基于主元分析的电子舌味觉检测

 基于光寻址(LAPS)型电子舌的基本结构及检测原理,提出了一种基于主元分析(PCA)的味觉识别算法.通过对LAPS型电子舌提取到的信号特征进行主元分析,在其第一主元和第二主元得分图上,5种基本味道样本溶液的落点在各自区域内互不干扰,5种基本味道能够很好地区分.进一步采用最小距离法对其分类,表明该方法优势突出,对5种基本味道分类的平均识别准确率达到96.54%.试验表明,将主元分析应用于LAPS型电子舌的味觉检测分析方面有很好的效果,为研制小型化LAPS型电子舌提供了科学依据.     

食品真实属性表征和品质识别新技术研究

在食品真实属性表征生物识别新技术研究方面,采用分子生物学技术,针对燕窝、王浆、海参等常见高附加值食品建立真伪鉴别新方法,为政府监管,企业质控提供技术保障,包括:采用免疫检测、酶活检测、毛细管电泳等技术,建立蜂王浆品质识别方法,收集不同产地和蜜源的王浆样品,初步建立了王浆属性表征数据库,进一步为王浆真伪鉴别和品质评价的应用奠定了基础;针对银耳、红藻、猪皮、蛋清等燕窝掺假物,建立燕窝真伪鉴别实时荧光PCR检测方法研究,开发燕窝真伪鉴别液相芯片检测方法,提高检测通量。采用双向电泳技术开展不同产地和级别燕窝样品的蛋白质组比较,为燕窝产品品质识别积累了基础数据。在蜂蜜蜜源品种溯源方面,建立8种蜂蜜蜜源植物的实时荧光PCR检测方法,可以灵敏检测不同蜜源蜂蜜混杂的产品。在鲑鱼和海参等海产品真伪检测方面,建立鲑鱼和海参真伪鉴别实时荧光PCR方法。在食品感官品质仿生识别技术研究与设备开发方面,开发了食品感官品质多通道识别信息融合技术与质量决策系统,采用传感器电子鼻、可视化电子鼻、电子舌等现代智能感官分析技术及气相色谱-质谱技术,针对普洱茶、绿茶、蜂蜜等食品建立品质识别新方法,为规范市场提供科学手段,包括:初步建立多种信息融合模式下的产品质量检测模型,开展了智能化电子舌传感器清洗、漂移校正、系统集成、标准操作应用方法学等产业化关键技术的研究,开发了利用4种天然植物色素作为气体敏感材料的可视化电子鼻技术,进行猪肉新鲜度检测应用研究,针对普洱茶品质和产地、绿茶产地、食用油品种等建立电子鼻品质识别方法。在食品质量属性分子识别技术及装备研究方面,重点针对组胺分子印迹技术、癸烯酸仿生免疫技术、蜂蜜红外光谱检测技术、杂胺免疫检测技术开展研究,包括:在前期组胺分子印迹聚合物合成的基础上,进一步优化构建了组胺分子印迹压电石英微天平传感器,并将其应用于实际样品的测定。建立了10-羟基-癸烯酸仿生免疫层析和高效液相色谱仪联用的检测方法来检测蜂王浆及其制品中蜂王酸的含量。采用近红外光谱技术结合化学计量学方法对掺入不同质量分数果葡糖浆的掺假蜂蜜进行定性和定量分析。在杂环胺半抗原合成、抗体制备的基础上优化建立了竞争ELISA方法,并优化建立了样品基质消除方法,对实际样品进行检测,并与仪器分析方法进行了比对。     

电子鼻与电子舌在可可椰奶品质评价中的应用

采用电子鼻和电子舌测试了可可粉、砂糖与椰子粉配比不同时的产品信号响应值,并应用主成分分析法、判别因子分析法和统计质量控制分析法对数据进行了分析.结果表明,在3种主要原料配比不同时,电子鼻与电子舌对产品的响应信号有明显区别,主成分分析法和判别因子分析法等可以区分不同品质的可可椰奶,能够从气味、滋味和总体质量方面对可可椰奶检测和鉴定.     

应用电子舌技术识别水体的水华污染程度

为了检测湖水、河水等水华污染情况,先采集水样,再根据国标和相关标准,将水样分为轻、中、重度水华污染3类.利用电子舌技术对采集的水样进行检测,得到的电子舌信号数据通过主成分分析,建立Fisher判别模型,正确识别率达到100%;另建立了BP神经网络对水华污染的等级进行判别,通过训练,对水样的识别率和验证率均达到100%.研究结果表明,电子舌技术简便快捷,无需复杂、专业的预处理过程,就能对湖、河水水华进行快速分类识别,在湖、河水质量监控以及建立水质预警系统方面具有理论意义和实用价值.     

高效液相色谱-飞行时间质谱法区分黑色签字笔种类

采用高效液相色谱飞行时间质谱仪对黑色签字笔字迹中成分进行检测。应用甲醇：水(1：1,V/V)提取样品后,利用ESI正离子模式检测,采用差异组学方法提取每种样品中的特异离子,最后用SPSS软件主成分分析法分析。结果表明,24种样品均可有效区分。本研究的建立为签字笔种类区分和书写时间鉴定提供了新的方法。     

毛细管气相色谱法测定几种中草药中啶虫眯的痕量残留

建立毛细管气相色谱法测定几种中草药中啶虫眯痕量残留的方法.样品经甲醇超声提取、Florisil硅土层析柱净化后,采用不分流进样方式,DB-1弹性石英毛细管柱(30 m×0.25 mm×0.25 ?m)经柱程序升温技术,并用电子捕获检测器检测,该方法的线性范围为6.70 ? 10-4～1.50 mg/L,相关系数为0.999 1。检测限为6.0×10-4mg/L,最低检出量为6.0×10-10mg,被测样品中均含有不同程度的农药残存.本方法检测灵敏度高,重现性好,样品预处理净化效果好,可用于中草药中啶虫眯残留量的检测.     

可视化仿生鼻对五小香型白酒的识别

建立了一种有潜力的人工仿生鼻方法,用于分析典型的中国五小香型白酒。为减少误差、去除冗余数据,采用阈值限定结合平方和均值方根的方法对原始RGB数据进行预处理;在可视化区分的基础上采用分层聚类分析（HCA）、主成分分析（PCA）以及支持向量机（SVM）的分析方法,对预处理后的数据进行分析。聚类分析方法依据香型衍生的不同可以实现正确的归类;利用主成分分析得到的前3个主成分包含了白酒80.79%信息量,可以将不同香型白酒正确区分;支持向量机的可视化仿生鼻能对白酒香型进行有效区分,其识别的准确率达到了100%。研究结果表明,基于可视化传感技术的可视化仿生鼻可以用于五小香型白酒的识别。     

基于图像分析的病虫识别研究

为比较应用图像分析技术识别病虫的效果,选取菜蛾、菜粉蝶、玉米螟、中华稻蝗、竹云纹野螟和稻纵卷叶螟共6种病虫的图片进行分类识别。利用图像技术对六种病虫的图片依次进行病虫图像预处理、病虫背景区分和病虫特征提取工作,最后进行两级分类识别。结果表明,经过处理后的病虫图像在两级分类识别中可以达到较高的识别率。同时表明,在农作物病虫害识别与防治领域应用图像分析技术可以提供迅速、可靠、精确和非破坏性的分析诊断识别方面的技术支持。     

基于图像处理的CT图像肝癌诊断技术研究

该文对基于图像处理的CT图像肝癌检测技术进行了研究。根据放射科医生临床诊断经验及肝癌CT图像的特点,提出了一个包括图像预处理、图像分割、特征提取和分类识别的肝癌检测方法,实现了对肝癌的有效识别。通过图像分割、轮廓提取和轮廓校正,得到了较为精确的病灶区边缘;提取了图像的纹理特征和形状特征;采取BP神经网络方法设计了两个分类器进行肝癌识别,第一个分类器依据纹理特征将目标区域区分为正常肝组织和非正常肝组织,第二个分类器利用形状特征将非正常肝组织区分为肝癌、囊肿和血管瘤。实验结果表明:正常肝的识别率为90.00%,非正常肝的识别率为85.00%,区分肝癌、囊肿和血管瘤的识别率分别为83.33%、72.73%和50.00%,肝癌的识别效果良好。     

基于Matlab和优化Hough变换的高速公路车道线检测方法

基于Matlab的图像处理技术已经成为一种通用的工程设计方法,本文介绍了项目的研究进度,运用多种边缘检测算子对图像进行预处理,并比较其不同效果,通过优化的Hough变换,增强了车道线识别的精确性和适应性。     

基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法

为了更加客观地评价黄山毛峰茶的品质,提出了一种利用电子鼻技术对黄山毛峰茶品质检测的方法。选择4种不同品质等级的茶叶,首先根据传感器响应选择特征变量,然后以这些特征变量作为BP神经网络的输入,建立茶叶品质等级的3层网络预测模型。实验结果表明,本文建立的模型对于训练样本识别准确率为100%,对测试样本识别准确率为89.3%,表明应用电子鼻技术检测黄山毛峰茶品质具有可行性。     

利用分子标记分析22种上海市重要水稻10个食味品质相关基因的基因型

稻米食味品质改良是目前水稻育种的重要研究方向之一.明确不同水稻食味品质基因型,可为优质水稻育种研究的亲本选择提供依据.本研究利用分子标记检测技术,对22个目前上海市种植的重要常规水稻和杂交稻亲本食味品质基因的基因型进行检测.结果发现,"紫香糯861"水稻含有相对较多不良食味品质基因型.3种杂交稻父本,"湘晴"、"R44"和"繁14"的食味品质基因型比这3种杂交稻母本,"寒风A"、"秋风A"和"申9A"以及其他常规稻有欠缺.从蜡质基因多态性分析显示,在本研究选用的22种水稻中,2个为糯稻、20个为粳稻,但其中有4个为软米型粳稻;在16个非软米型粳稻中,"宝农34"、"金丰"和"银香18"是具有相对最好食味品质基因型的水稻品种.     

基于深度卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

水稻病害类型多,采集过来的图像病斑交界特征复杂多变。即便同类别水稻病害在不同的生长时期,发生在叶片、茎秆、穗部等部位呈现的病斑特征也不一样,而且不同类型病害也存在相似病斑,这些都给水稻病害图像的精准识别带来了相当大的困难。采用深度卷积神经网络模型,使用数据集扩增技术,运用fine-tune方法对网络进行调参及构建,将自然场景下采集的常见8类水稻病害图像输入网络模型中进行训练和测试,在有限的图像数量下取得较高的识别精度,其中纹枯病的准确率为93%。不同于其他方法仅聚焦在水稻叶部或稻穗部,本文识别的图像是多株水稻的场景,可为水稻病害远程自动诊断提供关键技术支持。     

基于图像饱和度分量Zernike矩的元件封装识别

针对电子元件的自动检测识别问题,给出一种图像饱和度分量的Zernike矩识别电子元件的新方法。根据电子元件的图像颜色特征,分层提取原始图像的饱和度分量,通过遗传算法对饱和度图像分量进行二值化分割并计算改进的Zernike矩作为元件图像的识别特征,利用切比雪夫与曼哈顿距离加权线性来取代传统的欧氏距离判断相似性,降低相似性判定时的运算时间,从而达到识别元器件外观的目的。实验表明,该方法能够准确地识别待测的元器件封装,可应用于电子元件生产和检测中。     

信阳地区特种稻种子氨基酸含量的检测分析

以信阳地区具有代表性的20份特种稻为试验材料,采用近红外谷物分析仪,对其种子中的氨基酸含量进行检测与分析.结果表明:不同特种稻种子中的总体氨基酸含量存在明显差异,黑香稻与信粳糯631种子中总氨基酸含量相差26.64 mg/g;总的必需氨基酸以及各类必需氨基酸含量存在丰富的变异,特别是豫农32和矮秆香稻丸等特种稻品种内总的必需氨基酸含量较高;在20份特种稻种子中限制性氨基酸含量、杂环族氨基酸含量以及芳香族氨基酸含量均存在较大的变异,其中来源于息县的矮杆香稻丸种子中赖氨酸含量、杂环族氨基酸含量和芳香族氨基酸含量均相对较高.因此,针对信阳地区特种稻种子中总氨基酸含量、限制性氨基酸含量以及必需氨基酸含量均较高的品种,可以考虑作为优质特种稻新品种选育的骨干亲本.     

电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向.     

POD活性与水稻抗旱性的关系

以５种抗旱性不同的水、旱稻品种在水分胁迫条件下全生长期的叶为实验材料，采用愈创木酚法测定ＰＯＤ活性，探讨不同水稻品种生长期对水分胁迫的反应及其与抗旱性的关系．结果表明，受到水分胁迫的水、旱稻ＰＯＤ活性均高于对照；孕穗期和抽穗期是水分敏感期，在此期间，ＰＯＤ活性上升的幅度高于其它生长期；拔节期和成熟期是水早稻全生长期中ＰＯＤ活性较低的时期．可以认为，在水分胁迫时，ＰＯＤ活性变化与在大田种植的水、旱稻抗旱性有一定的相关性．通过测定水分胁迫条件下敏感期ＰＯＤ活性变化幅度，可作为某一品种抗旱能力的生物化学指标．     

河南香稻品种主要代谢物质的检测与分析

以河南香稻品种为试验材料,采用改进的气相色谱质谱联用(Gas Chromatography-Mass Spectrometer,GC-MS)技术,检测并分析了16种河南香稻及非香水稻品种籽粒中主要的代谢物质.结果表明:改进的气相色谱质谱联用技术能够较好地检测水稻籽粒中的主要代谢物质;在供试香稻品种籽粒中,发现15种相同的主要代谢物质,它们在不同的河南香稻品种中含量存在一定的差异.进一步分析发现,在供试河南香稻品种籽粒中所特有的主要代谢物质共有5种,分别是环戊硅氧烷(Cyclopentasiloxane)、环己硅氧烷(Cyclohexasiloxane)、环氧乙烷(Oxirane)、十二烷(Dodecane)和苯酚(Phenol),它们可能参与香稻的抗病反应过程.