正交试验优选糖网合剂的提取工艺

目的:优选糖网合剂的水提工艺.方法:采用L9(34)正交试验,以桂皮醛含量和干膏率为评价指标,以加水量、煎煮次数和煎煮时间为考察因素,确定糖网合剂的最佳水提工艺.结果:最佳优化工艺条件为加12倍水,提取三次,每次0.5小时.结论:优选出的提取工艺合理可行,质量可控.     

Ga(Ⅲ)在罗丹明B和丙醇的水溶液中与Zn(Ⅱ)、Al(Ⅲ)、Ir(Ⅳ)、Rh(Ⅲ)、V(Ⅴ)和Ti(Ⅳ)的绿色萃取分离

丙醇水溶液在氯化钠的作用下可分成醇-水两相,在分相过程中,GaCl4-与罗丹明B(RhB)生成的[GaCl4-][RhB+]能被丙醇相完全萃取.当溶液中丙醇和罗丹明B的浓度分别为30%(v/v),0.3 g/L时,Ga(Ⅲ)的萃取率达到97.8%以上,而Zn(Ⅱ)、Al(Ⅲ)、Ir(Ⅳ)、Rh(Ⅲ)、V(Ⅴ)和Ti(Ⅳ)基本不被萃取,实现了Ga(Ⅲ)与上述金属离子的分离.     

茶叶籽油超临界CO_2提取工艺试验

以茶叶籽为原料,采用超临界CO2提取工艺提取茶叶籽油,研究了提取压力、温度、时间对茶叶籽油提取率的影响。结果表明:超临界CO2提取工艺提取茶叶籽油的最佳工艺条件为提取压力30 MPa,提取温度55℃,提取时间2 h。     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法

针对灰色系统理论在空间域对红外与可见光图像融合的不足,以及非下采样Contourlet变换（ NSCT）在图像融合领域的优势,提出了一种基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法。首先,对红外和可见光图像分别进行NSCT变换;其次,对红外低频分量应用灰色系统理论进行目标提取,并利用所提融合规则对低频分量进行融合,同时对高频分量采用常用融合规则进行融合;最后,对融合后高、低频分量进行NSCT逆变换,得到融合图像。通过与4种常用方法进行实验对比,结果表明,文中算法得到的融合图像视觉效果较好,某些客观评价指标提升明显。     

不同粉碎粒度对黄芪多糖提取率影响研究

采用温浸法研究不同粉碎粒度对黄芪多糖提取率的影响,实验结果表明:粉碎粒度80目时粗多糖提取率为16.29%,粗多糖纯度为61.67%;45目时提取率为9.90%,粗多糖纯度为53.33%;30目时提取率为5.76%,粗多糖纯度为48.40%,多糖提取率和粗多糖的纯度随着粉碎粒度的减小显著增大,这些数据为黄芪多糖开发提供了重要依据。     

超声波辅助提取杜仲皮中的杜仲胶和杜仲黄酮

对超声波辅助提取杜仲皮中的杜仲胶和杜仲黄酮进行了研究.通过筛分和风选方式分选物料,分别提取胶和黄酮,使杜仲有效成分得到较大利用.研究超声频率、功率、提取时间和物料质量浓度对杜仲胶提取量的影响.结果表明,频率40 kHz时提取效果较好,提取量随功率、时间的增加和物料质量浓度的减少而提高.空气压缩机风速为4.9 m/s时,物料分选效果和1 mm筛选效果近似.通过前期分选,杜仲胶和杜仲黄酮没有损失.将杜仲粉碎后,粉末中杜仲胶的含量远小于絮状物中杜仲胶含量,并且先提取杜仲胶再提黄酮,更有利于杜仲胶和杜仲黄酮的利用.     

固相萃取-气相色谱法检测三七中有机磷农药残留

文章采用固相萃取—气相色谱的方法检测三七样品中的有机磷类农药残留。采用超声法提取,并用弗罗里硅土固相萃取柱净化,用氮磷检测器进行检测,最后用外标法定量。5种有机磷杀虫剂的回收率范围为73.66%～112.22%,相对标准偏差（RSD）范围为2.94%～4.31%,在5个三七样品中检出了乐果和敌敌畏,没有检测到甲胺磷、对硫磷、辛硫磷。该方法快速、准确,可用于三七中有机磷农药残留的分析。     

基于分块的2DPCA人脸识别方法

文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法（M-2DPCA）在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率。结论 M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。     

基于3D梯度投影描述的微表情捕捉与识别

以3D梯度描述为依据,提出了一种基于3D梯度投影描述捕捉微表情关键帧的方法.首先,通过对视频流中面部特征区域的投影梯度方向直方图的直观描述来分析面部表情动作趋势,进而通过直方图的峰值区域捕捉微表情所在的关键帧;然后,运用多尺度多方向的Gabor滤波器组提取微表情特征区域的Gabor图谱,并引入局部二值模式进行特征降维;最后,通过基于梯度量级加权的最近邻算法进行微表情的识别与分类.实验结果表明:该方法摆脱了传统视频流表情分析系统对于动态图像序列进行逐帧检测识别的不足,较为有效地实现了图像序列中微表情关键帧的捕捉与识别,提高了系统的实时性与准确性,基本满足微表情对于系统强实时性的需求.