基于机器视觉的马铃薯黑心病检测机构设计与试验

马铃薯黑心病是一种难以用肉眼分辨的内部病害。在生产加工中,为了准确检出黑心病个体,该研究基于光在马铃薯块茎组织中的透射特性设计了一种马铃薯黑心病检测机构。机构主要包括马铃薯块茎承托槽、光源单元以及光源位置调节轨道等部分,光源单元包括2个LED面光源,形成多点透射的结构,光源波长为705 nm。文中取50个正常样品和29个黑心样品采集图像分析,经过预处理,分别提取马铃薯目标图像和马铃薯高灰度区域的灰度平均值,以二者的相对比值作为黑心病的判别参数。通过与单点透射模式所采集的正常样品图像的相对比值比较,由该机构所采集的正常图像的相对比值普遍偏小,表明所获得图像的灰度均匀性更好,同时得到光源较佳夹角为45°。在该机构下获得的正常样品和黑心样品的灰度平均值相对比值的分类阈值为0.220,得到2种样品的判断正确率分别为98%和96.6%,且黑心样品的相对比值更大,表明使用该机构可以检测黑心马铃薯样品。该研究为马铃薯黑心病检测机构的设计提供了参考。     

光学表面等离子共振生物传感检测系统检测雌二醇的研究

设计了一种基于光学表面等离子共振(Surface plasmon resonance,SPR)生物传感检测系统,该生物传感检测系统由集成光学SPR生物传感器、微流池、便捷更换芯片夹具、触摸屏、信号处理电路和USB接口板组成,将该系统用于检测环境刺激中的雌二醇.先在集成光学SPR生物传感器芯片的金膜表面固定雌二醇抗原,然后分别将质量浓度为25,50,100,200 mg·L-1的雌二醇抗原添加到标准质量浓度的样品中进行预反应,将反应后的溶液流过光学SPR生物传感器芯片表面,建立了雌二醇测定标准曲线,其相关系数为0.997 8.     

手持式生鲜肉品质参数无损检测装置研究

开发了一种手持式生鲜肉品质无损检测装置,并对装置进行了功能测试。硬件主要包括多光谱光源阵列（中心波长为470、515、545、 575、610、760、810、910nm）及探头模块、恒流源驱动模块、多光谱数据采集与处理模块、无线传输模块以及显示终端模块等。设计了基于Android的生鲜肉检测APP应用软件,实现了对装置的无线控制功能。整个装置体积为175mm×115mm×25mm,质量约为0.45kg。利用43个猪肉样品进行试验验证,按照37∶1比例将样品分为校正集与预测集,分别利用多元线性回归、偏最小二乘方法以及多元线性结合逐步回归建模方法对数据进行处理并比较结果,结果表明利用多元线性结合逐步回归算法建立的模型结果较好,其中颜色中L*、a*、b*的预测集相关系数分别为0.9471、0.8504、0.8563,挥发性盐基氮(TVB-N)含量预测集相关系数为0.8027。最后利用不同时间段的12块肉样进行验证模型,其中每组颜色指标中L*、a*、b*的真实值与预测值的预测相关系数均大于0.83,预测集标准偏差均小于等于162,挥发性盐基氮含量的真实值与预测值的预测相关系数均为0.80左右,预测偏差及标准偏差均小于等于4.04。从2组的验证结果来看,利用该设备对生鲜肉品质参数进行检测是可行的,模型具有一定的稳定性,且该设备具有轻便、体积小、质量轻、价格低廉等特点,能够为未来生鲜肉品质的便携式无损检测仪器的进一步研发提供参考。     

商务园区园林景观设计探析

在商务园区设计出赏心悦目的景观是有着非常重要的意义存在的,在进行商务办公区的植物景观设计的时候,要充分的考虑到工作人员的心理精神方面的需求,不能只追求美化及绿化,要确保设计的艺术性、科学性以及个性化,要创设出独有的意境,从而设计出能够激发工作人员工作激情以及使得工作人员身心愉悦的园林景观。     

光学表面等离子共振测定盐酸克伦特罗的试验研究

为了实现高灵敏度定量检测盐酸克伦特罗,提出了一种新颖的、无标记、快速的内嵌TSPR1K23生物传感器的光学表面等离子共振(Surface plasmon resonance,SPR)盐酸克伦特罗测定方法,并通过试验验证了光学表面等离子共振生物测定装置的性能.光学表面等离子共振盐酸克伦特罗测定装置由集成光学SPR生物传感器、微流通池、便捷更换芯片的夹具、触电屏,USB接口板及光电转换电路板组成.在光学SPR芯片金膜表面固定盐酸克伦特罗抗原,在标准样品中(盐酸克伦特罗抗体质量浓度33.75 mg·L-1)分别添加0,10,20,40 mg·L-1的盐酸克伦特罗抗原,采用竞争免疫反应方法建立的盐酸克伦特罗测定标准曲线,相关系数0.997,相对标准偏差6.5%.     

非扫描式光学SPR生物传感器的数据分析

提出了一种用于求解非扫描式光学SPR共振反射光谱信号的共振像素位点的最小二乘法多项式拟合方法,最大限度地提高信噪比.描述了滑动平均值滤波、多项式数据拟合方法的原理和共振反射光谱最低点的质心算法.采用体积分数为13％,14％,16％,17％,18％,19％的乙醇溶液进行试验验证.结果表明,多项式拟合算法对光功率变化等环境...     

适于餐厅与家庭的叶菜外部品质在线检测与分级系统

该研究从中式菜肴原料的品质控制需求出发,针对叶菜变黄、腐烂、虫害危害消费者健康、人工挑选费时费力的技术难点,开发了基于机器视觉的叶菜外部品质在线检测与分级系统,以实现在中小型餐厅和家庭场合对黄化叶、腐烂叶以及虫眼叶的快速检测判别与分级。该系统硬件部分主要包括基于负压吸气式的样品分离单元、基于LED光源照明系统的样品检测单元以及基于气吹式分选单元等。利用Open Cv和Visual C++编写了叶菜外部品质无损快速检测软件,实现样品信息的自动采集、数据分析和结果显示。最后结合对应的特征信息提取方法,利用320个菠菜样品对装置性能进行试验验证,其中黄化叶、虫眼叶、腐烂叶以及正常叶数目各为91、75、91、63。针对黄化叶与腐烂叶,利用RGB到HSV的颜色空间变换方法分别设定分量值H∈(60?,130?)、S∈(0,0.17)和V∈(0,0.23)提取菠菜黄化叶与腐烂叶的特征信息,实现菠菜黄叶与腐烂叶的判别;针对虫眼叶,在RGB颜色空间中调节2G-R-B的阈值对虫眼叶菜进行灰度化、二值化及形态学消噪提取虫眼叶轮廓特征信息,实现虫眼叶判别及虫眼面积的计算。试验结果表明,利用该装置并结合各自的特征信息提取算法,能够实现对菠菜外部品质的判别,与人工判别相比,黄化叶、腐烂叶以及虫眼叶的判别正确率分别为96.70%、92.59%、84.62%,整体判别正确率为94.69%,1个叶菜样品的分选时间为0.84 s。