电子鼻检测鲢鱼新鲜度的试验参数优

以虚拟仪器和仿生嗅觉技术为基础,用储藏在4℃的鲢鱼为样品,用自行研制的四气体传感阵列的电子鼻测量系统研究了采样方式、采样时间和样品质量对新鲜度测量的影响,采用PCA(主成分)对试验结果进行分析.试验结果表明,改进的自由扩散法可以代替传统顶空生成法的采样方式,简化了测量系统;确定最佳测量条件为样品质量60g、自由扩散法采样和连续采集5min.     

浅析2003年新昌县夏秋龙井减产与气象因子的关系

过去的一年,不但遭受了非典的冲击,影响茶叶的正常交易,而且还遭遇了历史上罕见的长期高温干旱,对茶叶生产带来了严重影响,尽管去年新昌县春季龙井茶实产1650吨,比前年增产13．4％,质量与价格双提高,产值达到2．046亿元,但全年龙井茶产量却下降为2835吨,减产10．15％,其中夏秋龙井下降到1185吨,减少30．3％,这是从1990年起步以来,出现了第一个减产年。     

多源信息融合技术的猪肉新鲜度检测方法研究

随着猪肉产量的提高和人们对食品安全的重视,快速准确地检测肉新鲜度越来越有着重要的现实意义。针对猪肉腐败过程中气味与颜色的变化,本文设计了猪肉图像采集装置和气体采集装置,对10个不同时间段采集到的各240份猪里脊肉样品图像信息和气体信息进行特征层的融合,基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM)建立多源信息融合的猪肉新鲜度评价模型,结合二步格点搜索法(Grid Search-ing Technique)和交叉验证方法(Cross Validation),对该模型参数γ和σ2进行选择和优化,分析比较了机器视觉系统、电子鼻系统及其两者融合系统所建立的猪肉新鲜度评价模型,3个模型对猪肉新鲜度的识别率分别为达到77.33%、91.67%和97.33%。结果表明,基于机器视觉和电子鼻多源信息融合系统可显著提高猪肉新鲜度的识别率。     

农林院校“传感器原理及应用”课程教学改革研究

"传感器原理及应用"是浙江农林大学电子信息工程、物联网等专业的一门专业基础课。根据农林院校的特点,分析了"传感器原理及应用"课程教学过程中存在的问题,对课程教学的各个环节提出了改进并进行了有益的探索和尝试,增加传感器在农林业中的应用等内容,加强实验教学环节,提高了学生的学习兴趣,增强了学生的自主学习能力、动手应用能力和创新能力。     

乡镇生态公益林建设的现状及发展对策

生态公益林对国土生态安全、生物多样性保护和经济社会可持续发展具有重要作用,同时也发挥着水源涵养、水土保持、防风固沙等生态效应,对于区域内的生态保护以及国家的生态建设有着重要的积极意义。但是在农村地区,由于群众的生态保护意识相对较弱、公益林地规划不明确、林地经济补偿少、基层管护水平相对较低,导致基层乡镇生态公益林建设出现不少的难题。这就需要我们能够采取一系列保护措施,不断提升林业部门的管理水平,以便能够更好的进行生态公益林建设。     

漫反射和透射光谱检测马铃薯黑心病的比较

针对马铃薯黑心病不易检测,提出马铃薯黑心病的光学无损检测方法,并比较了马铃薯黑心病的漫反射光谱和透射光谱检测方法。通过高光谱图像采集系统、透射光谱采集系统和傅里叶变换近红外光谱仪获取合格马铃薯与黑心病马铃薯的可见/近红外漫反射光谱、可见/近红外透射光谱以及近红外漫反射光谱,并采用偏最小二乘-线性判别分析方法建立马铃薯黑心病的识别模型。透射光谱采集系统采集的可见/近红外透射光谱所建模型的判别正确率最高,对测试集样本的识别正确率为98.46%;高光谱图像采集系统获取的可见/近红外漫反射光谱经二阶导与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率为92.31%;傅里叶变换近红外光谱仪获取的漫反射光谱经标准正态变量变换与标准化组合预处理后所建模型对测试集样本的识别正确率90.77%。试验结果表明:采用光谱检测马铃薯黑心病,透射光谱系统优于高光谱成像系统,高光谱成像系统优于傅里叶近红外光谱仪。研究结果为马铃薯内部缺陷的光谱定性判别及便携式仪器的研制提供了参考。     

虫眼板栗的图像识别方法研究

针对板栗易发生虫害、虫眼的形状和大小等不定、不易识别的情况,研究了一种基于图像处理技术识别虫眼板栗的方法.采用中值滤波法对图像进行消噪;采用微分算子对板栗图像进行边缘检测,经膨胀和腐蚀等形态学运算实现了背景分割;采用Otsu法将图像转换成二值图像,经形态学处理后与模板进行异或运算,提取了虫眼面积特征值;设置两个不同的敏感度阈值并将由Sobel算子得到的边界提取图进行相减,提取了虫眼边缘特征向量.试验结果表明,该识别方法的正确率可达88.9%.     

霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判

利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.