鲜切苹果自发气调包装研究

以低密度聚乙烯、高密度聚乙烯、聚丙烯膜为包装材料,研究其对鲜切苹果的保鲜效果。结果表明:3种保鲜膜包装均能不同程度地抑制鲜切苹果呼吸强度,推迟呼吸高峰期到来,减少营养物质消耗,0.04mmLDPE保鲜膜较适合于鲜切苹果的自发气调包装。     

苹果矮化砧预选指标的研究 Ⅱ.茎结构的解剖学探讨

作者在研究了不同类型苹果砧木叶结构与矮化性能相关的基础上。进一步对茎结构进行了解剖学探讨。试验结果查明: 1.苹果砧木的矮化与否和韧皮部的厚度(不包括皮层厚度)有关,即:矮化砧韧皮部最厚,半矮化砧次之,乔化砧最簿。 2.不同类型乔矮砧,木质部的厚度分析与矮化关系,无规律可循。 3.对韧皮部与木质部的比值进行了分析,其不同类型砧木茎结构的韧皮部与木质部的比值为1∶2.4——1∶6.5,看来比值变化趋势愈小,愈趋向于矮化或半矮化,反之,则趋向于乔化。由上述几项测定比较,我们认为以砧木茎的韧皮部厚度作为预选苹果矮砧的方法之一,是具有重要的实用价值。     

秦冠和富士苹果果实成熟过程中的质地变化特性

对秦冠与富士苹果成熟过程中影响其硬度变化的部分因素如果肉细胞壁多糖、淀粉含量及相对电导率等的变化进行了初步研究。结果表明,共价结合果胶、纤维素及细胞壁含量的下降和半纤维素1类的上升与秦冠硬度的变化关系最密切,而与富士最相关的是半纤维素2类及细胞壁含量的下降和半纤维素1类、相对电导率及水溶性果胶的升高。另外,两者细胞壁、半纤维素和淀粉的初始含量就有显著差异。以上这些差异共同导致了秦冠和富士成熟过程中硬度的差异。     

基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法

阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别,该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象,首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图,达到突出苹果目标阴影区域的目的;其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理;最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理,达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性,利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验,并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比,试验结果表明：Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域;1.5*R-G 色差算法受光照影响较大,对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别;基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好,可以克服光照过强的问题,并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%,比Otsu算法降低了52.84%,比1.5*R-G算法降低了26.18%;文中算法的平均重叠系数为86.59%,比Otsu算法提高了47.2%,比1.5*R-G算法提高了11.03%;表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影,将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。     

新疆野生苹果表型多样性研究

对中国新疆霍城野生苹果林进行了性状调查,结果表明:各性状均普遍存在多样性,性状变异系数大部分大于0.2％,充分表现出变异具有一定的广度和宽度。其中抗逆性和冠密度2个性状处于显著变异状态,不同生态条件影响了各个性状的变异系数大小和百分率的多少,群体中存在着多样性。通过聚类分析证明性状变异与野生苹果分布地点有较大关系。新疆野生苹果所处的生态条件复杂,遗传变异类型丰富,整个野生群体可以看作是该树种的基因库,是苹果中不可再造的宝贵种质资源。     

1-甲基环丙烯对苹果低温贮藏期间品质的影响

综述了低温条件下1-甲基环丙烯(1-Methylcyclopropene,1-MCP)贮藏苹果,对其生理代谢及贮藏品质的影响。1-MCP处理可抑制苹果呼吸强度和乙烯释放量,保持较高的可溶性固形物含量,延缓果实硬度的下降,降低了过氧化物酶和多酚氧化酶的活性。低温环境下通过1-MCP处理苹果,其贮藏寿命比常温环境下延长1倍,保持苹果的品质。     

1-MCP和延迟预冷对‘蜜脆’苹果冷藏效果的影响

以‘蜜脆’苹果为试材,研究1-MCP和延迟预冷处理对其冷藏效果的影响,为‘蜜脆’苹果的贮藏保鲜提供一定的理论依据和技术指导。分别采用1-MCP(1.0μL.L-1,24 h)、延迟预冷(20℃,7 d)及2者的结合对‘蜜脆’苹果进行采后处理,处理后的果实置于(3±0.5)℃下冷藏,定期测定贮藏期的各项生理生化指标,并在贮藏末期观察统计主要生理病害的病情指数。结果表明,1-MCP能显著抑制果实的乙烯释放速率和呼吸速率、减缓果实硬度和可滴定酸含量的下降,保鲜效果优于延迟预冷处理,这2种处理方式均能减轻果实低温伤害的发生,但却加重了苦痘病的发生;与对照相比,结合处理组虽然也加重了苦痘病的发生,但却完全抑制了冷害的发生,并保持了较好的贮藏品质。     

苹果糖度与其电学参数相关性试验研究

测定不同糖度下苹果的电学特性差异,推测糖度与其电学特性的相关性。结果表明:苹果的电阻Rp值、介质损耗因数D值与糖度值具有一定的相关性,可以作为糖度比较的参考值;随着苹果糖度增大,其电阻Rp值减小,而其介质损耗因数D值增大。     

苹果花芽形态分化特性研究

[目的]研究苹果花芽形态分化特性。[方法]以长富2号(Changfu 2)和嘎啦(Gala apples)作为研究对象,对其物候期及花芽形态分化过程(未分化期、分化初期、萼片原基分化期、花瓣原基分化期、雄蕊原基分化期、雌蕊原基分化期)进行研究。[结果]嘎啦作为早、中熟品种,在昆明地区7月上旬开始进行花芽形态分化,7月上旬为分化初期;7月中下旬开始进入萼片原基分化期,持续到8月上旬;8月上旬为花瓣原基分化期,同时部分花芽开始进入雄蕊原基分化期;9月中旬为雌蕊原基分化的分化盛期,持续到11月份。长富2号花芽分化的高峰期为8—9月,形态分化的各个时期均晚于嘎啦30 d左右,且花芽分化的各个时期是相互重叠的。物候期调查发现,长富2号从花芽膨大期到座果期历时48 d左右,而嘎啦早10 d左右。[结论]该研究对云南苹果发展有一定的参考意义。     

苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。