高频超声波技术在食品工业中的应用及展望

介绍了高频超声波技术在食品中的应用及原理,尤其是高频超声波在食品检测、加工流程和在线监测中的应用;指出高频超声波技术需要改进的方面。     

基于介电特性的大豆油加热过程中品质无损检测技术的研究

采用自制平行电极板检测大豆油加热及贮存过程中介电特征值电容和电导的变化情况,用国家标准分析方法测定其酸价、过氧化值和色度等品质指标,分析大豆油品质参数与介电参数之间的相关性。结果表明:介电常数和电导与酸价、过氧化值和色度3项品质指标之间均存在一一对应的线性相关性,较高温加热后其相关系数大于较低温加热的;经200℃高温加热后,过氧化值与电导的相关系数最高,为0.992 9,电导与介电常数相比,更适合评价油脂的品质,进一步说明了当大豆油品质劣变较严重时,更适合采用电导为指标定量描述其品质。采用介电特性参数无损检测大豆油品质在理论上具有可行性。     

猪肉剩余货架期快速预测电化学设备的设计与试验

针对生鲜猪肉等短货架期食品对微生物快速检测的巨大需求,该研究依据微生物呼吸作用的电子传递规律,采用原电池的工作原理,结合构建的微生物生长预测模型(4~30℃)决定系数R2为0.9954以上,试制了操作简单、方便快捷的生鲜猪肉剩余货架期的电化学预测设备,并采用Labview编程语言开发了信号采集和数据分析软件。结果表明该设备检测时间为20 min,可预测4~30℃范围内生鲜肉的剩余货架期,预测准确度为1.02~1.06,研究结果为采用电化学方法预测食品中微生物含量及其货架期提供理论参考。     

基于高光谱的冬油菜叶片磷含量诊断模型

为快捷、无损和精准表征冬油菜磷素营养与冠层光谱间的定量关系,该文以连续3a田间试验为基础,探究叶片磷含量的敏感波段范围及光谱变换方式,明确基于高光谱快速诊断的叶片磷含量有效波段,降低光谱分析维度,提高磷素诊断时效性。以2013-2016年田间试验为基础,测定不同生育期油菜叶片磷含量和冠层光谱反射率。此后,对原初光谱(raw hyperspectral reflectance,R)分别进行倒数之对数(inverse-log reflectance,log(1/R))、连续统去除(continuum removal,CR)和一阶微分(first derivative reflectance,FDR)光谱变换,采用Pearson相关分析确定叶片磷含量的敏感波段区域。在此基础上,利用偏最小二乘回归(partial least square,PLS)构建最优预测模型并筛选有效波段。结果表明,油菜叶片磷含量的敏感波段范围为730~1300 nm的近红外区域;基于敏感波段的FDR-PLS模型预测效果显著优于其他光谱变换方式,建模集和验证集决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.822和0.769,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.039%和0.048%,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.091。根据各波段变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值大小,确定油菜叶片磷含量有效波段分别为753、826、878、995、1 187和1 272 nm。此后,再次构建基于有效波段的油菜叶片磷含量估算模型,R2和RMSE分别为0.678和0.064%,预测精度较为理想。研究结果为无损和精确评估冬油菜磷素营养提供了新的研究思路。     

杭州古树树干空洞状况调查研究

使用Fakopp声纳探测仪对杭州市113株古树树干的内部腐烂空洞情况进行检测。按树干内部空洞的比例大小,将古树空洞程度分划为无空洞、轻度空洞、中度空洞、重度空洞4个等级,检测结果显示,古树空洞程度各个等级所占比例分别为25.7%、15.9%、 30.1%、 28.3%。在此基础上对古树空洞形成的原因进行分析,并提出了保护措施。     

应力波无损检测技术及其在木结构古建筑保护中的应用

介绍了应力波无损检测技术的基本原理, 回顾了应力波技术在古建筑保护中的应用进展及存在的问题, 最后对发展前景进行了展望, 并给出进一步研究的建议。     

基于近红外高光谱图像技术的栗果品质无损检测

提出一种基于近红外高光谱图像技术的板栗果实品质快速无损检测方法。分别选取3个不同品种栗果、1个品种的霉变栗果和1个品种的虫害栗果各30个样品,采集供试样品的近红外高光谱数据;采用偏最小二乘法(PLS)建立栗果中总糖和淀粉含量预测模型,预测值与实际值的相关系数为0.9313～0.9587,均方根误差为0.062 4～0.225 0;结合主成分分析法(PCA),建立不同品种栗果鉴别以及识别霉变、虫害、正常栗果的判别分析(DA)模型,模型的识别率分别为96.7%和98.6%。结果表明,近红外高光谱图像技术可用于栗果总糖和淀粉的定量预测,以及不同品种栗果和霉变、虫害果的快速定性识别。     

颗粒饲料介电特性研究及含水率模型建立

为了探究颗粒饲料的介电特性,实现颗粒饲料含水率快速检测,以畜禽、水产颗粒饲料为研究对象,采用同心轴圆筒式电容器,研究了信号频率(1～200 k Hz)、温度(10～30℃)和含水率(8.8%～19.1%)对颗粒饲料相对介电常数的影响,建立了相应的含水率预测模型。结果表明,颗粒饲料的相对介电常数随着含水率和温度的增加而增加,随着测量信号频率的增加而减小;以决定系数R2和标准差SE为评价指标,通过比较,在10 k Hz下猪、禽颗粒饲料含水率模型最佳,其决定系数R2分别为0.996 6、0.998 4;在200 k Hz下,水产颗粒饲料含水率模型最佳,其决定系数R2为0.999 2。经过实验验证,预测颗粒饲料含水率的绝对误差范围在±1.1%,说明基于介电特性预测颗粒饲料含水率是可行的,为基于介电特性颗粒饲料水分检测仪的开发提供了指导意义。     

基于光纤探头的洋葱近红外光谱检测的数值模拟

利用Monte Carlo方法模拟光在洋葱组织内部的传输特性,并结合采用光纤探头的接触式测量条件,对漫反射检测信号进行仿真计算,分析表皮厚度和光学性质对测量的影响。结果表明,表皮对信号强度有明显的衰减作用,但对平均穿透深度影响不大。在波长800nm处,探测点到入射点的距离(源探距)为0.9~2.0cm时,在保证信号强度的同时可达到0.5~0.8cm的平均穿透深度,并可检测到此深度的颈腐病害(Botrytis allii Munn.);使用直径和数值孔径较大的光纤探头可以在保证测量精度的同时提高探测灵敏度。     

小麦分蘖形态学特征X射线-CT无损检测

针对传统小麦分蘖形态学特征需采用人工接触或有损方法获取,不仅过程繁琐、主观性强而且会影响小麦后续生长。为实现小麦分蘖性状快速、准确、无损测量,该文提出一种基于X射线断层成像的小麦分蘖形态学特征提取方法。首先构建了小麦分蘖X-ray CT断层扫描成像系统,采用滤波反投影(filtered back projection,FBP)断层重建算法和图形处理单元(graphics processing unit,GPU)加速算法快速获取小麦分蘖茎秆断层图像,设计了专门的分蘖图像分析算法实现对小麦分蘖形态学特征参数(分蘖数、分蘖角度、分蘖茎粗和分蘖壁厚)的无损检测。该研究对107株小麦植株测量结果表明:分蘖数测量准确率可达100%,分蘖角度、茎粗和壁厚的平均测量误差分别为3.65%,4.84%和7.86%。该技术相较于人工测量方法和石蜡切片方法,能够对小麦分蘖形态学特征进行较为精准无损检测,实现单株测量效率约200 s,对于小麦功能基因组和抗倒伏能力品种的筛选具有重要的研究意义。