不同无花果品种品质分析及加工特性的研究

为了筛选品质优良、适宜加工的无花果品种，以8个无花果品种为试材，对其外观品质、营养成分及加工特性进行测定。结果表明：外观品质方面，供试品种果实为近圆球形，呈黄绿色、紫红色及黑紫色等多种颜色，波姬红和玛斯义陶芬单果质量较大，分别为62.10 g和52.67 g，紫色波尔多果孔直径最小，有利于贮藏和抵御病虫害。营养成分方面，供试品种含糖量为10.78%～14.86%，含酸量为0.06%～0.43%，其中斯特拉具有最高含糖量和最低含酸量，属于浓甜型品种；可溶性固形物含量紫色波尔多最高，为21.43%；不同无花果品种可溶性蛋白质含量接近，为6.21～7.14 mg/kg。加工特性方面，供试无花果品种含水率为17.60%～29.30%，出汁率为28.19%～41.00%，波姬红出汁率最高、含水率最低；果胶含量为64.63～91.50 mg/kg，单宁含量为89.81～160.10 ?滋g/kg，紫色波尔多及斯特拉果胶及单宁含量较高，会加大果汁加工澄清护色处理难度；POD活性明显高于PPO活性，说明无花果中引起酶促褐变的主要因素是过氧化物酶POD；加热后颜色变化?驻E*为2.41～17.83，波姬红、芭劳内、斯特拉和玛斯义陶芬果汁色泽变化较小。     

马铃薯淀粉加工的副产物及资源化利用现状

马铃薯淀粉加工过程中会产生大量的副产物,如汁水和薯渣等,这些副产物中有机物含量较高,且COD(化学需氧量)、BOD(生物需氧量)均超标,无法直接排放,作为废弃物又会造成资源的浪费。为减少资源浪费和环境污染,近年对马铃薯淀粉加工副产物处理及资源化利用的研究成为热点。文章主要介绍了马铃薯淀粉的特性、用途、加工过程中副产物的来源,并对目前马铃薯淀粉加工副产物的处理方法及资源化利用现状进行了综述。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息，提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先，利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像，得到二值化图像，结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量，对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线；针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题，引入高斯滤波器平滑累加曲线，并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰，在提取玉米茎秆边缘直线时，提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路，通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线；最后，根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围，并剔除伪特征点，采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明，本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms，特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比，本文算法精度高、实时性好，在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

番茄汁加工技术研究进展

本文针对番茄汁加工技术当中的关键问题进行综述,并提出了存在的问题以及建议,以期为番茄汁加工企业提高番茄汁品质提供一定的技术理论支持。     

蝗虫切片图像Shannon-Cosine小波精细积分混合降噪

在显微镜下采集到的蝗虫切片图像通常同时具有高斯噪声和椒盐噪声。利用同时具有插值性、光滑性、紧支撑性及归一化特性的Shannon-Cosine小波,构造了多尺度插值小波算子,进而构造了去除图像中混合噪声的小波精细积分法。该方法在稀疏描述切片图像时,通过设置稀疏表示阈值,直接消除图像中的椒盐噪声;将图像的Shannon-Cosine小波稀疏表达式直接代入图像降噪P-M模型,将该模型变形为非线性常微分方程组,采用精细积分法求解,可实现图像的保边降噪,消除图像中的高斯噪声。实验结果表明,在满足降噪要求的情况下,本文方法可以较好地保持蝗虫切片图像中的各种纹理结构;随着高斯噪声方差由0.02增加到0.10,降噪图像的PSNR下降了11.67%,远低于其他方法。说明本文方法在处理蝗虫切片图像时具有较强的鲁棒性。采用本文方法描述蝗虫切片图像时,特征像素点只占图像像素总数的10%左右,有效降低了问题规模,提高了求解效率。     

对内蒙古积极发展绿色农畜产品生产加工输出基地的思考

农畜产业作为内蒙古地区的优势产业，对区内经济发展起着关键的作用。为此，本文分析内 蒙古积极发展农畜产品生产加工基地的优势，结合发展的现状，提出积极发展农畜产品生产加工输出 基地的对策，为产业稳定发展提供理论参考和借鉴。     

基于双目立体视觉的重叠柑橘空间定位

果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉，提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先，从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑，通过曲率分析，找出异常的轮廓像素点；其次，依次连接相邻两个异常像素点，分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离，在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割，并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点；再者，采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓，并获取柑橘的中心；最后，根据双目极线约束和图像相似度，对重叠柑橘中心点进行匹配，并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标，确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm，满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

加工参数对涂抹型再制干酪物理性质和微观结构的影响

加工参数是影响涂抹型再制干酪物性和微观结构的重要因素。通过测定样品的质构性质、融化性、表观黏度和结合微观结构观察，确定加工参数对涂抹型再制干酪的影响。结果表明：剪切速率、加工温度和时间对样品质构指标和融化距离影响显著（P＜0.05），剪切速率由800 r/min升高到1 400 r/min的过程中，硬度、涂抹功和黏着性没有显著升高；适当升高融化温度、延长融化时间会产生更强的乳化性，剪切约2.9 min时样品已呈现乳化状态。确定加工参数为85 ℃、静止预热4 min、800 r/min剪切2.9 min时，