摘要：目的使用中心组合设计(Central composite design,CCD)响应面法(Response surface methodology,RSM)优化薏苡仁中提取甘油三油酸酯的最优工艺。方法以薏苡仁中甘油三油酸酯含量为考察指标,采用CCD设计实验方案,考察提取时间、提取溶剂、提取循环的最优值。结果当提取时间为73.89 min,提取溶剂相当于药材43.12倍量水,提取循环为2次时,所得提取液中甘油三油酸酯含量最高,据此结合实际可得到最优提取参数;综合考虑提取效率、能耗等因素后,确定提取时间75分钟,提取溶剂为相当于药材40倍量水,提取循环为2次为最优提取工艺参数。结论本研究所用方法高效、准确,能够对薏苡仁中甘油三酯的提取工艺进行优化筛选。

摘要：为了解决柚子采摘时传统水果检测模型对于小目标柚子漏检和将叶子误检为膨大期柚子的问题,设计了一种改进的特征融合单镜头检测器(InceptionV3-feature fusion single shot-multibox detector,IFSSD)。该检测器以特征融合单发多盒探测器(Feature fusion single shot-multibox detector,FSSD)为基础检测器,以改进的InceptionV3网络作为骨干网络代替超深度卷积神经网络(Very deep convolutional networks 16,VGG16),从而提高了计算效率,同时使用Focal Loss损失函数代替Multibox Loss损失函数,进而改善了由于正负样本不平衡导致的检测器误检情况。对测试数据集进行检测,结果表明,该模型的检测准确率为93.7%(IoU大于0.5),在单个NVIDIA RTX 2060 GPU上每幅图像检测时间为29 s。本文模型可以实现树上柚子的自动检测。