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复合调味料在生产中,因粉碎车间布局不合理,常出现原料在粉碎过程中,产生粉料串味、吸潮结块、原料损失严重、卫生指标难以控制、车间内粉尘飞扬及工人操作劳动强度大等问题。针对这些问题,在原布局基础上,对生产车间和粉碎系统进行了改造设计,使之满足复合调味料粉碎加工工艺及产品质量要求,减轻劳动强度,提高经济效益。 相似文献
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咸鸭蛋蛋清微滤脱盐工艺研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用稀释结合匀浆的方法以降低咸鸭蛋蛋清的粘度,再利用微滤法对其进行脱盐淡化处理.以咸鸭蛋蛋清液粘度为指标,通过单因素试验、正交试验确定最优前处理工艺,结果表明:咸鸭蛋蛋清脱盐淡化前处理最优工艺条件为:料液比1∶4,匀浆时间120 s,匀浆转速12000 r/min,在此条件下,咸鸭蛋蛋清混合液粘度为9 mPa·s,粒度为24 μm.以微滤脱盐率为指标,通过单因素试验、正交试验确定最优处理工艺,结果表明:微滤压差0.12 NPa,微滤4次,微滤时间120 min,在此条件下,咸鸭蛋蛋清脱盐率达92.43%,蛋白质截留率78.5%. 相似文献
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发芽与表面损伤检测是鲜食马铃薯商品化的重要环节。针对鲜食马铃薯高通量分级分选过程中,高像素图像目标识别准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的商品马铃薯发芽与表面损伤检测方法。以Faster R-CNN为基础网络,将Faster R-CNN中的特征提取网络替换为残差网络ResNet50,设计了一种融合ResNet50的特征图金字塔网络(FPN),增加神经网络深度。采用模型对比试验、消融试验对本文模型与改进策略的有效性进行了试验验证分析,结果表明:改进模型的马铃薯检测平均精确率为98.89%,马铃薯发芽检测平均精确率为97.52%,马铃薯表面损伤检测平均精确率为92.94%,与Faster R-CNN模型相比,改进模型在检测识别时间和内存占用量不增加的前提下,马铃薯检测精确率下降0.04个百分点,马铃薯发芽检测平均精确率提升7.79个百分点,马铃薯表面损伤检测平均精确率提升34.54个百分点。改进后的模型可以实现对在高分辨率工业相机采集高像素图像条件下,商品马铃薯发芽与表面损伤的准确识别,为商品马铃薯快速分级分等工业化生产提供了方法支撑。 相似文献
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采用超声波辅助法来提取紫苏叶总黄酮,通过研究提取剂乙醇浓度、料液比、超声波处理时间、浸提水浴温度等单因素及正交试验对紫苏叶总黄酮提取率的影响,确定了超声波辅助提取紫苏叶中总黄酮的工艺条件.结果表明,在浸提液为30%的乙醇、料液比1:40、超声波(80Hz、200W)处理70min、80℃水浴温度下提取2次,得到的紫苏叶粗提液总黄酮含量最高,提取率为21.81mg/g. 相似文献
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