非化学处理对玉米象成虫的控制作用初探

通过试验初步研究半导体激光、紫外线以及与植物精油结合处理等非化学处理对玉米象成虫的控制作用;结果表明:低功率范围的半导体激光处理对玉米象的控制作用不佳;紫外线照射各处理组对玉米象均表现出一定的控制作用,其中254nm 20min处理组玉米象死亡率最高,并在第4d、5d与其它各组达到显著差异;物理、生物结合处理对玉米象成虫的控制作用较好,紫外(254nm 20min) 枫杨处理组最好,从第2d开始起表现出最有效的控制作用,且与其他各组差异显著,在第4d、第5d时死亡率达到了100%;非化学处理对玉米象有较好的处理作用,结合处理效果更佳,控制机理和具体参数有待于进一步研究.     

基于BP神经网络对苹果呼吸强度的预测

应用BP神经网络,通过苹果贮藏期间多维数据与呼吸强度的相关分析确定网络的拓扑结构,建立苹果呼吸强度的人工神经网络模型.仿真结果表明,该神经网络能很好地拟合不同贮藏条件下的呼吸强度,模型预测精度达到90%以上.同时,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值矩阵,使神经网络的预测精度进一步提高.     

利用大豆发芽开发富含γ-氨基丁酸的玉米味豆乳

以富含γ-氨基丁酸(GABA)的大豆芽和玉米浓浆为原料研制玉米味发芽豆乳。研究了大豆发芽过程中,适宜用来制作豆乳的最佳芽长,并采用正交试验设计优化豆乳配方和稳定剂添加量。结果表明:芽长为3~4 cm,发芽时间37~43 h,GABA含量是对照组的6~8倍,制作的豆乳无豆腥味、青芽味。白砂糖、玉米浓浆和Na Cl添加量分别为30,50和0.75 g·L~(-1)时,豆乳口感清甜,玉米味、豆乳味协调。采用0.75 g·L~(-1)复合磷酸盐2号,2 g·L~(-1)复合增稠剂(黄原胶∶海藻酸钠=2∶3),0.8 g·L~(-1)复合乳化剂(蔗糖脂肪酸酯+分子蒸馏单甘酯,HLB值=11)复配的稳定剂得到的豆乳稳定性最好。     

基于多传感器融合技术的苹果成熟度检测研究

苹果是消费者十分喜爱的水果之一,其成熟程度直接决定其口感和可接受性等消费指标,因此对其成熟度的研究有着十分重要的意义[1].以往对苹果成熟度的测定都是采用单一的检测方法,或者是2种方法简单地叠加来,而苹果的成熟度指标是多方面的,单一的检测手段往往是不全面的[2].如计算机视觉可以较好的分析检测苹果的外部品质,却无法检测内部品质;敲击振动可以和苹果的硬度、脆性等联系紧密,在外形、颜色等方面显得无能为力.如何充分利用各种检测方法的长处,取长补短,提高检测的全面性、可靠性和灵敏度,是苹果成熟度快速无损检测的新趋势.为此我们拟探讨一种基于计算机视觉和敲击振动两传感器信息融合技术进行无损检测苹果成熟度的方法.     

基于高光谱图像的鸡种蛋孵化早期胚胎性别鉴定

为了对鸡种蛋孵化早期胚胎进行性别鉴定,构建了高光谱图像采集系统,在400~1 000 nm范围内获取94枚种蛋孵化0~12 d的高光谱透射图像。分别在胚胎的圆头、中间、尖头3个部位选择感兴趣区域(region of interest,ROI),获取400~1 000 nm波段的响应信号,构建了支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)的鸡胚胎性别鉴定模型,并比较了不同孵化时间雌雄胚胎的鉴别准确率。试验结果表明,SVM模型、PLSDA模型和ANN模型均对孵化第10天种蛋中间部位检测效果最好。随后通过分析第10天种蛋中间部位光谱响应的差异,选取600~900 nm的光谱值构建胚胎性别鉴定模型,结果发现,3种模型的判别准确率均有上升,SVM模型和PLSDA模型预测集样本判别准确率均为75.00%,ANN模型预测集样本判别准确率达到82.86%。其中,ANN构建的种蛋孵化胚胎性别检测模型的整体效果优于SVM模型和PLSDA模型。结果表明高光谱图像技术在检测鸡种蛋孵化早期胚胎性别方面有一定效果,但种蛋蛋壳的个体差异会对鉴定准确率造成一定影响。     

中途加温和延期贮藏对"白凤2号"桃冷藏效果的影响

以“白凤2号”桃为试材,研究中途加温和延期贮藏2种处理方式对桃冷藏效果的影响。结果表明:0℃连续冷藏30 d的桃易受冷害,后熟3 d后硬度为38.36 N/cm2,不能正常软化成熟,果肉质地干化、出汁率为21.89%,无桃果实应有的风味;中途加温处理避免了桃的冷害和絮败的发生,果实能正常后熟软化、硬度为3.27 N/cm2,出汁率高达49.92%,有浓郁的桃风味,保持了较高的商品价值;延期贮藏的桃果实果肉质地较软,后熟3 d后硬度仅为2.0 N/cm2,果肉出汁率降低至28.54%,风味变差,果肉呈现出明显的絮状,商品价值较低。试验还发现,冷害并不使“白凤2号”桃果肉发生褐变。     

采后热空气处理对嘎拉苹果质地的影响及其作用机理

应用整果穿刺(Puncture)和质地多面分析(TPA)的方法研究采后热处理(38℃4d)对嘎拉苹果质地的影响,同时研究热处理对果实不同溶解性果胶含量的影响,建立不同溶解性果胶含量与果肉硬度之间的相关性。研究发现,2种测试方法都能较好的反映苹果质地特点;嘎拉苹果的果肉硬度与水溶性果胶含量呈极显著的负相关,与碳酸钠溶性果胶呈极显著的正相关,而与CDTA(环乙二胺四乙酸)溶性果胶、硫酸溶性果胶、总果胶含量没有显著的相关性。采后热处理能显著提高贮藏后期嘎拉苹果的果皮和果肉硬度、果肉的凝聚性、咀嚼性和回复性,这主要是由于热处理显著减少了嘎拉苹果水溶性果胶含量的上升,并维持较高的碳酸钠溶性果胶,但对CDTA溶性果胶、硫酸溶性果胶和总果胶没有显著的影响。     

基于计算机视觉和神经网络检测鸡蛋裂纹的研究

为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性和效率，综合运用计算机视觉技术和BP神经网络技术，实现对鸡蛋表面裂纹的无损检测和分级。首先，通过计算机视觉系统获取鸡蛋表面的图像，对图像分析处理，提取了裂纹区域和噪声区域的5个几何特征参数。其次，将5个参数作为输入，建立结构为5-10-2的BP神经网络模型，对裂纹进行识别和鸡蛋的自动分级。试验结果表明模型对裂纹鸡蛋的识别准确率达到了92.9%，对整批鸡蛋的分级准确率达到了96.8%。     

辣味咸鸭蛋的研制

以新鲜鸭蛋为原料,通过添加辣椒、八角、桂皮和生姜,采用正交实验,对腌制剂配比成分进行优化选择,研究出一种具有保健功能的咸鸭蛋。同时在腌制过程中,对料液中的NaCl浓度以及蛋内水分含量进行了测定,来检测鸭蛋的腌制过程。研究结果表明,对于24个鸭蛋(约2160g),辣味咸鸭蛋的最佳配方为:水1800g,NaCl270g,辣椒60g,八角2.4g,桂皮3g,生姜9.6g。     

基于射频识别中间件的粮食质量安全追溯系统

为建立快速、全面、精确的粮食质量安全追溯信息系统,研究了射频识别（RFID）中间件技术应用在粮食质量追溯中的业务流程及使用方式,结合江苏省粮食流通特点完成了基于射频识别中间件技术的粮食供应链的系统流程分析,进而确定了符合粮食质量安全中间件的软硬件配置。在此基础上采用结构化设计方法（SM）进行粮食质量安全追溯RFID中间件应用体系的系统架构。最后分别应用VC++方法和AutoRunner工具对系统进行集成和测试。单标签和动态应用测试结果表明：系统识别准确率、识读工作周期和系统连续正常运行时间分别达到95.3%、8.6 s和1 000 h。该系统具有应用于粮食质量安全追溯的前景。