1—MCP对红星苹果贮藏期间伤乙烯合成的影响

以红星苹果果实为试材，设机械损伤、机械损伤＋1-MCP、对照3种处理，进行贮藏期间伤诱导乙烯的生物合成过程中ACC合成酶（ACS）活性、ACC积累水平、ACC氧化酶（ACO）活性和乙烯释放速率变化的试验研究。试验结果表明，机械伤刺激了果实ACS和ACO活性，促进了果实乙烯释放，加速了果实衰老；而1-MCP则抑制了受伤果实中ACS和ACO活性，提高了受伤果实贮藏后期ACC积累水平，显著地减少了受伤果实乙烯的释放，改善了受伤果实的贮藏品质。     

Plackett-burman设计法筛选超声波提取苹果多酚工艺的主要影响因子

以苹果鲜渣为原料,利用超声波辅助提取苹果渣中的多酚。在单因素实验的基础上,采用Plackett Burman试验设计对超声波提取的因素进行了研究,筛选出对超声波提取苹果多酚具有显著影响的因子:温度(p=0.0334)、乙醇体积分数(p=0.0241)和提取次数(p=0.0237)。     

国内苹果膳食纤维的研究进展

随着人们生活水平的不断提高,饮食日趋精细,缺乏膳食纤维的情况也日趋严重,膳食纤维资源的开发和应用成为研究热点。从化学构成、提取工艺、改性应用等方面综述了苹果膳食纤维,论述了提取中各工艺的特点,并介绍了不同提取方法的最佳工艺。     

晋南地区红富士苹果贮后品质劣变的原因及防范措施

在对近年来山西省晋南地区红富士苹果采后贮藏过程中出现的风味品质下降、虎皮病、果肉果心褐变、耐贮性下降等问题进行深入调查研究的基础上,总结了采收与采后环节引起红富士苹果贮后品质劣变的原因,并提出了相应的防范措施。     

石榴渣多酚类物质提取工艺研究

以石榴渣为原料,研究了提取溶剂及其浓度、浸提温度、浸提时间和料液比对多酚提取效果的影响,并通过正交试验对4因素影响下的提取工艺进行了优化,确定了石榴渣多酚乙醇提取的最优工艺为:乙醇体积分数50%,浸提温度60℃,料液比1:20,浸提时间4h,以此优化工艺进行试验,一次提取得率为0.51%,二次提取得率为0.69%。超声波辅助提取的最佳处理时间为30min,提取2次,多酚得率为0.79%。原料干燥方式采用烘箱干燥较好。该工艺具有一定的实用性和可行性。     

柑橘皮渣降解酶的筛选

从6种果胶酶中,筛选出对柑橘皮渣降解作用良好的果胶酶W1,适宜用量为0.05%;从5种纤维素酶中,筛选出对柑橘皮渣降解作用良好的纤维素酶R-10,适宜用量为0.01%。由果胶酶W1和纤维素酶R-10组成的复合酶,适宜的酶解温度为30℃,酶解时间为24h。     

成熟期苹果树冠层器官异源图像配准

为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。     

图像中成熟苹果果实定位方法研究

针对目前苹果果实图像定位中存在的准确度较低、速度较慢等问题,在分析比较的基础上,对苹果果实定位方法进行了进一步的思考和研究。以3点确定圆算法为中心,配合图像中树枝树叶部分的分割、果实边缘的检测及去除图像的噪声等技术,以使处理速度满足实时要求,并使果实定位结果准确。经测试,本方法对成熟苹果果实具有较好的定位效果。     

苹果病害智能诊断方法研究与设计

针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法.采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验.该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%.在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用.     

基于高光谱图像技术预测苹果大小

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。