基于多特征融合的电子鼻鉴别玉米霉变程度

为了提高电子鼻检测玉米霉变程度的正确率,该文探究了电子鼻信号不同特征组合的表征对霉变玉米鉴别结果的影响。首先,运用电子鼻对霉变玉米的5组样本训练集与测试集进行测试,获得测试信号。其次,分别提取测试信号的积分值(integral value,INV)、平均微分值(average differential value,ADV)、相对稳态平均值(relative steady-state average value,RSAV)作为特征值,5组训练集与测试集均分别采用3种单一的特征值或其组合特征值来表征。然后,运用Fisher判别分析(fisher discriminant analysis,FDA)分别对5组训练集进行判别分析,并用对应的测试集进行检验。FDA分析结果指出,电子鼻测试信息分别在单一特征和2个特征组合表征下,不同霉变程度玉米是不能有效分开的,但在2个特征组合表征下的鉴别正确率比单一特征有所提高;当用3个特征组合来表征测试信息时,FDA鉴别能力得到提高,鉴别正确率在96%以上。另外,借助于WilksΛ统计量考察了电子鼻中每个传感器测试信号表征的差异性,对3个特征组合的表征情况进行了表征变量筛选。FDA分析结果显示,筛选前后的鉴别结果非常相近,最低鉴别正确率均在96%以上,这说明不同传感器需要不同的特征表征,以体现其差异性,由此也减少了计算的复杂性。研究结果表明,用多特征融合模式可更有效地表征电子鼻对霉变玉米的响应信息,有利于提高霉变玉米的鉴别正确率。同时,该研究成果也不失一般性,为电子鼻信号表征提供了一种新思路。     

西三线0.8设计系数段环焊缝容许缺陷尺寸

为减少管材用量、降低工程造价,西三线27#阀室一烟墩压气站间300 km管道采用了0.8设计系数,相比以往的0.72设计系数,管道的安全设计系数由1.39降为1.25,管道环向应力水平相比提高11.5％.针对0.8设计系数的上述特点,在介绍目前国内外管道环焊缝焊接缺陷确定方法的基础上,重点对相关方法和检测标准进行对比和差异分析.基于西三线0.8设计系数段的实际工况,采用API 1104-2005标准中推荐的工程临界评估（ECA）方法,计算分析了管道环焊缝的容许缺陷尺寸,认为西二线无损检测规范规定的容许缺陷尺寸可以适用于西三线0.8设计系数段.     

基于核磁共振成像的农产品几何模型重构

为了提高农产品数值模拟的精度,需要为其提供精确的农产品几何模型。该研究以具有不规则几何特征的农产品芒果、香蕉和苹果为试验对象,利用核磁共振成像仪获取的断层切片图像,借助于计算机图形学技术和视觉化工具函数库Visualization Toolkit5.4(VTK),实现了其几何模型的重构。结果表明,3种农产品几何模型的体积值与其真实值之间的误差均小于3%,与标准方法测得结果具有很好的一致性。该研究为农产品几何模型获取提供了一种新的方法,能为农产品数值模拟、有限元分析以及品质检测等提供直接的几何模型支持。     

农业院校《检测技术》课程教学改革实践

《检测技术》课程是我校农业电气化及相关专业的一门专业基础课。针对该课程传统教学存在的不足,对该课程理论教学改革进行了探讨,提出了课堂理论教学以启发讲授与实例分析为主,重点放在传感器的应用上;多媒体课件与板书相结合,理论讲解、交流讨论交替进行的教学理念。这些改革措施有利于提高学生的专业素质、创新意识和实践能力,收到了良好的教学效果。     

近红外光谱法快速鉴定干海参产地

该文采用近红外漫反射光谱法,对来自4个不同产地的96个干刺参样品,进行了产地鉴别分析。研究表明：在5 000～4 000 cm-1 波段,干海参样品具有丰富的光谱结构,且反映出了由于海参生长环境不同带来的差异性;对该波段的一次微分光谱数据进行主成分聚类（PCCA）计算,可成功实现对其产地的鉴定分析。该研究为动物性海洋食品的产地快速鉴别分析提供了新方法。     

2009—201O年新疆地区家禽禽流感免疫抗体监测与分析

2009--2010年,对新疆部分地区蛋鸡、肉鸡、家养水禽的养殖场随机采集血清样品10193份,活禽市场采集血清样品1620份。用HI方法对禽流感免疫抗体进行检测,结果表明：蛋鸡的H5免疫抗体合格率为33．33％～100％,其中0效价率为33．33%-80．00％;H9免疫抗体合格率为62．4%-100％,20%-33％蛋鸡场存在100％的0效价现象。肉鸡H5免疫抗体合格率为0％-100％,其中7．69%-69．6％肉鸡群中H5抗体0效价率为100％。水禽的H5免疫抗体合格率为0%-100％,有25％33．33％鸭群全部是0效价。活禽市场H5抗体效价≥410g2的比例为10．59％-83．57％,H9抗体效价至410醇的比例21．70％-67．14％。     

XND-A型奶检仪及其检测方法的研究报告

本文介绍了一种以电导电极为传感器的便携式奶检仪,以及能快速、准确、综合地检测出掺假加水奶、酸败奶、乳房炎奶的两种检测方法。经大量试验验证和技术鉴定表明,其检测速度比单项检测快20多倍,直接法检测率达92.5％,间接法检测率约达100％。     

高光谱图像技术在掺假大米检测中的应用

为了有效判别出优质大米中是否掺入劣质大米,该文研究了一种针对大米掺假问题的快速、无损检测方法。从市场上购买了东北长粒香大米和江苏溧水大米,按纯东北长粒香大米、3∶1、2∶2、1∶3和纯江苏溧水大米共5个掺合水平进行大米试验样本的制备。利用可见-近红外高光谱图像采集系统(390~1050 nm)获取了200个大米样本的高光谱图像。采用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(region of interest,ROI),并提取出所有样本在ROI内的平均高光谱数据。采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立全光谱波段下的大米掺假判别模型,径向基(radial basis function,RBF)核函数模型交叉验证准确率为93%、预测集正确率为98%。由于高光谱信息量大、冗余性强且受噪声的影响较大,该文采用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)分别对大米高光谱图像和高光谱数据进行处理,从特征选择和特征提取2个角度对原始高光谱数据进行处理,通过主成分权重系数图选择了531.1、702.7、714.3、724.7、888.2和930.6 nm 6个特征波长,通过留一交叉验证法(leave-one-out cross-validation,LOOCV)确定并提取出PCA降维后的最优主成分数(number of principal component,PCs)为9。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分数作为模型的输入,建立SVM模型。试验结果表明,基于特征波长SVM模型的交叉验证准确率为95%、预测集正确率为96%,基于最优主成分数SVM模型的交叉验证准确率为94%、预测集正确率为98%。该研究结果表明,该文建立的基于特征波长和基于最优主成分数的SVM模型均具有较优的预测性能,且利用高光谱图像技术对大米掺假问题进行检测是可行的。     

基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择

为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950～1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。     

电子鼻对草莓采后贮藏早期霉菌感染的检测

为了实现电子鼻对草莓贮藏期常见霉菌感染的早期检测,对草莓果实分别接种灰霉、扩展青霉和根霉3种主要病原菌,以无菌水处理为对照组,每2d采用PEN3电子鼻获取草莓的气味,并用气质联用技术分析草莓气味。结果表明,草莓接种病原菌2d后,主成分分析能够正确区分正常果实(对照组)与病害果实,且可以较好区分草莓感染病原菌种类,多元方差分析结果也显示接种不同病原菌对草莓果实挥发性物质的影响差异显著(P<0.05),通过Fisher判别建立的回归函数对3种病原菌灰霉、扩展青霉和根霉及对照组的判别正确率分别为100%、93.3%、86.7%和100%。载荷分析及气质联用技术结果表明病原菌对草莓果实挥发性物质的影响主要体现在烃类及酯类的变化。研究结果可为实现草莓采后贮藏和流通过程中质量变化和病原微生物的感染进行无损快速检测和监测提供参考。