辣椒热泵干燥特性及工艺参数优化

为了提高干制辣椒品质,降低干燥能耗,该文应用热泵干燥技术干燥辣椒。首先探究干燥温度和铺料厚度对干燥特性的影响,绘制出含水率和干燥速率变化曲线。在此基础上,将分阶段控温和改变铺料厚度结合起来对辣椒进行热泵干燥,运用响应面法中的Box-Behnken设计,考察第一阶段温度、第二阶段温度、铺料厚度和三者的交互作用对品质得分、单位能耗、干燥时间的影响,并建立回归方程,得出最佳工艺参数。结论如下:温度越高,干燥速率越大,含水率下降越快;铺料厚度越大,干燥速率越小,含水率下降越慢;第一阶段温度是影响单位能耗的主要因素(P0.05),较低的第一阶段温度能降低单位能耗;第二阶段温度对品质得分影响显著(P0.05),对干燥时间影响极显著(P0.01),第二阶段温度在60℃左右时能得到品质较佳的干辣椒,且在一定程度上提高了干燥效率;铺料厚度对品质得分、干燥时间的影响极显著(P0.01),对单位能耗的影响显著(P0.05),铺料厚度在45 mm左右干燥获得的辣椒品质较佳,而且能节约能耗,提高干燥效率。综合优化参数为:第一阶段温度48℃、第二阶段温度61℃、铺料厚度44 mm,在此工艺条件下获得的干燥辣椒品质得分为8.64,单位能耗为92.05 k J/kg,干燥时间为896.02 min。研究结果为热泵干燥技术应用于辣椒干制提供参考。     

自然场景下苹果图像FSLIC超像素分割方法

应用Cauchy-Schwarz不等式,推导出一个聚类搜索过程中剥离不必要计算的条件,早期预估后舍掉符合预设条件的候选聚类,提出了基于自然场景的快速简单线性迭代聚类算法(FSLIC算法)。对包含极端恶劣条件下的500幅苹果图像进行了边界召回率检验和运行速度测试;统计了极端恶劣条件下的30幅苹果图像的全局错误率GCE、假阳性率FPR和假阴性率FNR。试验表明,提出的FSLIC算法减小了后续迭代过程中的冗余误差,边界召回率较GB超像素分割算法平均提高了21.7%,速度是GB超像素分割算法的1.83倍;整个图像分割过程中基于超像素的分割算法(GB、FSLIC)的GCE值较常规分割算法(BP、WT、SVM)平均减小了13%,较常规算法的GCE值减小了19%。     

香菇热泵-真空联合干燥工艺优化

【目的】降低加工成本、保证干制香菇的品质。【方法】在单因素试验基础上运用Box-Behnken Design(BBD)方法设计优化试验,研究热泵温度(A)、真空度(B)和转换点含水率(C)对单位能耗、感官评分、复水比和硬度的影响,推导多项式回归模型,优化联合干燥工艺条件,并与单一热泵干燥,单一真空干燥相比较。【结果】确定了最佳联合干燥工艺:热泵温度49℃,真空度110 Pa,转换点含水率(w)56%。在此条件下实测得单位能耗345.01 kJ·g–1、感官评分8.3、复水比2.72、硬度3.61 N;与预测值相近,相对误差分别为0.19%、3.61%、1.47%和1.66%。联合干燥的单位能耗比真空干燥减少37.69%,但高于热泵干燥;其感官评分和复水比与真空干燥相近,高于热泵干燥;其硬度略大于真空干燥,小于热泵干燥。【结论】热泵干燥和真空干燥相结合,得到能耗低、质量好的干制香菇,解决了热泵干燥品质不佳、真空干燥能耗高等问题,可为香菇的热泵–真空联合干燥提供理论依据。