基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测

为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833～2 500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用Kennard-Stone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。     

基于拉曼光谱的食用调和油原料组分快速定量检测方法

应用激光拉曼光谱技术结合偏最小二乘法实现了食用调和油中5种原料油（花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油）的定量检测。首先选取食用油脂肪酸信息丰富的169.58～1813.61cm-1谱区,再通过一阶导数+Norris 3点预处理对该谱区进行滤波去噪,净化拉曼光谱信息,采用偏最小二乘法建立食用调和油中各原料组分的拉曼定量检测模型,其中花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油的检测模型的校正集相关系数分别为0.9998、0.9418、0.9988、0.9998、0.9961,验证集相关系数分别为0.9435、0.8593、0.9542、0.9676、0.9429,均方根误差分别为0.117、0.218、0.128、0.125、0.179。研究结果表明,激光拉曼光谱法结合化学计量学方法快速、准确地测定食用调和油中各原料组分的含量具有可行性,且预测能力良好。     

渗油醋胶囊高光谱快速检测技术

针对渗油醋胶囊具有与合格醋胶囊相似颜色,难以用肉眼或者计算机视觉进行快速检测的问题,利用高光谱图像信息对化学成分的敏感性,采用高光谱图像技术捕捉渗油醋胶囊在430~960 nm波段下的特征信息,结合线性判别分析(LDA)、K最近邻判别法(KNN)建立渗油醋胶囊的判别模型。在K值为3、主成分因子数为2时,KNN模型对应的校正集识别率和预测集识别率分别达到100%。研究表明,高光谱图像技术可以有效表征渗油醋胶囊表面外渗成分的光谱特征,实现对渗油醋胶囊的快速检测。     

食用油不同储藏技术的效果研究

通过在40℃条件下对花生油和大豆油进行充N2、加脱氧剂、负压和加TBHQ方式储藏,同时以15、25和40℃条件下的常规密闭避光进行对照,储藏150d,每隔30d取样测定指标,研究了储藏期间花生油和大豆油的酸值、过氧化值及羰基值及P-茴香胺值的变化规律。结果表明:同样的储藏条件下,温度越低储藏效果越好;在40℃条件下,加TBHQ效果最好,脱氧效果稍优于负压,充N2效果最差;在高温下,充N2、加脱氧剂和负压等气调方式并不能从根本上解决高温下油脂氧化酸败问题,而添加抗氧化剂TBHQ可以极大地减缓食用油品质劣变。     

基于DPLS和LS—SVM的梨品种近红外光谱识别

为了实现不同品种梨的快速光谱鉴别,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,得到3种不同品种梨的特征差异,主成分分析表明,以所有建模样本主成分PC1和PC2做出的得分图,对不同种类梨具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于梨品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为输入建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。3个品种梨各70个共210个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。对未知的24个样本进行预测,LS-SVM模型品种识别准确率达到100%,DPLS模型的校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.980,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.100,品种识别率为100%。表明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,提供了梨的品种快速鉴别分析方法。     

基于高光谱图谱融合技术的英德红茶等级快速无损判别

茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。     

西湖龙井茶品质的智能嗅觉识别

通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法建立茶叶等级、树种和产地的3类智能嗅觉判别模型.结果表明,不同等级西湖龙井茶的电子鼻信号差异最大;在涵盖不同树种和产地信息的样品中,电子鼻能准确预测品质相近的高档等级(精品、特级和一级)茶叶,等级判别正确率基本达到100％.树种与产地特征对于茶叶品质的影响程度比较接近,并且同一等级、同一产地下不同树种模型和同一等级、同一树种下不同产地模型的判别正确率基本都达到92％以上.在此基础上,提出了首先利用电子鼻进行等级划分,然后在同一等级下进行树种鉴定和产地判别的西湖龙井茶品质智能嗅觉快速检测策略.     

基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法研究

基于玉米油分的花粉直感效应,采用核磁共振鉴别单倍体,快速、准确、低成本地确定单倍体与二倍体之间的含油率阈值,是实现大批量自动鉴别的前提和关键。提出一种基于最小平方误差的单倍体和二倍体分类方法,通过少量籽粒确定含油率阈值的研究,对单倍体和二倍体进行识别。以10个玉米组合为研究对象,利用核磁共振分析仪测定各组合一定数量单倍体和二倍体籽粒的含油率,依据最小平方误差方法确定各组合油分阈值,并通过逐级递增训练集样本数量的方法,确定油分阈值所需训练集规模,获得含油率阈值,能够满足单倍体正确识别率及对二倍体正确拒识率的均值达到90%以上的要求,为核磁共振全自动单倍体鉴别系统的后期大规模分类提供参数指导,提高分选效率。同时因单倍体生产效率低,运用最小平方误差的方法,通过少量的单倍体及二倍体籽粒来构建油分鉴别单倍体模型,以较小的投入获得更优的分类效果在玉米单倍体自动化分选中具有非常重要的现实意义,将该分类方法应用到全自动核磁分选单倍体系统中,可以达到较好的效果,为加快单倍体工程化育种提供保障。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。     

基于高光谱成像的油茶籽含油率检测方法

为了快速准确地检测油茶籽含油率、解决传统检测手段费时费力等问题，提出了一种基于高光谱成像技术的油茶籽含油率检测方法。应用光谱集Ⅰ（400~1000nm）和光谱集Ⅱ（900~1700nm）两组高光谱成像系统采集油茶籽的漫反射高光谱图像，并结合化学计量学方法建立油茶籽含油率的回归预测模型。结果显示，在不经预处理的情况下，两组光谱集数据建立的偏最小二乘回归模型精度最高：光谱集Ⅰ的预测集决定系数R2p为0.681，均方根误差（RMSEP）为2.89%；光谱集Ⅱ的R2p为0.740，RMSEP为2.92%。通过对比7种不同的变量选择方法发现，两组光谱集采用遗传算法筛选特征波长后建立的PLSR模型精度最高：光谱集Ⅰ的R2p为0.694，RMSEP为2.82%；光谱集Ⅱ的R2p为0.779，RMSEP为2.54%。通过对比光谱集Ⅰ和光谱集Ⅱ的建模效果发现，使用光谱集Ⅱ建立的PLSR模型的性能更好，因此900~1700nm波段比400~1000nm波段更适用于油茶籽含油率的检测，进一步验证了利用高光谱成像技术实现油茶籽含油率预测值分布可视化的可行性。     

芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术

采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000～12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420～12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。     

基于Pro/E的油茶果采摘机设计

根据油茶果采摘工作环境和特性要求,设计了一个有效的油茶果采摘机,并对其主要部件进行了详细设计;利用Pro/E软件对各零部件进行了三维实体建模和整机虚拟装配,并对机构进行了静态和动态干涉检查。检查结果表明:机构运动和整机装配没有发生干涉现象,机构运动和参数选择达到设计要求。     

小麦叶片衰老态势核磁共振分析

建立了小麦的核磁共振活体检测体系,通过监测小麦叶片的T2弛豫特性、含水率以及叶绿素含量在灌浆中后期的日序变化,发现从叶片衰老初期至降解期,T2弛豫谱幅度和含水率变化不明显,平均T2弛豫时间持续增大,而叶绿素含量逐渐减小;到叶片衰亡期,T2弛豫谱幅度、含水率、平均T2弛豫时间以及叶绿素含量均迅速减小至最小值。由此可见,小麦叶片的T2弛豫谱幅度与含水率具有正相关关系,而平均T2弛豫时间与生理活性有关。最后根据叶片的T2弛豫特性,分析了核磁共振T2弛豫谱、磁共振T1加权成像以及T2加权成像等方法在评价小麦叶片衰老态势方面的特点。     

谷朊粉颗粒热风干燥动力学模型及水分迁移规律

为了探究谷朊粉颗粒热风干燥过程中的干燥特性及水分迁移规律，开展了谷朊粉颗粒2因素3水平全因素热风干燥试验，考察不同干燥温度（50、60、70 °C）和颗粒厚度（4.24、9.15、15.52 mm）下的干燥特性，运用低场核磁共振技术分析了干燥过程中的水分迁移规律，并建立干燥动力学模型和水分预测模型。结果表明:谷朊粉颗粒干燥速率和水分比随温度升高而显著降低（P＜0.05）；有效水分扩散系数随温度升高和颗粒厚度增加而增大。决定系数（R2）、离差平方和（\begin{document}$ {\chi }^{2} $\end{document}）、均方根误差（RMSE）计算结果表明，Modified Page薄层干燥模型对谷朊粉颗粒的干燥试验数据具有较高的拟合精度，而且建立了模型参数（k、n）与干燥温度（T）、颗粒厚度（H）的回归模型（R2＞0.926）。低场核磁共振横向弛豫时间（T₂）反演谱显示，随干燥时间的增加，各水分峰面积逐渐减小，而且峰位置逐渐向结合水靠近，并建立了含水率（M）与干燥时间（t）、颗粒厚度（H）、干燥温度（T）、弛豫反演图谱总峰面积（A）之间的回归关系，结果表明预测效果较好（R2=0.933）。研究结果可为谷朊粉颗粒干燥工艺提供参考。      

大豆玉米带状复合种植全程机械化关键技术与装备

针对现阶段我国大豆、玉米进口逐年增加，粮食安全有较大隐患的问题，我国启动大豆和油料产能提升工程，大力推广大豆玉米带状复合种植技术。大豆玉米带状复合种植农艺以“选配良种、扩间增光、缩株保密”为核心，以“减量一体化施肥、化控抗倒、绿色防控”配套，对农业机械提出提升通过性能、提高作业效率的总体要求，在播种方面发展小株距精密播种技术、大豆玉米播种分控技术、玉米大排量施肥技术、秸秆防堵技术、均匀接行技术；在田间管理方面发展双喷雾系统分带定向施药技术、自适应喷杆调节技术、植保机轮距调节技术、防飘移喷雾技术；在收获方面发展密植玉米低损摘穗技术、玉米低损低破碎脱粒技术、大豆低损割台技术、大豆低破碎柔性脱粒技术、大豆高效清选技术、大豆低破碎籽粒输送技术、大豆机收质量在线检测技术。现阶段需优化大豆玉米带状复合种植全程机械化装备，进一步结合大豆玉米带状复合种植的农艺特点与作业机具特性，加强理论研究，促进农机农艺进一步融合，加强创新机具研发，提高机具对种植模式的适应性。     

食用油反式脂肪酸傅里叶红外光谱重组检测技术

以食用油、反式脂肪酸标样及矿物精油为试验材料,采用傅里叶红外光谱重组(SR-FTIR)技术检测食用油中反式脂肪酸含量,并与标准红外分析方法(SB-ATR-FTIR法)进行比较.结果表明:SR-FTIR模型反式脂肪酸含量预测值与实际加入量高度线性相关,斜率为1.02,标准差小于0.05;SR-FTIR模型的灵敏度要比标准方法模型高20余倍.     

2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植旋耕起垄施肥播种机设计

为突破大豆玉米复合种植模式受到播种机机械化水平低的限制并减少硬粘土及多雨条件对大豆玉米复合种植的不利影响,设计一款集旋耕、起垄、施肥、播种等作业功能于一体的2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机。首先结合大豆玉米带状复合种植的农艺要求,提出2BSQF-6型大豆玉米带状复合种植播种机整体结构设计方案。然后对旋耕、起垄、播种以及仿形等关键部件进行设计并确定关键参数。最后在灌云县大豆农场种植基地展开大豆玉米带状复合种植的播种试验。经田间试验表明,在作业速度为4.7 km/h时,大豆玉米播种深度合格率均为93.3%,大豆和玉米的粒距合格率分别为85%和95.2%,漏播率均控制在8%以下,机具各项指标均满足大豆玉米带状复合种植的农艺要求。     

抓夹式油茶果壳籽清选机设计与试验研究

油茶是一种重要的油料树种,随着我国油茶种植面积与产量的增加,油茶果破壳后壳籽分离难已成为社会关注的焦点问题。为此,设计了可高效分离油茶果壳籽混合物的抓夹式油茶果壳籽清选机。同时,论述了抓夹式油茶果壳籽清选机的结构设计与工作原理,并进行了壳籽分离试验。试验结果表明:在油茶果壳籽清选机倾斜角度为5°、辊轴转速175r/min、喂料速度15kg/min时可保证综合效果最佳,茶壳清选率为99.33%,茶籽损失率为1.81%,从而验证了油茶果壳籽清选机的可行性。