国家自然科学基金(61301239)
- 作品数：16 被引量：146H指数：7
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- 相关机构：江苏大学河南农业大学江苏恒顺集团有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省杰出青年基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：理学轻工技术与工程自动化与计算机技术生物学更多>>
- 不同生长阶段枇杷叶总黄酮含量的二维分布检测被引量：10
- 2016年
- 利用高光谱图像技术研究了枇杷叶总黄酮含量在不同生长阶段（新叶、成熟叶、老叶）可视化分布。采集120片枇杷叶高光谱（431～962 nm）图像信息,利用分光光度计法测定枇杷叶片的总黄酮含量,并建立7种定量预测模型,其中最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型最佳,校正集和预测集相关系数r分别为0.8705和0.8996,最小均方根误差RMSE分别为1.92 mg/g和1.72 mg/g。逐一提取待测枇杷叶高光谱图像中每个像素点在不同波段的光谱信息,并将其带入最佳模型计算各个像素点处的黄酮含量,从而绘制总黄酮含量在整个枇杷叶上的二维分布图。研究表明,枇杷叶总黄酮含量随新叶、成熟叶、老叶而呈递增趋势,且黄酮含量高的区域集中在叶脉和靠近叶脉的叶肉区域,低的区域集中在叶片边缘和远离叶脉的叶肉区域。研究对枇杷叶的分类采集有一定的参考价值,为揭示化学活性成分在农产品中的分布规律提供了技术手段。
- 邹小波陈武徐艺伟石吉勇朱瑶迪翟晓东
- 关键词：枇杷叶总黄酮支持向量机
- 基于高光谱技术的菌落图像分割与计数被引量：8
- 2020年
- 在平板菌落计数过程中,菌落与背景区域类似的颜色会干扰菌落的准确计数。为了准确测定细菌数,该研究利用高光谱图像技术捕捉成分差异引起的菌落与背景区域光谱特征,并结合化学计量学方法对平板的菌落进行分割并实现计数。采集枯草芽孢杆菌菌落平板的高光谱图像,提取菌落、背景区域的高光谱信息;利用遗传算法结合最小二乘支持向量机建立菌落区域/背景区域判别模型;随后,将菌落平板高光谱图像中每一个像素点对应的光谱信息代入判别模型以判断属于菌落的区域,模型的识别率为97.22%;最后,利用特征波段下的高光谱图像实现菌落的分割及计数,计数平均相对误差值为4.2%,用时约为10 min。相比较于计算机视觉计数法,菌落计数法的平均相对误差降低了49.4%,结果表明建立的方法有望成为一类新的准确平板菌落计数方法。
- 李艳肖胡雪桃张芳石吉勇邱白晶
- 关键词：图像分割最小二乘支持向量机化学计量学枯草芽孢杆菌
- 天然花青素提取物与壳聚糖明胶复合膜的制备和表征被引量：36
- 2016年
- 为了开发天然的抗氧化活性包装材料,以紫甘蓝、黑米、玫瑰、蓝莓为原料制备天然花青素提取物与壳聚糖明胶的复合膜,比较分析了不同天然花青素提取物对复合膜的物理、机械、抗氧化活性及形貌结构的影响。结果表明:天然花青素提取物的加入,增加了膜的厚度,显著(P<0.05)影响膜的含水率、水溶性及外观形貌。壳聚糖明胶复合膜的水蒸汽透过率(water vapor permeability,WVP)为10.69×10-11 g/(m·s·Pa)。玫瑰花青素提取物的加入使得WVP值降低,而其他花青素提取物的加入使得WVP值增大。玫瑰复合膜的拉伸强度最大,达到27.03 MPa,断裂伸长率最小,黑米花青素提取物可增加复合膜的延展性,断裂伸长率最大为57.67%。傅里叶红外光谱表明天然花青素提取物的羟基基团与壳聚糖的氨基基团产生相互作用。扫描电镜结果表明花青素提取物影响微观结构,而且生物相容性较好。加入天然花青素提取物后,复合膜抗氧化活性均显著(P<0.05)提高,且玫瑰复合膜有着较高的抗氧化活性,1,1-二苯基-2-苦基肼(DPPH)自由基清除能力达到95.47%。结果表明:玫瑰花青素提取物更有利于开发阻湿性能好,水溶性低,抗拉伸和抗氧化活性高的包装材料,具有良好的应用前景。
- 邹小波王圣石吉勇翟晓东黄晓玮赵号
- 关键词：物理特性机械性质壳聚糖抗氧化活性
- 基于高光谱图像和激光共聚焦显微镜技术快速测定猪肉嫩度被引量：6
- 2017年
- 以背最长肌和腰大肌为对象,利用高光谱图像(HSI)和激光共聚焦显微镜技术(CLSM)研究猪肉嫩度。利用CLSM结合荧光染色观察纤维密度和直径等组织学特性参数,判断不同部位猪肉嫩度。通过主成分分析(PCA)对其图像信息进行PCA,然后对光谱信息进行预处理。依据图像信息优选出3幅特征图像,提取对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,利用K-最邻近法(KNN)建立预测模型,为验证HSI的判别度。结果表明:KNN模型校正集和预测集的识别率分别为91.24%,83.57%,识别出腰大肌较背最长肌嫩。腰大肌的纤维直径和密度分别比背最长肌细且密,其观察结果与HSI的判别结果相一致。利用HSI快速预测猪肉嫩度具有可行性。
- 朱瑶迪申婷婷赵改名邹小波李苗云石吉勇
- 关键词：食品检测猪肉嫩度纹理特征激光共聚焦显微镜
- 基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量分布检测被引量：21
- 2014年
- 植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的重要指标。为了给大棚黄瓜营养元素的控制提供理论依据,该研究利用高光谱图像建立简单实用的光谱值和叶绿素含量关系的模型,从而实时、无损地检测叶片的叶绿素分布。选取黄瓜叶片的高光谱图像数据块中450-850 nm波段作为研究波段。选取8个具有代表性的植被指数,建立特征波长λ下相应的光谱反射值Rλ与黄瓜叶片叶绿素含量之间的关系模型。结果显示,基于最优指数（R695–705）-1-（R750–800）-1的模型可以很好地预测黄瓜叶片叶绿素的含量,校正集和预测集相关系数r分别为0.8410和0.8286,最小均方根误差RMSE分别为0.2045和0.2190 mg/g。最后根据最优模型预测叶片上任意位置叶绿素的含量,并通过伪彩手段描述叶绿素含量的分布。研究结果表明,利用高光谱图像技术分析黄瓜叶片叶绿素含量及其在叶面上的分布是可行的。另外,该研究确定的最优植被指数所包含的695-705和750-800 nm 2个波段可用于搭建更加简便实用的快速检测叶片叶绿素的便携式多光谱设备。
- 邹小波张小磊石吉勇李志华申婷婷
- 关键词：叶绿素光谱图像植被指数
- 高光谱成像技术检测肴肉新鲜度被引量：16
- 2014年
- 连续8d测定开封后于4℃贮藏的肴肉中挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量,并获取430～960 nm波长范围内的高光谱图像,从中提取光谱信息并经标准正态变量变换（standard normal variate transformation,SNV）预处理后,分别采用偏最小二乘法（partial least squares,PLS）、常规区间偏最小二乘法（interval PLS,iPLS）、向后区间偏最小二乘法（backward interval PLS,biPLS）和联合区间偏最小二乘法（synergy interval PLS,siPLS）建立TVB-N含量的预测模型.结果显示：siPLS模型对肴肉TVB-N含量预测结果最佳,其优选出的特征波段为430～461、555～586、929～960 nm,对TVB-N含量的预测相关系数和均方根误差分别为0.854 8、2.47,根据siPLS模型所预测的TVB-N含量值评定肴肉新鲜度等级的总体准确率达到87.5％.结果表明：利用高光谱成像技术对肴肉新鲜度进行快速、无损检测是可行的.
- 邹小波李志华石吉勇黄晓玮
- 关键词：肴肉新鲜度偏最小二乘
- 基于近红外光谱技术的醋醅中常见杆菌快速识别被引量：12
- 2016年
- 醋醅中微生物群落及其代谢产物是镇江香醋独特口感和风味形成的关键因素。研究醋醅微生物的快速识别方法,有利于监控醋醅微生物的群落组成及其动态变化情况,保障发酵产品品质。利用近红外光谱技术对醋醅中5种形态相似的常见杆菌进行快速检测。首先采集5种杆菌菌落的近红外光谱信息,并利用PCR方法对5种杆菌进行生物学鉴别(分别为地衣芽孢杆菌、短小芽孢杆菌、嗜酸乳杆菌、枯草芽孢杆菌和醋酸杆菌),然后利用K-最近邻法和最小二乘支持向量机法建立5种杆菌的近红外光谱识别模型,结果表明当主成分为4时,LS-SVM模型对应的校正集识别率为100%,预测集识别率为97.50%。
- 石吉勇胡雪桃朱瑶迪申婷婷邹小波徐艺伟
- 关键词：醋醅固态发酵近红外光谱技术主成分分析支持向量机
- 基于高光谱图像技术的镇江香醋固态发酵过程研究被引量：3
- 2014年
- 以发酵醋醅为研究对象,应用高光谱图像技术对其图像和光谱信息进行研究,以期对发酵状况快速预测。首先通过主成分分析(PCA)对其图像信息进行PCA;然后利用预处理后的光谱信息结合全光谱偏最小二乘(PLS)、区间偏最小二乘法(i PLS)和联合区间偏最小二乘法(si PLS)建立总酸、p H及不挥发酸含量的快速预测模型,选择最优模型。结果表明,依据图像信息的不同主成分,优选出3幅特征图像,提取每幅图像的对比度、相关性、角二阶矩和一致性等4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量,利用K-最邻近法(KNN)建立发酵醋醅的识别模型,预测集识别率达到90.04%,能很好的预测醋醅发酵状况;优选出si PLS模型最优,预测集总酸、p H值和不挥发酸的RMSEP分别为0.75、0.05和0.3,能够实现重要理化指标的快速预测。因此利用高光谱图像技术可快速预测醋醅发酵状况,为优化工艺操作和提高发酵质量等提供有效、快速地检测手段。
- 朱瑶迪邹小波石吉勇赵杰文徐艺伟林田中
- 关键词：固态发酵光谱分析
- 油炸藕片含油量快速预测及微观结构的三维重建被引量：5
- 2016年
- 以油炸藕片为研究对象,首先利用高光谱图像技术(hyperspectral imaging technology,HSIT)结合联合区间偏最小二乘(synergy interval partial least squares,si PLS)和净分析物法(net analyze signal,NAS)提取油炸藕片的光谱信息,建立快速预测模型,并计算每个像素点的油含量值,将其表面油分布可视化;然后利用激光共聚焦显微镜(confocal laser scanning microscopy,CLSM)观察油在细胞中的分布,并扫描藕片Z轴方向序列图片进行微观结构的三维重建。结果显示,优选4个子区间,依据NAS法挖掘同油相关的NAS信号NAsk,建模后其预测集相关系数和均方根误差分别为0.819和0.682 mg/g,表明HSIT可快速预测油炸藕片含油量并可视化表面油分布。经CLSM扫描并图像三维重建后观察,油主要分布在细胞表面、边缘、细胞间隙以及破碎细胞内,且细胞的形状、大小均发生了很大的变化,可观察其内部油分布。结果表明,该研究可为油分布提供有效手段,并依据微观结构的变化为减少含油量提供科学的理论依据。
- 朱瑶迪邹小波申婷婷胡雪桃赵杰文石吉勇
- 关键词：光谱分析藕片含油量激光共聚焦显微镜三维重建
- 基于高光谱图像技术的固态发酵中芽孢杆菌的快速识别被引量：5
- 2016年
- 利用高光谱图像技术结合模式识别方法,研究了镇江香醋固态发酵中产酸芽孢杆菌的快速识别方法。筛选3种芽孢杆菌为标准菌,以标准菌生长12 h的菌落为研究对象,利用高光谱成像系统采集图像:提取感兴趣区域(20×20)单菌落平均光谱共120条,并SNV预处理,采用主成分分析(PCA)从每幅图像优选3幅特征图像,并从每幅特征图像提取4个基于灰度共生矩阵的纹理特征变量;对光谱和图像纹理的特征变量均进行PCA,分别提取合适的主成分构建BP-ANN和KNN识别模型。其中,光谱模型识别效果优于图像模型,且BP-ANN光谱模型识别效果最优,对校正集和预测集样本的识别率分别为98.70%和97.78%,主成分因子数为5。研究表明,菌落内部特征是识别菌种属的关键,且利用高光谱图像技术识别细菌具有可行性,且快速简便。
- 邹小波申婷婷石吉勇朱瑶迪胡雪桃周煦成
- 关键词：镇江香醋芽孢杆菌菌种鉴定光谱分析
