显微观察结合目标识别技术观测马铃薯淀粉的糊化特性

作     者：原波 陶金轩 刘宏生 YUAN Bo1, TAO Jin-xuan2, LIU Hong-sheng2

作者机构：广东工贸职业技术学院机械工程系广东广州510510 华南理工大学食品科学与工程学院广东广州510640 

基　　金：广东省自然科学基金项目(2017A030313019) 广东省高等职业院校珠江学者岗位计划资助项目(2016-95) 

出 版 物：《现代食品科技》 (Modern Food Science and Technology)

年 卷 期：2018年第34卷第4期

页      码：167-171页

摘      要：为了研究淀粉的糊化特性,创新性的将显微观察方法与基于人工神经网络(ANNs)的目标识别方法相结合,由机器学习算法实现对马铃薯淀粉糊化特性的在线检测。本文设计了一种基于深层神经网络的检测器(Starch-SSD),用于监测淀粉随温度升高的形态变化。首先进行对淀粉双折射特征的自动识别,然后计算糊化过程中每张显微图片中呈现双折射特征的淀粉数目,根据其数量变化确定淀粉的糊化温度和不同温度下的糊化程度(DG)。实验表明,与传统以人工视觉观察为主的方法相比,本文所提方法具有精度高、速度快的优点。与此同时,该方法克服了人工主观判断的不确定性,为利用显微镜对淀粉糊化特性进行判断提供了统一的标准,也为淀粉产品工业化生产过程中的在线监控提供了可能性。

主 题 词：淀粉 糊化 双折射 目标识别 

学科分类：0832[0832] 08[工学] 083202[083202] 

D　O　I：10.13982/j.mfst.1673-9078.2018.04.026

馆 藏 号：203288935...