苹果介电特性与微波干燥含水率相关性研究

同轴探头法适合于测量果蔬等高损耗材料的介电特性,研究果蔬同轴介电特性与干燥含水率的相关性对于监测果蔬干燥加工过程中含水率的变化情况有重要理论指导意义。为此,以苹果为试验材料,利用同轴探头和网络分析仪测量了500~8.5GHz频率范围内苹果在微波干燥过程中的介电特性。研究表明:随着频率的增加,苹果试样介电常数呈下降趋势,介电损耗因子先下降后增加;通过介电特性指标与干燥含水率的拟合,建立了915MHz和2450MHz频率下苹果的相对介电常数、介质损耗因子与含水率的关系方程。研究结果可为利用同轴介电特性在线监测微波干燥含水率提供依据。     

高压脉冲电参数对果蔬介电特性的影响机理分析

高压脉冲电场预处理果蔬可以提高果蔬冻干速率、降低能耗。但研究运用果蔬介电特性在线监测冻干水分变化时,需要考虑高压脉冲电场电参数对果蔬介电特性的影响。为此,针对高压脉冲电场作用果蔬细胞层面,分析了电参数对果蔬介电特性的影响,对果蔬生物组织等效电路模型和电参数对果蔬等效电容、等效阻抗等介电特性的影响等方面进行了综述分析及机理分析,为高压脉冲电场预处理果蔬工艺参数优化提供了参考。     

温度对果蔬介电特性影响的试验研究-基于无线装置

真空冻干水分的在线监测对进行低能耗冻干工艺的优化有着重要意义,因此在探索应用介电常数检测真空冷冻水分时需要研究温度对果蔬介电常数的影响。现有介电特性测量装置需要加长导线将探针置入冻干箱内实现在线测量,导致测量结果不稳定,所以采用自制的无线测量装置检测果蔬介电特性。选取苹果和土豆为试材,在试材含水率为10%、20%、30%、40%、50%时,测试不同冻干温度下的相对介电常数。试验结果表明:在相同含水率时,温度是影响果蔬相对介电常数的关键因素,且含水率越高时温度对果蔬相对介电常数影响越大。     

果蔬冻干水分在线无线监测装置设计与试验

果蔬真空冷冻干燥技术的应用推广,进行低能耗冻干工艺优化具有着重要意义。果蔬冻干工艺优化中关键技术是果蔬冻干水分的在线监测,笔者对此进行了广泛深入的探索;介绍了基于介电方法的果蔬冻干水分无线实时监测系统的设计,基本思路是:无线采集果蔬冻干过程的相对介电常数,利用实验测取的果蔬介电常数与冻干过程的含水率相关关系,实现果蔬冻干过程含水率在线检测;在冻干仓内利用集成电容转换芯片对插入果蔬内部的电极探针间电容进行采样,经过Zig Bee收发芯片无线采集测量结果,并通过上机软件将电容测量值转换为相对介电常数;在不同温度下对传感器进行校准,保证在冻干仓内加热温度下介电常数的在线精确测量。同时,以苹果和土豆为试材的试验验证,结果表明:含水率与相对介电常数有极显著的线性正相关性,无线在线检测果蔬冻干过程含水率可行。     

芒果介电特性与内部品质的关系

为了探索芒果的介电特性与内部品质之间的关系,构建了基于介电特性的无损检测系统,测试芒果的介电参数(相对介电常数和介质损耗因数);同时,用化学方法检测了芒果的理化参数(总糖含量、含水率、维生素C含量和pH值),建立了频率与芒果介电参数的拟合方程,并用SAS软件分析芒果的介电特性与其内部品质的关系,建立了回归方程。因此,可以通过检测芒果的介电参数来预测芒果内部品质的理化参数参考值,从而对芒果进行分选。     

高压矩形脉冲电场对果蔬干燥速率的影响

高压矩形脉冲电场作用果蔬后能有效地击穿细胞膜,增强渗透性,最大限度地提高干燥速率,缩短加工时间,减少加工能耗。为此,在高压矩形脉冲电场下对萝卜进行干燥前预处理,运用响应面设计法进行对比试验,分析了萝卜干燥速率的变化,获得了高压矩形脉冲电场预处理的优化工艺参数。结果表明:高压脉冲电场的3个参数对白萝卜干燥性能的影响均达到极显著水平,作用程度依次为脉冲强度、脉冲个数和作用时间;经高压脉冲电场预处理后干燥速率比未处理的平均提高13%,当脉冲强度、脉冲个数和作用时间为1420V/cm,30个,110μs时预处理效果最佳,干燥速率比未处理提高40%。结果表明,采用高压脉冲电场预处理对提高果蔬干燥速率效果明显,作为预处理工艺应用于加工时间长、能耗大的真空冷冻干燥中有很好的应用前景。     

苹果介电常数与干燥特性相关性研究

使用HIOKI LCR测量仪及配套电极测量了热风干燥过程中苹果及苹果与空气混合物的相对介电常数,通过介电常数与干燥特性指标的拟合,分别建立了苹果、苹果与空气混合物介电常数与相对含水率、干燥速率的关系方程。结果表明,介电常数与干燥特性指标均显著相关,且混合物介电常数与干燥特性指标相关性更好。     

介质含水率与探地雷达电磁波特征参数关系

【目的】研究GPR电磁波属性参数与含水率的内在关系,揭示流域范围内土壤水分赋存特征具有重要意义。【方法】利用美国劳雷工业SIR-3000型地质雷达,对不同含水状态风积沙进行GPR探测试验,分析了不同含水率风积沙试样中电磁波传播过程的参数特征,建立了其与含水率的关系模型,并推算介电常数;利用介电常数仪直接测定不同含水率风积沙试样的介电常数,对比基于波速间接所得介电常数,校验了介质含水率与电磁波特征参数关系模型的有效性。【结果】随介质含水率增加,GPR电磁波的双程走时呈非线性增加趋势,波速呈负线性降低趋势;随含水率增加,基于GPR波速间接推算介电常数与介电常数仪直接测定介电常数呈相似增大趋势,相同条件下两类介电常数最大误差约3.6%。【结论】借助GPR电磁波波速与双程走时可以有效评价风积沙水分赋存特征与介电特性。     

电容法粮食物料含水率与介电常数关系研究

粮食物料含水率是影响其介电特性的主要因素,电容法是通过粮食的介电特性来测定含水率的间接方法.试验采用圆筒式电容传感器,研究了3种粮食物料含水率与其相对介电常数的关系.试验表明,含水率与相对介电常数之间有较好的线性相关性,可以建立两者之间的数学模型.同时,不M种粮食物料的关系模型不同,相关性程度也有差异.需要建立含水率与介电常数、容积密度及环境因素等多参数之间的关系模型,才能提高电容法检测的精确度.     

果蔬热风干燥含水率在线测量装置设计与试验

为了实现果蔬热风干燥的智能化控制,综合运用数学模型法与介电常数法,以IAP15W4K58S4型单片机为主控芯片,利用现有的高精度电容传感器AD7746,设计了基于MCU的果蔬热风干燥含水率在线测量装置。以鸡腿菇为研究对象,通过热风干燥试验,建立了可准确预测其热风干燥过程中含水率的数学模型和相对介电常数-含水率计算模型,并用程序语言将模型进行编码及编译并写入系统,实现了双模式测量。验证结果表明:该装置能准确测量鸡腿菇热风干燥过程中的含水率,测量结果相对误差小于3%。     

基于介电特性的薏米含水率检测方法

研究了测量信号频率(1～1 000 kHz)、温度(5～40℃)和含水率(14.7%～22.7%)对薏米相对介电常数的影响,分析了影响相对介电常数变化的原因,建立了100 kHz下基于相对介电常数和样品温度预测薏米含水率的数学模型,并对模型进行了验证。研究结果表明,在1～1 000 kHz频段内,薏米的相对介电常数随着样品含水率和温度的升高而增大,却随着信号频率的增大单调减小;频率一定时,可用三次多项式表示含水率与相对介电常数和温度的关系;100 kHz下模型的决定系数是0.997 6,实测薏米含水率与预测含水率的决定系数为0.997 7。     

基于介电特征的苹果霉心病检测方法

针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测.基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利...     

干燥过程中谷物水分在线测量系统

讨论了以由谷物含水量 (介质介电常数 ε)变化引起电容式传感器振荡频率的变化来测量谷物水分的方法。采用同心圆式电容传感器对谷物干燥设备进行在线水分测量及控制 ,建立了定流量条件下谷物水分同电容传感器振荡频率、谷物温度相关的数学模型     

基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算

提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法.首先使用Lab模型对苹果图像进行分割.然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域.接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割.这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果.实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s.     

绿豆介电特性的研究

以绿豆为对象,研究了测量信号频率、含水率、温度、容积密度对绿豆介电参数的影响。研究结果表明:在1k～1MHz频率范围内,绿豆的相对介电常数和介质损耗因数皆随着频率的增大单调减小;当绿豆的含水率与温度增高时,其相对介电常数和介质损耗因数均呈增大的趋势;但容积密度对绿豆介电参数的影响并未呈现出一定的规律性。     

基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型

为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。