废鸡蛋液为氮源对平菇粗多糖含量及其抗氧化活性的影响

为高效利用蛋鸡厂废鸡蛋液资源,选取废鸡蛋液作为氮源代替麸皮用于平菇栽培,探究其对平菇子实体中粗多糖产量及其体外抗氧化活性的影响。结果表明:添加废鸡蛋液对于平菇粗多糖得率没有显著影响,各处理组粗多糖得率维持在2.87%～4.93%。粗多糖浓度为10 mg/mL时,添加废鸡蛋液的P₄组总抗氧化活性最高,达到0.48 mmol/L（FeSO₄）,对ABTS⁺自由基和DPPH自由基的清除率均最高,分别为77.38%和86.19%。废鸡蛋液可以用于平菇栽培的替代氮源,表现出良好的粗多糖产率和抗氧化活性。     

基于改进YOLOv5的菇房平菇目标检测与分类研究

随着食用菌行业由自动化向智能化、信息化发展的趋势越来越明显，为了实现现代化菇房中平菇的准确检测，解决工厂化平菇栽培中收获阶段平菇之间相互遮挡等问题，帮助平菇采收机器人进行准确的自动化采收，该文提出了一种基于YOLOv5（you only look once version 5）模型的OMM-YOLO（ostreatus measure modle-YOLO）平菇目标检测与分类模型。通过在YOLOv5模型的Backbone层添加注意力模块，对输入的平菇图像特征进行动态加权，以获得更详细的特征信息，并在Neck层采用加权双向特征金字塔网络，通过与不同的特征层融合，提高算法的平菇目标检测的精度。此外，为了改善算法的准确性和边界框纵横比的收敛速度，该文采用了EIoU（enhanced intersection over union）损失函数替代了原有的损失函数。试验结果表明，与原始模型相比，改进模型OMM-YOLO对成熟平菇、未成熟平菇和未生长平菇的平均精度均值分别提高了0.4个百分点、4.5个百分点和1.1个百分点。与当前主流模型Resnet50、VGG16、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5m和YOLOv7相比，该模型的精确率、召回率和检测精度均处于优势，适用于收集现代化菇房中的平菇信息，有效避免了平菇之间因相互遮挡而产生的误检测现象。菇房平菇目标检测可以自动化地检测平菇的数量、生长状态等信息，帮助菇房工作人员掌握菇房内的菇况，及时调整温湿度等环境条件，提高生产效率，并且对可以对平菇进行质量控制，确保平菇产品的统一性和品质稳定性。同时可以减少对人工的依赖，降低人力成本，实现可持续发展，对智能化现代菇房建设具有积极作用。