不同储存时间和取样部位牛肉颜色的高光谱图像检测

为了探讨高光谱图像技术对不同储存时间和取样部位的牛肉颜色检测的可行性,采集具有代表性的牛肉后腿、里脊和背脊共82个牛肉样品的高光谱图像,并测量其亮度、红度、黄度和饱和度等颜色参数.选取感兴趣区域获取样品代表性光谱,通过选择适宜的谱区范围和预处理方法,建立并评价了预测各颜色参数的偏最小二乘校正模型.对于亮度、红度、黄度和饱和度,校正集的相关系数分别为0.80、0.91、0.91和0.93,校正标准差分别为2.23、1.18、0.82和1.12,预测集的相关系数分别为0.92、0.88、0.87和0.89,预测标准差分别为1.66、1.45、0.80和1.27.研究结果表明,高光谱图像技术可用于快速无损检测不同储存时间下、不同部位的牛肉颜色.     

辛醇-水分配系数的3种活度系数预测模型的比较研究

为预测溶质在复杂溶液系统间的分配系数,在考虑溶质辛醇-水分配系数(Kow)实验值和计算值的基础上,共选定63种溶质作为验证集,由Kow对UNIFAC、扩展Hansen和NRTL-SAC 3种活度系数模型进行初步验证和比较研究。结果表明:验证集溶质的Kow实验值的对数值与采用3种模型获得的计算值之间的预测标准误差SEE分别为0.827、1.063和0.617,决定系数R2分别为0.662、0.734和0.868;NRTL-SAC获得的预测精度最高,UNIFAC次之,扩展Hansen的预测精度最低。NRTL-SAC计算过程简单且精度高,能够比较准确地预测溶质的辛醇-水分配系数;UNIFAC适用于预测功能组-组之间参数已经确定的溶质的辛醇-水分配系数;扩展Hansen模型的计算值与实验值之间存在正偏差。     

基于ADAMS的型孔式棉花精量排种器仿真平台开发及试验

应用虚拟样机技术软件ADAMS,结合其二次开发功能,研发型孔式棉花精量排种器仿真平台.以新陆早23号棉种为例,应用该系统虚拟定量地研究型孔式棉花精量排种器的排种过程,以揭示种子与排种器系统之间的作用机理.虚拟试验结论与经验值台架试验结果的匹配验证了仿真系统的相对正确性.该系统的开发对于机械式排种器的改进和创新有重要的意义.     

盘式热风与红外联合干燥机设计与试验

将热风干燥与红外干燥相结合,设计了一种盘式热风与红外联合干燥机及配套控制系统。应用在线称重技术和机器视觉技术,设计了自动称重系统和图像提取系统,可实现干燥过程中物料含水率与色泽的实时检测。以冬枣片(厚度为5mm)为物料,在风速2.5m/s、不同风温(55、65、75℃)干燥条件下进行性能试验,获得了实验条件下冬枣片干燥过程中含水率与色泽(L*、a*、b*、△Ε*)的实时变化曲线。     

优质稻“两优616”作中稻种植表现及高产栽培技术

两优616在福建省建瓯市小松镇作中稻种植,表现穗大粒多、结实率高、高产稳产、生育期适中、适应性广、米质优、抗瘟性较强等特点。高产栽培主要把握秧田准备、培育壮秧、合理密植、科学施肥、加强水管、病虫防治等技术环节。     

嘉优99在建瓯作中稻种植表现及高产栽培技术

嘉优99是以优质三系不育系嘉浙A为母本与恢复系嘉恢99组配育成的杂交稻新品种,在建瓯市小松镇作中稻种植,表现出产量高、米质优、抗病性强、耐肥抗倒等特征特性。总结其在建瓯作中稻的种植表现及高产栽培技术。     

基于BP和Adaboost-BP神经网络的 羊肉新鲜度高光谱定性分析

【目的】 实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】 研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)两种压缩降维方法和反向传播(BP)神经网络、自适应提升BP(Adaboost-BP)神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较。【结果】 其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、83.33%,建立的Adaboost-BP模型校正集与预测集准确率均为100%、94.44%,两种压缩降维方法下Adaboost-BP模型效果均优于BP模型。【结论】 利用高光谱图像技术结合Adaboost-BP方法对羊肉新鲜度等级进行分类判别是可行的。     

改进ResNet18网络模型的羊肉部位分类与移动端应用

针对传统图像分类模型泛化性不强、准确率不高以及耗时等问题,该研究构建了一种用于识别不同部位羊肉的改进ResNet18网络模型,并基于智能手机开发了一款可快速识别不同部位羊肉的应用软件。首先,使用数据增强方式对采集到的羊背脊、羊前腿和羊后腿肉的原始手机图像进行数据扩充;其次,在ResNet18网络结构中引入附加角裕度损失函数（ArcFace）作为特征优化层参与训练,通过优化类别的特征以增强不同部位羊肉之间的类内紧度和类间差异,同时将ResNet18网络残差结构中的传统卷积用深度可分离卷积替换以减少网络参数量,提高网络运行速度;再次,探究了不同优化器、学习率和权重衰减系数对网络收敛速度和准确率的影响并确定模型参数;最后,将该网络模型移植到安卓（Android）手机以实现不同部位羊肉的移动端检测。研究结果表明,改进ResNet18网络模型测试集的准确率高达97.92%,相比ResNet18网络模型提高了5.92%;把改进ResNet18网络模型部署到移动端后,每张图片的检测时间约为0.3 s。该研究利用改进ResNet18网络模型结合智能手机图像实现了不同部位羊肉的移动端快速准确分类,为促进羊肉的智能化检测及羊肉市场按质论价提供了技术支持。     

超级稻Y两优900在建瓯种植表现及高产栽培技术

Y两优900是利用籼粳亚远缘杂种优势育成的超级稻中籼品种。在建瓯市小松镇作中稻种植,表现出茎秆粗壮,穗大粒多,抗倒性强,产量高,米质优等特点。总结其在建瓯种植的特征特性及高产栽培技术,为Y两优900推广种植提供参考。