不同干燥方式对黄秋葵花抑菌及抗氧化性能的影响

以新鲜黄秋葵花为研究对象,分别采用热风干燥、真空干燥和冷冻干燥工艺干燥黄秋葵花,并对比分析黄秋葵花的抑菌及抗氧性能。结果表明,冷冻干燥对于黄秋葵花各营养成分的保存效果最好;不同干燥方式能够显著地影响黄秋葵花提取物的抗氧化效果,在自由基清除率及脂质氧化抑制率结果中,均表现为冷冻干燥处理组真空干燥处理组热风干燥处理组。3个处理组黄秋葵花提取物对4种食源性致病菌均有明显的抑制作用,并且冷冻干燥处理的黄秋葵花提取物对致病菌的MIC及MBC最小。说明冷冻干燥处理能有效的维持黄秋葵花的抑菌及抗氧化效果,更适用于黄秋葵花的干燥处理。     

OBE驱动创新人才培养在专业实验教学中的实践——以滁州学院食品质量与安全专业为例

实验实践教学是践行工程教育认证核心价值,应用型人才培养的重要环节。构建食品质量与安全专业实验成果导向(OBE)教学模式,项目孵化—精准引导—创新研发以半、全开放式产品研发实验为主线,线上线下联合教学,进行模块化、进阶式教学,提高实验内容的前沿性、创新性及科学性;采用多元化教学评价模式,完成课程目标达成度评价,同时可根据评价结果有针对性的持续改进。该模式可有效激发学生的自主学习意识,培养理论知识扎实、实践能力强、专业素质高的应用型食品人才。     

腌制温度和食盐用量对咸鸭蛋蛋黄脂质的影响

为进一步提高咸鸭蛋品质,以鸭蛋为原料,分析不同腌制条件对蛋黄中脂质存在形式、脂质氧化速率的影响。结果表明,在腌制过程中,随着腌制温度的升高、腌制时间的延长,蛋黄指数、脂质含量、蛋黄皂化值均显著增加(P0.05);腌制用盐量对蛋黄中脂质的皂化值有显著的促进作用(P0.05)。在腌制液食盐质量分数为20%~30%时,升高腌制温度对蛋黄中脂质二次氧化(硫代巴比妥酸值thiobarbituric acid,TBARS)有显著促进作用(P0.05),在腌制30 d后,TBARS无显著变化;并且在试验条件下,提高腌制用盐量能显著提高蛋黄中的TBARS(P0.05);动力学分析表明,增加食盐用量能够降低蛋黄中脂质初始氧化反应的活化能,从而促进脂质氧化。因此,通过调整腌制用盐量及腌制温度能够实现对咸鸭蛋蛋黄中脂质氧化的调控,由此得出咸鸭蛋较好的腌制条件为腌制温度25℃、腌制用盐量25 g/(100 g)、腌制时间为25 d,该研究结果可以为咸鸭蛋的腌制生产提供技术参考。     

JS25噬菌体生物特性及对食品中致病菌的生物防治

该试验以JS25噬菌体为研究对象,在分析稳定性的基础上,确定其对宿主细胞的侵染时间及最佳感染复数,最后通过在即食食品中的抑菌效应确定对即食食品的生物防治效果。结果表明,JS25噬菌体最佳感染复数为0.1、侵染时间为20 min、最适温度及p H值分别为4~60℃和6~9;另外,JS25噬菌体的潜伏期为20 min,60 min后平均裂解量为24.55 PFU/cell;试验结果表明,JS25噬菌体在即食食品中有较高的稳定性,且随噬菌体初始效价的增加,对即食食品中金黄色葡萄球菌的抑制作用也逐渐增加;但是在不同即食食品中的生物防治效果存在差异,主要表现为当效价为108及1010 PFU/g时,能分别有效的抑制鲜牛奶和圆白菜在贮藏过程中的金黄色葡萄球菌数量,当效价大于109 PFU/g时,对肉干及火腿中的致病菌有良好的防治效果。     

基于计算机视觉和声学响应信息融合的鸡蛋裂纹检测

为了提高对鸡蛋裂纹识别的准确性,建立利用计算机视觉和声学响应信息融合技术检测鸡蛋裂纹的系统,首先采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号,提取了4个特征频率、偏斜度平均值和崤度平均值共6个特征参数,作为人工神经网络的输入量,创建了结构为6-15-1的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。其次,利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像,提取了区域面积、圆形度、区域长径、短径和长短径之比共5个特征参数,作为BP人工神经网络的输入量,创建了结构为5-10-1的3层BP神经网络模型识别鸡蛋裂纹。最后,根据计算机视觉与声学响应技术检     

基于声学响应和BP神经网络检测鸡蛋裂纹

为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。     

电子鼻在果蔬品质检测中的研究进展

介绍了电子鼻的工作原理及组成,简述了电子鼻在检测苹果、梨、番茄、桃、柑橘等7种果蔬品质中的应用,总结了电子鼻在检测果蔬品质方面存在的问题,并对其发展方向和应用前景作了展望。     

基于机器视觉与敲击振动融合的鸭蛋孵化特性检测

为提高判别种蛋孵化前期受精的准确性和稳定性,将视觉和声学2种传感器信息在孵化第5天进行特征层融合,采用2种人工神经网络构建种蛋孵化前期受精性判断的融合模型。研究表明:采用LVQ神经网络判别模型的准确率和稳定性,优于BP神经网络。单独利用计算机视觉技术和敲击振动技术对鸭蛋孵化早期受精情况的判别准确率为92%和88%,而将2种传感器信息进行融合构建的模型的准确率可达98%,说明传感器信息融合技术在判断鸭蛋孵化前期受精性方面是可行的。     

不同产地5种菊花氨基酸组成分析及营养价值评价

以滁菊、黄山贡菊、亳菊、杭白菊及昆仑雪菊为研究对象,采用赛卡姆S433D全自动氨基酸分析仪检测5种不同产地菊花氨基酸组成,探讨其营养价值,为茶用菊花的开发提供数据支持。结果表明,不同产地菊花所含氨基酸种类不同,共检测出17～19种氨基酸,均含有人体必需的7种氨基酸,其中滁菊氨基酸含量和必需氨基酸含量均最高,且含有一种特殊的氨基酸—牛磺酸。以 FAO/WHO 氨基酸模式谱为标准,昆仑雪菊较为适宜;以 FAO/WHO 提出的理想蛋白质为标准,亳菊较为适宜;以味觉和功能性氨基酸为开发目标,滁菊较为适宜。与传统茶叶中必需氨基酸含量的比较,5种菊花均达到茶用标准。     

基于多传感器融合的鸡蛋裂纹系统性识别

通过图像分析、敲击振动和电子鼻3种传感器分别输出与鸡蛋外部常规裂纹、外部细小裂纹和内部裂纹有关的无损检测参数并进行实验，设计一组针对鸡蛋裂纹程度的支持向量机判据。用该判据并结合实验数据构建一对多的支持向量数为4的鸡蛋裂纹判别模型。模型性能参数（模型拟合度为0.9735，收敛误差在0.0001以内）和验证性实验（对确定的5种裂纹状态判别准确率均可达90%）表明该模型具有可信的结构和较好的判别能力。