植物源农药中生物碱提取和纯化技术进展

生物碱是广泛存在于植物中的碱性含氮化合物,一些生物碱因其具有一定的防治病虫害等作用,成为近年来研究的热点。为了使生物碱提取率和纯度不断提高,生物碱的提取与纯化技术也在不断地改进与发展。本文综述了近年来植物源农药中生物碱在提取和纯化新技术的进展,并分析探讨新技术原理、优缺点以及发展前景。     

"服务无小事,小事意义大" ——高校图书馆服务礼仪片论

从学校公共关系角度,揭示了高校图书馆服务礼仪对图书馆形象和高校形象所具有的形象外显和形象隐喻价值,论述了“规范的服务礼仪”的基本要求,探讨了在服务礼仪的教化和培训中内化和外化相结合的方式。     

高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用

传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。     

板鸭肌间磷脂的高效液相色谱分析

建立了固相萃取净化和高效液相色谱法测定板鸭中几种肌间磷脂的方法。板鸭肌肉中的磷脂用氨丙基硅胶固相萃取柱纯化,然后用高效液相色谱正相柱分离。通过紫外检测器和蒸发光散射检测器串联检测显示,该测定方法回收率为81.0％～99．0％,相对标准偏差为1．5％-2．3％。将该法应用于板鸭样品的分析获得了较好的效果,经测定,板鸭肌间脑磷脂、卵磷脂、磷脂酰丝氨酸、神经鞘磷脂和溶血磷脂酰胆碱分别占肌间脂肪的8．79％、14．67％、0．11％、0．52％和0．27％。     

基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

为了采用机器视觉对霉变花生仁的自动识别与分选,研究了一种基于花生仁图像特征和人工神经网络的霉变识别方法。首先,利用Sobel算子直接对噪声含量少、边缘保存较完整的B分量灰度图进行边缘检测,经过形态学滤波、填充、合成等处理去除背景,得到分割后的彩色花生仁图像。然后提取颜色特征H、I、S及纹理特征RW、GW、BW,将其作为MATLAB所创建的神经网络的输入,并分别定义正常、轻度霉变、严重霉变3组代码为100、010、001的类型作为网络的输出,建立特征参数与霉变等级之间的神经网络识别模式。试验结果表明,该方法对正常花生仁、轻度霉变花生仁、严重霉变花生仁的检测准确率分别为95%、90%、100%,得到了较好的识别效果。     

采摘期成熟棉花不同部位颜色识别分析

为正确识别自然环境中处于采摘期的成熟棉花,确定其在三维空间中的准确位置,从而为机械手运动提供参数完成棉桃的自动采摘,研究了基于色差信息的棉花识别方法。对200幅自然环境下拍摄的图像在不同的颜色模型下,分析了棉花不同部分颜色的特征,利用成熟期棉桃表面颜色特征与棉叶、棉枝颜色特征的差异,建立了利用色差信息进行识别的视觉模型,将成熟棉桃从背景中识别出来。试验结果表明,该方法具有对棉花进行识别的良好性能,而且不需要模型转化,提高了识别效率。     

基于激光图像的苹果品质分析与模型

该试验利用波长650 nm,功率25 mW的半导体激光及计算机视觉技术,初步探讨了激光图像的影响因素以及利用激光图像对苹果(嘎拉、红富士)品质进行无损检测的可行性。分别测定贮藏期间苹果的硬度、固酸比、果面底色、果型等品质指标,并获取图像参数及其像素个数(S1、S2、S3、S4)。试验结果显示,苹果的向阳面和背阳面对获取的激光图像的像素个数有显著的影响,而果型大小对其无显著影响。其中图像参数S3与各品质指标的皮尔逊相关系数最高。逐步回归表明,引入变量S3后模型的解释率最好(最高R²为0.99),且都为极显著水平(P≤0.01)。试验的结果为利用小功率激光图像对苹果品质进行无损检测提供了理论依据。     

灰树花液体发酵及多糖提取工艺的优化研究

为了优化灰树花液体发酵及多糖提取工艺,根据试验数据建立了以菌丝生物量为响应值的响应面方程,优化发酵工艺为通气量1.4∶1(V/V)和pH值6.0,应用径向基函数(RBF)神经网络的方法,对菌丝生物量进行了拟合;采用正交试验方法,研究了醇析浓度、浸提次数、浸提温度等因子对多糖提取量的影响,结果表明：最佳提取工艺为料液比为1∶20,浸提3次,浸提温度为60℃,醇析浓度为85%,并拟合了多糖提取量响应面方程。     

基于EM算法的图像融合质量评价

为提出一种量化评价经图像融合所产生的结果图像的质量评价方法,采用一种混合瑞利(Rayleigh)概率密度函数(pdfs)对图像边缘强度直方图建模,混合模型中各项的参数和权重通过EM算法迭代估算得到。在建立的混合瑞利概率密度函数模型中,最小参数混合项对应图像的弱边缘,最大参数混合项对应图像的强边缘。因此,取最小参数项的标准方差作为噪声的标准方差估计,实现噪声盲估计;取最大参数项的标准方差作为图像模糊度的定量评价指标。通过估算混合瑞利pdfs模型中的参数变化可以评价图像质量。与其它图像质量评价方法相比,这种方法的最大优点是不需要知道图像构造等细节信息,不需要图像变换,只要有原始图像即可对其进行评价。而且对较小噪声也能较精确地估计。研究表明这个技术很强健,并对要评估的图像依赖很小。     

基于多方位视觉的果实形状特征的提取研究

针对传统瓜果分级中捕捉单幅果实图像来分析果实特征时信息较少的缺陷,提出了一种基于多方位视觉系统的果实形状特征提取算法。同步采集3个方向的果实图像信息,经OHTA空间上的图像分割和改进的BLOB算法去噪声等处理后,分别给出果实的多方位的图像特征信息。运用统计学原理,设计了线性分类器,对3个方向的图像特征信息进行了互补性融合,得出分级判别准则。利用开发的智能瓜果精选分级试验样机,验证了该算法的有效性, 试验结果证明识别成功率达到97％,达到了实用的要求。