果蔬腐败菌及其代谢产物,多技术联用和多信息融合能综合评价果蔬劣变。以各种传感器为感知节点构建物联网监测系统,进而实现果蔬品质劣变信息的智能化实时监测,为解决果蔬加工过程中品质劣变控制技术难题提供参考,对降低果蔬产后的经济损失,推进果蔬产业可持续发展具有重要意义。     

用nested—PCR方法快速检测鲑鱼肾杆菌

描述了用嵌套式聚合酶链式反应(nested PCR)快速检测鲑鱼细菌性肾病病原鲑鱼肾杆菌的方法。以BKDR和BKDF为引物,扩增鲑肾杆菌编码57kDa主要可溶性蛋白基因中501bp的DNA片段,再用引物BKDR2和BKDF2扩增其中长度为314bp的DNA片段。用其它15种常见鱼类致病菌验证这两组引物的特异性,结果没有非特异性的DNA片段被扩增出来。用酚抽提法和煮沸加冻融的方法获得的细菌裂解产物,PCR检测的灵敏度均可达到1.8×103CFU·mL-1,用Nested PCR进一步扩增PCR扩增的产物,检测灵敏度可再提高100倍。检测鲑鱼肾杆菌菌悬液与鲟卵的混合物,结果表明,该方法能准确、可靠、快速地检测鲑肾杆菌。     

苹果水心病在贮藏期变化的无损检测

该研究通过自制差分仪监测了贮藏中苹果透光强度的变化,建立了贮藏中苹果透光强度和质量随时间变化的回归方程.在贮藏过程中有水心病的苹果透光强度下降较无水心病苹果快,贮藏后期发病不严重的病果症状消失,同时发现质量较大的苹果中水心病发病比率高.     

基于电子鼻的番茄种子发芽率检测

防止种子掺假、以次充好,为快速无损检测高发芽率的种子,该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6％的番茄种子中,得到种子的发芽率分别为90％,80％,70％,60％,50％和0等6种比例,并利用电子鼻对其进行分析.结果表明:利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90％、80％、50％～70％、和不发芽的4种情况;当种子发芽率为70％、60％、50％时,其图形信息部分重叠,利用电子鼻较难区分开.在主成分分析和线性判别分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机对上述情况进行分类识别,结果表明:两种识别模式的训练集的正确率分别为93.6％和97.4％,预测集的正确率分别为65.2％和72.7％,相对于BP神经网络模式识别,支持向量机预测系统的误差较小,具有很好的预测性能.     

食品中添加吊白块的危害及检测方法

吊白块又名次硫酸氢钠甲醛,高温下可分解为甲醛、二氧化硫和硫化氢等有毒气体.近年来,吊白块被一些不法商贩作为增白剂用于食品加工,造成食品污染,危害人们的健康.本文介绍了吊白块的化学特性,分析了我国食品中吊白块污染形成的原因及危害,综述了吊白块的分解产物甲醛和二氧化硫的测定方法及吊白块测定结果的判定方法.