摘要：表面损伤和可溶性固形物是丰水梨品质的重要指标,为降低丰水梨的在线分选伤果率,探索丰水梨可溶性固形物套网分选的可行性。在运动速度5个·s^(-1)、积分时间80ms的条件下,采集350~1 150nm范围内的丰水梨套网前后的近红外漫透射光谱。对比分析了丰水梨套网前后的光谱特征差异,套网检测的光谱有效信息降低。为提高套网检测光谱的有效信息,利用多项式拟合的方法剥离网套光谱。并采用丰水梨套网前后、多项式拟合剥离网套光谱后的光谱建立可溶性固形物在线检测模型。对所建立的模型进行对比分析,其中采用二次多项式拟合剥离后的光谱建模效果最佳,建模集均方根误差为0.328°Brix,相关系数为0.95,最终实现了丰水梨可溶性固形物的套网在线检测。采用未参与建模的36个样品进行在线分选准确性评价,分选准确性为94.4%。试验结果表明,研究可为含水量高、易碰伤、易擦伤的水果提供在线分选策略及理论依据。

摘要：以拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现两类不同成熟度的双孢菇菌盖硬度的建模预测分析。将菌盖直径平均值2~3 cm的样品划为Ⅰ类成熟度,3~5 cm为Ⅱ类。对两类样品分别取65个进行光谱采集并测量硬度,分别采用标准正态变量变换、基线校正、一阶导数、二阶导数4种方法预处理,建立偏最小二乘模型（PLS）。比较模型效果得出最佳预处理方法均为一阶导,但Ⅰ类建模的预测相关系数（R_p）和均方根误差（RMSEP）分别为0.887和0.444,Ⅱ类的R_p和RMSEP分别为0.896和0.435。结果表明Ⅱ类成熟度蘑菇的硬度预测比Ⅰ类更为准确,在同等条件下,Ⅱ类蘑菇硬度的变化更可准确预测,其贮藏保鲜更有规律可循。

摘要：应用近红外漫透射光谱检测技术对不知火杂柑的可溶性固形物(SSC)进行在线检测具有十分重要的意义。研究变量筛选方法对不知火杂柑可溶性固形物在线检测模型的影响,为实现其快速、准确的在线检测分级奠定基础。实验把形状不整、内藏瓤瓣的不知火杂柑作为研究对象,选取560~930nm的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立不知火杂柑可溶性固形物的在线检测模型,并讨论不同的光谱预处理方法(卷积平滑(S-G)、一阶微分(1st derivatives)等),不同的变量筛选方法(移动窗口偏最小二乘法MWPLS、遗传算法GA、连续投影SPA)对PLS所建预测模型性能的影响。经对比,多元散射校正(MSC)能有效地消除光散射的影响,遗传算法能大大地降低了建模的波长点数,缩短了建模时间,改善模型预测精度。其最优PLS模型的RP=0.956,RMSEP=0.380,RC=0.967,RMSEC=0.340。实验表明在线检测不知火杂柑的可溶性固形物是完全可行的。

摘要：植物体内重金属能与树脂内功能基团发生络合作用,所形成的络合物具有拉曼光谱信息,因此可借助该类有机分子基团对植物体内重金属含量作间接检测分析。提出了一种应用拉曼光谱技术快速检测香根草根内重金属铜含量的方法,采用不同光谱预处理方法,结合偏最小二乘法建立了最优香根草根内重金属铜含量定量分析模型。试验结果为,经过一阶微分处理的光谱建模效果较理想,其建立的预测相关系数为0.78,预测均方根误差为23.46%。研究结果表明,基于拉曼光谱技术,并结合D113树脂吸附技术应用于快速定量检测香根草根内重金属铜含量的具有可行性。

摘要：黄桃在线分级时,表面损伤和可溶性固形物同时在线检测。损伤和可溶性固形物是评价黄桃品质好坏的重要指标。采用高光谱成像技术,尝试对黄桃损伤和可溶性固形物进行同时检测。利用主成分分析法,首先对高光谱图像进行主成分分析得到最佳PC(principal component)图像,其次根据PC图像中各波长对其贡献率的大小确定最佳特征波长(550和720nm)并结合二值化,图像掩膜和阈值分割以及相关的图像处理技术对最佳光谱图像进行定性判别。其准确率最高达到94.6%,同时建立偏最小二乘定量回归模型对正常样品SSC(soluble solid content)含量进行预测,通过对模型的不断优化,实现了基于高光谱成像技术对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测。可溶性固形物分选准确率为79.2%。实验结果表明,利用高光谱成像技术可以实现对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测,该研究可以为实际在线分选提供理论依据和参考。

摘要：柑橘浮皮果和可溶性固形物是评价柑橘品质的重要指标,在运动速度5个/s、积分时间100ms条件下,采集350-1 150nm范围内的柑橘光谱,探讨在同一条生产线上同时在线检测浮皮果与可溶性固形物的可行性,同时探索柑橘正常果,轻度、重度浮皮果的光谱响应特征,建立柑橘浮皮果与正常果的定性判别模型,并对比分析两种判别模型,同时还建立柑橘可溶性固形物的定量检测模型,最终实现了柑橘浮皮果与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的35个样品对模型在线分选的准确性进行评价,其中柑橘浮皮果都被正确的推入预设的浮皮果出口,正确判别率为100%,而可溶性固形物正确分级率为97%。研究可为柑橘在线分选提供分选策略与理论依据。

摘要：相对于普通数控车床,高速数控车床在提高机械零件加工效率和加工精度方面有着很大的优越性。介绍了高速数控车床系统的结构、组成及其控制原理,从数控系统选用、伺服控制系统和电气控制三个方面对高速数控车床控制系统进行了设计。在实际应用中,高速数控车床的加工稳定性、加工精度、加工效率都得到了较大提高。

摘要：为了证实以近红外漫透射光谱技术结合化学计量学方法能有效实现西红柿成熟度的检测,采用美国海洋光学公司的QE65000光谱仪取得了西红柿的漫透射光谱数据,采用日本柯尼卡美能达CR-10反射式色差计取得了亮度、红绿色相、黄蓝色相和总色差颜色数据;通过标准数学建模方法建立了颜色模型,并通过偏最小二乘回归校正算法建立了近红外光谱模型。结果表明,两组模型都是以红绿色相指标建模时效果最佳,在99个未知样品数据中,预测模型的颜色模型误判情况分别为未成熟0%、半成熟33.33%、成熟0%;而近红外预测模型的误判情况分别为未成熟32.14%、半成熟50%、成熟0%。该研究验证了近红外光谱技术对西红柿成熟度进行无损检测的可行性,这对实现西红柿的快速、批量分选具有一定的实际意义。

摘要：应用近红外漫透射光谱技术探索玉露香梨可溶性固形物在线无损检测的可行性。358个试验样本被分成建模集和预测集(269∶89),分别用于建立模型和验证模型的预测能力。通过对玉露香梨样品近红外漫透射光谱分析发现,样品光谱在625,725,800nm处存在3个波峰,在673,765,825nm处存在3个波谷。通过对比不同预处理方法,发现漫透射近红外光谱分别经一阶微分、移动窗口平滑和多元散射校正组合预处理后建立的模型效果最好。结合组合预处理方法建立了偏最小二乘和偏最小二乘支持向量机预测模型,经比较,偏最小二乘支持向量机模型预测能力更强,模型预测均方根误差和相关系数分别为0.316%和0.949。对比发现主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。试验结果表明采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法,实现了玉露香梨可溶性固形物在线无损检测。

摘要：随着茶叶种植面积的不断扩大,收获机械化的实现变得越来越迫切。以单轨悬挂式采茶机械为基础,为改善茶园采茶机中茶叶在收集板上堆积的状况,提高剪切下来的茶叶到集叶袋的输送能力,根据流场动力学原理,对通风系统的结构进行流场仿真分析与优化设计。利用FLUENT软件对通风管内部流场进行仿真,得到了通风管内速度矢量图,揭示了其内部的流场情况,为采茶机通风管装置的进一步设计改进提供可靠的理论依据。