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以菠萝蜜种子淀粉为壁材,采用饱和水溶液法制备香草兰精油微胶囊,以包埋产率为指标,采用响应面分析法对微胶囊的包埋条件进行优化探讨。结果表明:5个单因素中,影响最显著的因素为壁芯材比例、包埋温度和包埋时间。响应面优化得到香草兰精油微胶囊的最佳工艺条件为壁芯材比例为7.5∶1;包埋时间72 min;包埋温度54℃,此条件下的包埋产率为(95.46±0.2)%,包埋率为(76.35±0.6)%,载油量为(27.73±0.3)%。试验证明,此条件结果与模型预测值相吻合,此工艺条件可为菠萝蜜种子淀粉包埋香草兰精油微胶囊工艺提供理论依据。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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《中国果树》2019,(2)
采用顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用技术检测分析了脱毒‘烟富3号’与未脱毒‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分。结果表明:脱毒对‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分影响明显,其中脱毒‘烟富3号’苹果果肉含有19种香气成分,总含量为271.88μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检出的香气成分多5种,总含量高97.88μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检测到7种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸乙酯、2-甲基丁酸丙酯、甲酸己酯、己酸己酯、丙酸丙酯、丁酸丙酯、(E)-2-己烯醛。脱毒‘烟富3号’苹果果皮中的香气成分为29种,总含量为1 408.77μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检出的香气成分多1种,总含量高696.36μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检测到4种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸丙酯、丙酸己酯、2,3-二甲基-1-戊烯、2-甲基丁酸。综合来看,脱毒‘烟富3号’苹果香气品质优于未脱毒‘烟富3号’苹果。 相似文献
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在营配系统发展过程中,科学应用集成管理能对其他工作的有序开展进行更高程度的保障,电力企业必须加强对其重视。营配系统集成管理应用价值相对于配电P M S系统而言,营配系统科学实施集成管理能够确保预判停供电区域并向客户发送停电通知,使停电范围更便捷、精确;提升现场工作效率,确保科学分析营配集成配变供电能力和相关线路,让电源点信息和相关用户台区变更更合理;确保整个系统内的相关业务和数据实现互通互联,科学构建用户模型、设备模型和电网模型;确保有效结合地理信息技术,使其相关用户业扩报装流程大大缩短。 相似文献