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公开(公告)号：CN101655471A
公开(公告)日：2010-02-24
申请号：CN200910183546.4
申请日：2009-09-23
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 本发明是一种气味传感器检测鸡蛋新鲜度的无损检测方法，属于农产品无损检测领域。该技术方法是将单个鸡蛋置于250ml烧杯中，把电子鼻特征值提取时间设为为50s，洗脱时间为90s。将传感器特征值Sn带入鸡蛋货架期预测模型或者鸡蛋新鲜度等级预测模型中，分别得到鸡蛋货架期为20℃，70％RH条件下鸡蛋的贮藏时间和得到无损判别鸡蛋新鲜度的等级。本方法可以快速、非破坏性检测的鸡蛋新鲜度，从而减少了人工费用和检测时间的损失，可在实际的生产、流通、贮藏、销售过程中监测鸡蛋产品的质量。同时根据实验结果，优化了传感器组合，降低了仪器研发制造成本。
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公开(公告)号：CN101069529A
公开(公告)日：2007-11-14
申请号：CN200710024472.0
申请日：2007-06-19
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: Y02P60/85
Abstract: 本发明涉及一种非化学处理防治储粮害虫的方法，属于食品储藏加工领域，专用于安全储粮。先采用紫外辐照处理，采用265nm的波长，功率2×8W，辐照20min，然后利用枫杨精油处理，用枫杨精油与储粮重量比为0.08％的枫杨精油拌粮处理。其优点在于：非化学防治逐渐成为储粮害虫防治发展的新方向，利用植物等自然资源提取植物精油，本身具有毒杀、驱避、拒食和生长发育抑制的特点，不但可以减少害虫的抗药性，同时可以降低谷物中的农药残留。物理处理防治技术具有杀虫彻底(包括虫卵)、能耗少、无残留污染物、维持粮食原有品质和处理后能立即食用等优点。
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公开(公告)号：CN118465202A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410910017.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京星罗基因科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G01N33/08 , G01N21/31 , G01N21/01 , G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了本发明设计了一种电子装置及对鸡蛋性别的无损识别方法。其中电子装置包括，存储计算机可读指令的存储器和处理器。处理器在执行计算机可读指令时被配置成：能够处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像。本发明能够直接处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像，其通过该装置进行鸡蛋公母的识别效率更高，耗时极大缩短。
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公开(公告)号：CN115728303B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211520554.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84 , G06N20/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于间隔偏最小二乘算法的果皮对内部果肉信息干扰剔除的方法，它包括以下步骤：S1、明确光学特性响应果实采后SSC和硬度变化的特征波长；S2、使用S1筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型；S3、使用S2建立的水果品质指标预测模型对水果品质进行预测。本发明基于间隔偏最小二乘算法筛选果皮、果肉及整果的特征波段，以剔除果皮对内部果肉信息干扰，明确果皮、果肉和整果光学特性响应可溶性固形物和硬度的特征波段，明确果皮对光学技术检测果实品质的影响。并基于筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型，以进一步剔除果皮的干扰信息。
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公开(公告)号：CN117491382A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311472395.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出了一种融合高光谱图像特征和光谱变量的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法。利用可见近红外(400‑1000nm)波段的高光谱成像技术仪器，分别获取了健康和三种不同损伤程度的库尔勒香梨的光谱信息和高光谱图像纹理特征信息。随后，分别基于光谱信息和图像纹理特征，构建了三种分类模型，即PLS‑DA、SVM‑DA和Subspace‑DA。最后，本发明引入图谱融合思想，将高光谱图像的纹理特征信息与光谱特征变量信息相融合，应用于库尔勒香梨早期隐性损伤的检测。相较于传统仅使用光谱信息的方法，它既充分利用了高光谱成像技术的图像和光谱数据，又能够检测到更小面积的隐性损伤香梨，这使得本发明具有明显的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117214105A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311089997.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G01N21/55 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种牛肉加热过程中热杀索丝菌残存数的预测方法。通过测定牛肉样品在加热过程中的热杀索丝菌残存数，采集其在1000–2000nm波段内的高光谱数据，获取样品热杀索丝菌残存数的预测值、特征光谱值和基于全波段的第一主成分得分值，一步构建牛肉中热杀索丝菌的热失活预测模型，实现基于高光谱信息直接预测牛肉加热过程中热杀索丝菌残存数。本方法可以帮助监管部门进行食品安全风险评估，同时为制定合理的杀菌规程提供理论参考，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN116840182A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310918380.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06V20/68
Abstract: 本发明涉及了一种基于可见近红外高光谱成像技术的多品种苹果果实硬度检测方法，包括以下步骤：(1)选取大小接近、无表面缺陷的红富士、奶油富士和花牛苹果各30个作为实验样本；(2)每个苹果被平均划分成四个纵向区域(A、B、C、D)和三个水平区域(花萼、赤道、花茎)，共计12个区域，使用记号笔划线标记；(3)对每个苹果的四个纵向区域按顺序(A‑D)采集可见近红外高光谱成像数据信号；(4)利用穿刺法分别测定每个苹果12个区域的硬度值；(5)利用一阶导数对光谱数据预处理；(6)构建单品种苹果硬度局部(花萼、赤道、花茎)和全局区域(花萼+赤道+花茎)预测模型；(7)基于步骤(6)的最优区域，构建多品种苹果果实硬度预测模型。本发明确定了光谱技术检测苹果果实硬度最佳的数据采集方式，构建的多品种苹果果实硬度预测模型精度高、无损快速检测，且通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN116625996A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310450861.9
申请日：2023-04-24
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于瞬间稳态上转换荧光传感器同时检测鸡肉中鼠伤寒沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的方法。首先将水溶性上转换材料封装在空心圆柱体中制成上转换荧光比色皿。接着构建荧光传感器，包括磁性氧化石墨烯、特异性识别鼠伤寒沙门氏菌和金黄色葡萄球菌的适配体以及酶修饰物。通过测定荧光信号，建立两种目标菌的检测标准曲线。该方法可实现鸡肉中鼠伤寒沙门氏菌和金黄色葡萄球菌含量的测定。本发明通过制备的上转换荧光比色皿提高材料的重复利用率和检测结果的准确性，同时利用磁性氧化石墨烯材料简化操作过程，降低成本，利用酶催化技术提高传感器的灵敏度。该检测方法具有较宽的线性检测范围和较低的检测限，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN115950853A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211373113.7
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及了一种苹果果泥品质调配控制方法。首先，通过采集单一品种苹果果泥及在复杂调配比例下多品种混合果泥的可见近红外光谱(Vis‑NIR)数据信号，通过竞争自适应加权采样(CARS)算筛选出与果泥品质高度相关的光谱变量；基于光谱特征变量，利用多元曲率‑交替最小二乘(MCR‑ALS)算法构建单一苹果果泥与混合调配果泥的光学关联性参数体系，实现由单一品种苹果果泥特征光学信号向多种混合苹果果泥Vis‑NIR光谱数据重构模拟；最后，基于重构的Vis‑NIR光谱的建立偏最小二乘(PLS)回归模型预测混合果泥的部分理化指标。此方法可通过快速获取4个单一品种苹果果泥的Vis‑NIR光谱数据，即可模拟54种不同调配方式下混合果泥的色度a*值、总糖、可滴定酸度和苹果酸含量，为果泥生产中快速精准调配及品质质量控制提供技术支持。
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公开(公告)号：CN115728303A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211520554.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84 , G06N20/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于间隔偏最小二乘算法的果皮对内部果肉信息干扰剔除的方法，它包括以下步骤：S1、明确光学特性响应果实采后SSC和硬度变化的特征波长；S2、使用S1筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型；S3、使用S2建立的水果品质指标预测模型对水果品质进行预测。本发明基于间隔偏最小二乘算法筛选果皮、果肉及整果的特征波段，以剔除果皮对内部果肉信息干扰，明确果皮、果肉和整果光学特性响应可溶性固形物和硬度的特征波段，明确果皮对光学技术检测果实品质的影响。并基于筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型，以进一步剔除果皮的干扰信息。
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