溏心皮蛋与沙心皮蛋有着各自的口感和味道,均有各自受众,目前只能根据腌制时间来判断是溏心皮蛋还是沙心皮蛋,而这种方法不仅需要丰富的经验且误判比例较高。为了解决这一问题,本文设计了皮蛋红外图像和可见/近红外光谱采集装置,以及配套的溏心皮蛋和沙心皮蛋的分类模型。根据采集到的红外图像数据,在ResNet18网络添加MLCA(Mixed local channel attention)模块,得到的改进模型ResNet_MLCA实现了溏心皮蛋和沙心皮蛋的分类,准确率为95.0%。根据采集到的可见/近红外光谱数据,基于一维卷积设计了一维残差模块用于可见/近红外光谱数据的特征提取和分类,其对溏心皮蛋和沙心皮蛋分类准确率也达到95.0%。为了进一步提高模型检测准确率,将ResNet_MLCA模型所提取的红外图像特征和1D_ResNet所提取的可见/近红外光谱特征进行融合,得到的融合模型ResNet_OP对溏心皮蛋和沙心皮蛋分类准确率达到98.3%。研究成果提供了一种更低计算成本、更高准确率的溏心皮蛋和沙心皮蛋分类模型,对于指导皮蛋生产和提升皮蛋品质具有重要意义。
蛋壳膜作为蛋壳的有机层是呼吸的必经通道,研究蛋壳膜的超微结构与鸡蛋呼吸强度的相关关系对于鸡蛋贮藏保鲜具有重大意义。该研究利用扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)对蛋壳膜的超微结构图像进行表征。结果表明:强呼...
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蛋壳膜作为蛋壳的有机层是呼吸的必经通道,研究蛋壳膜的超微结构与鸡蛋呼吸强度的相关关系对于鸡蛋贮藏保鲜具有重大意义。该研究利用扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)对蛋壳膜的超微结构图像进行表征。结果表明:强呼吸强度(≥3 mg/(kg·h))与弱呼吸强度(≤1 mg/(kg·h))鸡蛋的蛋壳膜纤维直径、孔隙度与厚度均存在显著性差异(P<0.05);鸡蛋蛋壳膜纤维直径、外膜以及内膜外侧的孔隙度与呼吸强度存在极显著的正相关关系(P<0.01),蛋壳膜厚度与呼吸强度存在极显著的负相关关系(P<0.01)。蛋壳膜外膜纤维直径大于内膜,厚度为内膜的3~4倍。以蛋壳膜外膜外侧孔隙度、外膜内侧孔隙度、内膜外侧孔隙度、内膜内侧孔隙度、外膜外侧纤维直径、外膜内侧纤维直径、内膜外侧纤维直径、内膜内侧纤维直径与外膜厚度、内膜厚度共10个指标特征参数为自变量,鸡蛋呼吸强度为因变量,建立较佳偏最小二乘回归模型,测试集相关系数为0.9767,蛋壳膜超微结构可以很好地表征呼吸强度的大小;以弱、中与强呼吸强度作为分类依据,建立了偏最小二乘判别分析,测试集准确率为83.33%,说明在25℃空气环境下蛋壳膜超微结构对呼吸强度具有较好的判别效果。研究结果为更好地利用蛋壳膜超微结构特性来改良涂膜保鲜技术提供参考。
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