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桃果实絮败机理及减缓措施 总被引:5,自引:2,他引:5
桃果实在8℃以下的低温环境中贮藏2周以上极易受冷害,后熟过程中表现出果肉质地发绵、汁液减少等 絮败现象。絮败的产生主要是果胶甲酯酶(PE)和多聚半乳糖醛酸酶(PG)活性变化不平衡导致果胶质正常降解受 阻,形成凝胶所致。综述了近年来对于桃和油桃絮败机理方面的研究成果,从絮败发生的机理、絮败程度检测以及在 低温贮藏中如何减缓絮败发生的措施等方面进行了论述。认为影响桃果实絮败的主要因素是贮藏温度、品种、成熟 度等。絮败的评价主要用出汁率等方法,在贮藏中可以采用气调、中途加温、外源乙烯处理、延期贮藏等措施减缓絮 败发生。提出了需要近一步研究的内容。 相似文献
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蔬菜的全产业链生产与安全品控技术备受关注。本文以结球生菜为例,指出了生菜的全产业链过程中存在的主要问题,介绍了相对应的安全品控技术,并阐述了生菜产业的发展趋势。 相似文献
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选择国际上典型工程教育强国——美国和德国,从培养模式、培养目标、课程设置、实践教学等方面详细阐述了两国食品科学与工程高等工程教育的办学特色与经验,并在此基础上提出了对我国食品科学与工程高等工程教育人才培养的几点启示,旨在为我国食品科学与工程专业实施"卓越工程师教育培养计划"提供借鉴。 相似文献
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基于电子鼻判别桃果实瘀伤的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为建立一种无损检测桃果实瘀伤的方法,对桃果实施加外力使其产生瘀伤,在24℃、相对湿度85%条件下贮藏24 h后逐个提取电子鼻响应信号,并对其进行主成分分析。结果显示:不同瘀伤等级果实的分离度为100%。电子鼻传感器阵列所含的10个传感器响应信号与瘀伤等级的相关性分析表明,大部分传感器(传感器W5S、W6S除外)响应信号与瘀伤等级均有显著相关性。利用向后消去法进行多元线性回归分析,结合取整函数建立了桃果实瘀伤等级的预测模型,验证试验表明,该模型具有较好适用性,总体准确率达到95%。 相似文献
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采后热空气处理对金冠苹果后熟衰老及病害的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
金冠苹果采用38℃,72h或96h热空气处理,可降低0℃贮藏中果实的呼吸强度和乙烯释放量,延缓非溶性果胶的降解,维持较高的硬度、脆度,同时也会加速果皮的褪绿变黄和固酸比的上升,尤其是38℃96h处理的作用效果更为明显,显著提高了货架期后(20℃7d)苹果的质地品质和可接受程度,延缓衰老。苹果分别接种扩展青霉、灰葡萄孢霉,0℃和20℃条件下其病害发生率和腐烂均很严重,采用38℃96h热空气处理可以完全控制病害的发生,避免腐烂。可见,热空气处理一方面能延缓金冠苹果的后熟衰老,另一方面还能控制贮期病害的发生。 相似文献
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采用冲击共振法无损检测砀山酥梨、水晶梨和雪梨的采后硬度参数变化,并与插入型破坏实验、可溶性固形物等实验结果进行比较.研究发现冲击共振所测硬度系数可以反映梨的硬度,并且与插入型破坏性实验测得的硬度有较好的正相关性,酥梨、水晶梨和雪梨的相关系数分别为0.930、0.878和0.894.无损硬度系数与梨的可溶性固形物也有较好的负相关性,酥梨、水晶梨、雪梨的相关系数分别为-0.903、-0.922和-0.920.因此,通过冲击振动法可以测定梨的固有频率,进而用硬度系数来判断梨的成熟度. 相似文献
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基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测 总被引:3,自引:1,他引:2
为了实现无损检测稻谷储藏中的霉变,该研究以引起稻谷霉变的5种常见真菌(米曲霉、黑曲霉、构巢曲霉、桔青霉和杂色曲霉)为对象,首先进行真菌培养,制成悬浮液,然后将悬浮液接种到稻谷样品中,对稻谷样品模拟储藏,确定不同霉变程度的稻谷类型,划分为对照组(无霉变)、轻微霉变组和严重霉变组。利用计算机视觉系统对三组稻谷样品进行图像采集和图像处理,提取灰度、颜色和纹理特征,共获取68个图像特征。采用支持向量机(support vector machines,SVM)和偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)构建模型,分别用于无霉变稻谷与霉变稻谷的区分和稻谷霉变类型区分。为了降低模型复杂度和数据冗余,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)来消除原始数据变量间的共线性,优选特征值。结果表明:利用所有参数构建的SVM模型能够很好的区分对照组与霉变组,其中建模集和验证集总体区分准确率分别为99.7%和98.4%;SVM模型对于稻谷严重霉变类型的区分效果要优于轻微霉变稻谷,其中对稻谷轻微霉变类型建模集和验证集总体区分的准确率分别为99.3%和92.0%,对稻谷严重霉变类型区分的总体准确率分别为100%和94%,且整体上SVM模型的效果要优于PLS-DA模型。而基于SPA优选特征构建的模型区分结果表明,SVM模型区分效果优于PLS-DA模型,其中,在建模集和验证集中,对无霉变和霉变稻谷总体区分准确率分别为99.8%和99.5%,对稻谷轻微霉变种类区分总体准确率分别为99.8%和90.5%,对稻谷严重霉变种类区分总体准确率分别为100%和95.0%。因此,基于计算机视觉对稻谷霉变检测是可行的,而且SPA优选特征能够较好反映稻谷霉变特征,基于优选特征和SVM模型能够较好地稻谷霉变进行识别和区分,结果较好,可以为实际应用提供技术支持和参考。 相似文献
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电子鼻对草莓采后贮藏早期霉菌感染的检测 总被引:6,自引:4,他引:2
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。 相似文献