低温物流过程中果蔬贮藏期预测模型与预测器

基于能量守恒原理,推导了基于0℃贮运条件下剩余贮藏期的计算式.结合现有的实验数据,在0～20℃范围内,得出了8种蔬菜贮藏期与贮藏温度之间的关系式和在0℃贮运条件下的贮藏期预测方程.经过芹菜在0、2、4、6和8℃的储藏实验证明,理论推导出的贮藏期与实验所得贮藏期相差时间不超过2d.并综合信息无线发送技术,开发了具有库存管理功能的果蔬贮藏期预测器,实际运用结果表明,预测结果具有较高的精度.     

果实膨大剂对陕西省猕猴桃产业负效应的调查分析

使用膨大剂处理猕猴桃幼果,能使果实体积显著增大而增产.但同时造成果实外观畸变不雅、风味变酸、果肉绿色减褪、硬度下降易软化、抗病性降低易腐烂、果实不耐贮藏、削弱树势造成大小年、潜伏食品质量安全问题等负效应,滥用膨大剂已对陕西省猕猴桃产业带来灾难性后果.     

现代低温物流与特色果蔬保鲜

以销定贮、定"流",多品种、多批次、小批量、小库容的贮运物流模式是对"以产定销,不定流"的计划经济时期果蔬物流模式的时代性理念和技术设施的一次革命."十五"国家科技攻关课题成果-XZH系列小单元组合式气调贮藏设备及相关技术,形成了特色果蔬"两多两小"的低温物流模式.它解决了在销区进行中长期贮藏的难题,克服了大帐气调贮藏方法的缺陷,还具有适用的广谱性,易于推广的特点,为提高食品安全性,使我国果农增收致富以及对我国的特色果蔬走向世界进行了有益的探索.     

可食性膜在切分果蔬保鲜中的应用

对可食性膜的种类、特性、保鲜机理及其在切分果蔬中的应用进行了综述,并阐述了可食性膜在发展中存在的问题,以期今后对可食性膜的研究探讨提供基础的理论借鉴.     

青海蔷薇科野生果树种质资源的研究

通过调查并结合有关文献和植物标本研究表明,青海省蔷薇科野生果树有60种（含2个变种、1个变型）,隶属于10属,占全省野生果树总数的53.6%。其中以蔷薇属（Rosa）和栒子属（Cotoneaster）最为丰富,分别有13种、12种,其次悬钩子属（Rubus）和李属（Prunus）分别有9种、8种,这4个属的种类占青海蔷薇科野生果树的70%;果实类型有梨果、聚合果、核果3种类型,其中梨果类、聚合果类占有较大比例,分别占总种数的45%和40%。青海省蔷薇科野生果树不少种类具有抗寒耐旱等特性,可作为砧木或抗性育种材料,一些种类果实营养较为丰富。青海蔷薇科野生果树主要分布于东部的黄河、湟水河及大通河流域,并划分为西倾山区、祁连山区和青南高原区3个分布区域,分析了各区的种类和分布情况;垂直分布在海拔1800~4000 m之间。另外,对几种重要野生果树资源进行了评价,并提出了开发利用的建议。     

自制保鲜剂对灵武长枣低温贮藏保鲜效果的研究

以可溶性固形物含量24.3%的灵武长枣为试材,研究了冷藏过程中果实品质变化及贮藏保鲜效果。结果表明,保鲜剂浸果极显著降低了霉烂果率,显著减缓了贮藏中后期果肉硬度下降和维生素C氧化分解,明显抑制了果肉蔗糖水解,显著提高了贮藏中后期脆好果率。但保鲜剂浸果对可溶性固形物、还原糖、总糖和果胶含量没有明显影响。脆好果率与果肉硬度、抗坏血酸含量和蔗糖含量均呈极显著正相关性,拟合曲线为二次多项式,相关系数分别为0.9266、0.9937和0.9971。果肉抗坏血酸含量和果肉硬度均与蔗糖含量呈极显著正相关性,相关系数分别为0.9894和0.9343。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

气动球果采摘柔性手爪设计与实验

针对球形果实采摘问题,采用气动多向弯曲柔性驱动器设计了2种规格带有回转腕部功能的多自由度3指采摘柔性手爪。该采摘柔性手爪采用中心对称结构,其柔性手指与驱动器复合一体,在气压下可产生贴合球果表面的弧状变形,3指协同配合运动抓取球果,并通过腕部旋扭分离方式完成采摘。研究了“刚柔耦合”驱动器的材料和制造工艺,建立了柔性驱动器形变模型,获得了其气压下的形变特性,并进行了相关实验验证。试制了采摘柔性手爪物理样机,研究分析了柔性手爪的工作空间、抓取模式和采摘时的力学性能,并在实验室搭建的采摘平台上进行了多种球果模拟采摘实验。结果表明,该采摘柔性手爪具有3种抓取模式,物形适应性好,抓取柔顺可靠、动作灵活,采摘主动安全、损伤小,适于多种球果的采摘。该柔性手爪采摘球果的尺寸范围为30~130 mm,三指交错强力握取球果的最大质量为1.28 kg。     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。