一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法

    公开(公告)号:CN111595807B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202010630760.6

    申请日:2020-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法,包括:制备生物基食品包装膜样品,分为建模集和预测集;对每个样品分别进行近红外光谱采集和中红外光谱采集;对每个样品中己内酰胺的含量分别进行测定;对每个样品的近红外光谱数据和中红外光谱数据进行低层次融合;对每个样品的上述光谱数据分别进行预处理;利用建模集建立近红外光谱校正模型、中红外光谱校正模型、近‑中红外低层次融合光谱校正模型和近‑中红外高层次融合光谱校正模型;对预测集中每个样品中己内酰胺的含量分别进行预测;利用该预测最佳的校正模型对待测样品中己内酰胺的含量进行测定;本发明可以快速、准确的检测生物基食品包装膜中己内酰胺的含量。

    一种豆渣泡芙的制备方法
    32.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111838256A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201910278280.5

    申请日:2019-04-04

    Inventor: 罗琪 潘磊庆

    Abstract: 本发明涉及一种豆渣泡芙的制备方法,属于食品加工领域。本发明的豆渣泡芙外壳制作材料有低筋面粉、豆渣粉、水、无盐黄油、细砂糖、盐、鸡蛋液;填充內馅豆浆卡仕达酱制作材料有无糖豆浆、细砂糖、蛋黄、玉米淀粉、低筋面粉、香草精、淡奶油。本发明的豆渣泡芙原料添加有豆渣、豆浆,使产品有着豆类特有的清甜香气而不油腻,风味独特。豆渣中含有丰富的膳食纤维、蛋白质等,此外还含有丰富的大豆异黄酮、大豆皂苷和维生素等,提高了泡芙的营养价值,同时也使豆渣资源得到充分利用。

    一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法

    公开(公告)号:CN111595807A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010630760.6

    申请日:2020-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法,包括:制备生物基食品包装膜样品,分为建模集和预测集;对每个样品分别进行近红外光谱采集和中红外光谱采集;对每个样品中己内酰胺的含量分别进行测定;对每个样品的近红外光谱数据和中红外光谱数据进行低层次融合;对每个样品的上述光谱数据分别进行预处理;利用建模集建立近红外光谱校正模型、中红外光谱校正模型、近-中红外低层次融合光谱校正模型和近-中红外高层次融合光谱校正模型;对预测集中每个样品中己内酰胺的含量分别进行预测;利用该预测最佳的校正模型对待测样品中己内酰胺的含量进行测定;本发明可以快速、准确的检测生物基食品包装膜中己内酰胺的含量。

    一种不同近红外仪器测定葡萄糖度模型转换的方法

    公开(公告)号:CN106872396B

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201611236736.4

    申请日:2016-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种不同近红外仪器测定葡萄糖度模型转换的方法,对两种仪器的近红外数据进行了数学处理,并通过模型更新进行了两个仪器间的模型转换,具体包括以下步骤:1)获取两种近红外仪器下的光谱数据;2)光谱数据间的数学转换;3)对两个仪器的数据进行共有波长的筛选;4)计算转换后的光谱集sP`;5)转换后模型的构建。本发明基于两种不同近红外仪器获取不同波段的葡萄近红外光谱信息,同时测得葡萄的可溶性固形物含量,通过获取的光谱数据预测葡萄的品质指标,并完成两种不同原理近红外仪器间的数据转换,使得模型达到通用效果,为葡萄果园的管理及在线检测提供信息基础。

    基于可见/近红外光谱的葡萄多品质无损检测方法及装置

    公开(公告)号:CN108760652A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810253596.4

    申请日:2018-03-26

    CPC classification number: G01N21/31 G01N2201/127

    Abstract: 本发明公开了一种基于可见/近红外光谱的葡萄多品质无损检测方法和检测装置,其中检测方法包括如下步骤:1、采集训练环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M;采集样本葡萄的光谱信息构成矩阵L;2、采集样本葡萄的品质信息构成矩阵Q;3、利用SVM算法,以矩阵L为输入,矩阵Q为输出,训练葡萄品质检测模型;4、采集检测环境的背景光谱和白板光谱信息构成矩阵M`,采集待检测葡萄的光谱矩阵N,利用PDS算法基于M和M`形成校正矩阵S;5、利用矩阵S校正待测样品光谱N形成N`,将N`输入到葡萄品质检测模型中,得到待检测葡萄的品质检测信息。该方法通过校正仪器误差可以获得更为准确的光谱数据,快速准确且无损地同时检测葡萄的多种品质指标。

    一种苹果脆片品质无损分级的方法

    公开(公告)号:CN106290359A

    公开(公告)日:2017-01-04

    申请号:CN201610589466.9

    申请日:2016-07-22

    CPC classification number: G01N21/84 G01N2021/8466

    Abstract: 本发明涉及苹果脆片外部品质分级标准及计算机视觉技术对苹果脆片品质的无损分级方法,属于一种新型的苹果脆片品质无损分级技术。通过计算机视觉装置,获取脆片图像,对脆片图像进行处理,提取大小、形状、颜色和纹理特征参数,优选特征参数。利用模式识别技术对各等级苹果脆片图像特征进行分析,从而实现对苹果脆片的无损分级。本方法操作简便、检测迅速、分级准确,弥补了传统分级方式耗时、费力、费用高、易受主观因素影响、机械损伤较大等不足。

    一种高光谱图像检测桃果实早期冷害的方法

    公开(公告)号:CN103439270B

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201310409795.7

    申请日:2013-09-11

    Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像检测桃果实早期冷害的方法,属于农产品品质无损检测技术领域。通过高光谱成像仪,获取桃果实采后低温贮藏不同冷害阶段的半透射高光谱图像,分析冷害桃果实与正常果实的光谱值及图像间的差异,提取响应的特征参数,在此基础上优化确定反映桃果实冷害特征的变量集,建立基于Fisher判别方法对桃果实早期冷害判别的数学模型,所建基于半透射高光谱图像检测模型的判别准确率为95.6%。本方法可以对采后冷害桃果实进行准确识别,代替人工检测,降低水果采后贮藏的损失,可以用于水果采后的流通、贮藏和销售过程中的检测和监测。

    一种基于计算机视觉的双黄鸭蛋自动识别检测方法

    公开(公告)号:CN104297439A

    公开(公告)日:2015-01-21

    申请号:CN201410588912.5

    申请日:2014-10-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的双黄鸭蛋自动识别检测方法,属于农畜产品无损检测技术领域。利用CCD相机采集样品鸭蛋的透射图像,通过图像采集卡或USB数据线把透射图像输入计算机,并用计算机对所采集的图像进行处理,分割出蛋黄区域图像,从中提取蛋黄轮廓形状特征参数,再用Fisher线性判别模型对蛋黄轮廓形状特征参数进行判别,确定样品蛋是否为双黄蛋。本发明应用计算机视觉方法自动识别双黄蛋,可以减轻劳动强度,提高检测准确率。试验证明,本鸭蛋双黄蛋的自动识别方法所建立的判别模型的准确率达到100%,对模型验证的准确率达100%。

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