针对现有小麦不完善粒检测方法存在适用性差、识别效率低的问题,提出一种基于改进 YOLOX的小麦不完善粒检测算法.在 3 个小麦品种、不同拍摄高度和不同籽粒数量场景下采集小麦图像数据集.针对籽粒过小难以检测的问题,引入坐标注意力模型提升图像中不完善粒的显著度,并使用加权双向特征金字塔改进特征融合模块结构,实现了不同尺度不完善粒特征的有效融合.针对多目标检测实时性问题,使用深度可分离卷积模块轻量化特征提取网络,降低网络的计算参数量,提高检测速度.结果表明,改进后的模型检测漏检率小于 5%,对不完善粒的平均检测精度达到 93.43%,检测速度为 37 fps,相较于原YOLOX网络,检测精度和速度分别提高了 2.58 百分点和 5.78 fps.该方法可以在不同籽粒大小、颗粒数量以及不同密集程度情况下对小麦不完善粒进行有效识别检测,可为进一步的小麦不完善粒实时检测和统计应用提供技术参考.
粮食进入浅圆仓后立即进行沉降运动,达到仓底后进行堆积运动,较高速度的粮食颗粒在堆积运动时会引起一系列的问题.从运动学角度分析了玉米颗粒在仓内的沉降运动,并使用MATLAB 软件模拟了不同下落高度、初速度、粮堆组分及质量流量对颗粒沉降运动基本参数的影响.结果表明:当进粮初速度为 0 时,玉米颗粒历经 3.45 s、沉降距离 35.86 m达到最大速度即沉降速度 14.51 m/s;当下落高度足够大时,玉米颗粒的下落速度增大到一定值后不再增加,开始匀速下落;玉米颗粒入仓时的初速度越大,会在更短的时间内达到沉降速度,加速段的沉降距离越小;粮堆的不同组分沉降速度不同,在相同时间内各种组分的下落距离不同;随着质量流量和下落高度的增加,颗粒群沉降时的诱导气流量不断增大,颗粒群沉降运动时的沉降速度低于单颗粒的.研究结果可为浅圆仓入仓清理工艺、辅助装置的设计、优化等提供理论依据.
腐竹是我国的传统食品,具有极高的营养价值,为探究大豆品种及油体富集工艺对腐竹品质的影响,分别对 8 种大豆的蛋白、脂肪、可溶性糖含量及不同工艺所制备腐竹的营养特性、机械性能、色泽、感官、得率及成膜速度进行了测定.结果表明:8 种大豆的蛋白、脂肪及植酸含量之间有显著差异,其中,郑 1440 大豆的 11S蛋白含量最高(7S/11S最低),其腐竹揭皮速率最大(等间隔时间内揭皮质量最高)、得率最高(34.27%)、机械性能(断裂延伸率为 93.65%,拉伸强度为 0.19 MPa)显著优于其他 7 种大豆,由感官评分结果可知,郑 1440 大豆最适用于制备腐竹;与传统工艺制备的豆浆相比,经过油体富集工艺制备的豆浆,11S蛋白及脂肪被富集,富含二硫键的蛋白相互之间更易于碰撞交联形成网络,并将停留于液面的大量油体颗粒包容于其中,使腐竹揭膜速率和得率更高、延伸率和拉伸强度更大、色泽更明亮、口感更筋道、感官综合评分更高.因此,富含 11S蛋白的郑 1440 大豆适用于腐竹的制备,油体富集制浆工艺可以提升腐竹的食用品质及得率.
微生物胞外多糖具有良好的抗氧化能力,为了探究来自红杆菌 Rufibacter hautae NBS58-1 的胞外多糖的抗氧化活性及其在草莓保鲜中的应用,采用乙醇沉淀法制备菌株 NBS58-1 的胞外多糖(EPS-1),利用高效液相色谱和凝胶渗透色谱法分析其单糖组成和分子量,通过自由基清除试验分析其抗氧化活性,测定草莓的质量损失率、可溶性固形物含量、丙二醛含量和抗坏血酸含量以考察 EPS-1的保鲜效果.结果表明:EPS-1 由葡萄糖、甘露糖、核糖、半乳糖、阿拉伯糖、木糖、半乳糖醛酸、鼠李糖、岩藻糖和葡萄糖醛酸组成,摩尔比为 80.33∶11∶2.84∶2.74∶1.79∶0.61∶0.26∶0.17∶0.15∶0.1,分子量为 4652;EPS-1 质量浓度为 5 mg/mL 时,对 ABTS、DPPH 和羟基自由基的清除率分别为(81.48±2.09)%、(41.47±0.37)%和(91.59±0.73)%,总还原力在 700 nm 处的吸光度为 0.29;在草莓保鲜应用中,EPS-1 可减少草莓的质量损失及丙二醛含量,延缓可溶性固形物降解和抗坏血酸氧化.由此可知,红杆菌Rufibacter hautae NBS58-1 的胞外多糖EPS-1 是一种杂多糖,具有自由基清除活性,可延长草莓保质期.
设计一种X型结构的 DNA 荧光传感器体系用于高灵敏检测黄曲霉毒素 B1(AFB1).在该体系中,用DNA1 和 DNA2 构成了 X 型骨架并固定在磁珠上,以荧光基团标记的适配体链作为荧光探针(FAM-Apt),根据上清液中荧光信号强度的变化实现对AFB1 的快速检测.结果表明:当 AFB1 不存在时,FAM-Apt可以与X型骨架的 4 条末端通过碱基互补配对形成双链,经过磁分离后吸取上清液进行检测得到较弱的背景信号;当AFB1 存在时,FAM-Apt优先与AFB1 结合,游离在上清液中,经过磁分离后得到较强的荧光信号;在最佳试验条件磁珠体积 1.5 μL、AFB1 孵育时间 40 min、X 型结构中 FAM-Apt与X骨架浓度比为 4∶1时,传感器的相对荧光强度与lg(ρAFB1)在 0.05～100 ng/mL范围内存在良好的线性关系(R2 =0.99),检测限低至 9 pg/mL.应用所设计的传感器对实际样品进行加标回收测试取得了较为满意的结果.
重金属镉离子(Cd2+)因其剧毒性和分布广泛等特征而成为人类健康和环境安全的重大风险之一,因此,建立灵敏、快速、可靠的检测方法极为重要.利用羧基荧光素(FAM)和黑洞猝灭剂(BHQ1)作为荧光能量供体和受体,设计了一种基于荧光共振能量转移的适配体传感器以实现 Cd2+的检测.当体系中不存在Cd2+时,适配体与其互补链杂交形成双链,双链末端修饰的 FAM 与 BHQ1 距离缩短,发生荧光共振能量转移效应,FAM荧光被猝灭,传感器的荧光强度降低;当三者同时存在时,Cd2+会优先与适配体特异性结合,形成具有特殊结构的Cd2+-适配体复合物,阻止双链的形成,保护 FAM 的荧光不被猝灭,传感器的荧光强度恢复.通过 FAM 荧光强度的变化可以实现对 Cd2+的定量分析.在最佳的试验条件下,该传感器对 5～5000 nmol/L的Cd2+具有线性响应,检出限为 0.94 nmol/L.此外,该方法已成功地应用于自来水、绿茶和麦片样品中Cd2+的检测,回收率为 90.3%～110.7%.所制备的荧光适配体传感器能够成为食品样品中Cd2+检测的有效工具.
为探究氯化钠改良小麦面团特性的机理,以小麦特二粉为材料,利用面筋聚集仪等仪器分析了氯化钠质量浓度对面筋聚集过程中峰值时间(PMT)、峰值扭矩(BEM)、启动能量(S1)、稳定能量(S2)和聚集能量(S3)的影响,以及对湿面筋含量、蛋白质提取量和面筋显微结构的影响.结果表明:随氯化钠质量浓度增加PMT呈直线上升趋势,氯化钠的添加延长了面筋聚合时间,降低了面筋聚集速度;氯化钠质量浓度对BEM影响不显著,说明氯化钠的添加对面筋蛋白网络结构的强化不显著;随着氯化钠质量浓度的增加,S1 未有显著增加,而 S2 和 S3 增加显著;在面筋聚集过程中,添加氯化钠减少了洗出的湿面筋量,却增加了面筋蛋白网络的韧性;氯化钠使提取的水溶蛋白、盐溶蛋白和醇溶蛋白含量的变化不稳定,但可使面筋网格结构更加均匀,面筋蛋白更好地包裹淀粉颗粒,有效降低了淀粉颗粒的破碎.氯化钠改变了小麦面团的面筋网络形成进而影响其面筋的聚集特性.
为了探究 3,4-二羟基苯乙酸对高脂膳食诱导肥胖小鼠糖脂代谢紊乱的调节作用,将 45 只 SPF级雄性 5 周龄的C57BL/6 小鼠随机分为 3 组,即正常对照组(正常饲料)、高脂模型组(高脂饲料)和 3,4-二羟基苯乙酸组(高脂饲料+0.05%3,4-二羟基苯乙酸),每组 15 只,饲养 10 周,考察 3,4-二羟基苯乙酸对高脂膳食诱导糖脂代谢紊乱小鼠的体重、摄食量、饮水量、Lee′s指数、脏器指数、肾周脂肪、附睾脂肪系数、血脂水平和糖耐量的影响.结果表明:3,4-二羟基苯乙酸可显著减缓高脂膳食诱导糖脂代谢紊乱小鼠的体重增加,显著降低Lee′s指数、肝脏指数、附睾脂肪和肾周脂肪系数,显著减少血清甘油三酯、总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇的水平,显著改善葡萄糖耐量.3,4-二羟基苯乙酸具有调节肥胖小鼠糖脂代谢紊乱的生物活性.
总抗氧化能力(TAC)在评价抗氧化性食品和监测人体氧化应激水平方面具有重要作用.为实现对TAC的超灵敏检测,以 3,3′,5,5′-四甲基联苯胺(TMB)为显色剂、高温热解策略制备的铁-氮共掺杂碳基纳米酶(Fe-N/C)为催化剂、抗坏血酸(AA)为抑制剂制备了一种新型比色传感器.结果表明:Fe-N/C具有良好的类过氧化物酶催化活性和较强的底物亲和力,此外,由于 AA 的还原性对反应体系的催化氧化有抑制效果,导致吸光度降低以及颜色褪去,从而可用于 AA 的灵敏检测;该传感器在 AA浓度为 0.1～160 μmol/L范围内与吸光度呈良好的线性关系,R2 = 0.9972,检出限为 0.03 μmol/L.以AA为抗氧化剂模型,测定了猕猴桃、橘汁和维生素C片的TAC,加标回收率为 92.69%～105.45%,相对标准偏差<2%,为食品TAC的快速、简便检测提供了新策略.
为了科学评价丝苗米经适度加工后的食用品质,以留皮度作为大米加工精度的判定依据,采用仪器分析结合感官评价对 5 种不同留皮度的丝苗米米饭进行分析.结果表明:随着加工精度的提高,丝苗米米饭的食味值、黏度和平衡度逐渐升高,硬度逐渐降低;精碾范围的 5 种丝苗米米饭的食味值基本稳定.米饭的留皮度与食味值呈极显著负相关,食味值和平衡度呈正相关.通过计算所得贡献度显示气味是影响感官评价最重要的因素.5 种丝苗米随着加工精度的提高,气味贡献度呈先升高后降低的趋势;外观结构贡献度逐渐升高,当碾至精碾范围,评分不再上升甚至略有下降;滋味均无显著差异,且贡献度评分都在 75.0 分以上;适口性、冷饭质地贡献度升高.根据喜好度评价,19 香、美香粘、澳丝粘的留皮度在其适碾范围内接受度达 80.00%,喜欢度高于 70.00%.综合所有食用品质指标,适度加工的 19 香、美香粘、澳丝粘、象牙香占和象竹香丝苗最优留皮度分别为 2.30%、3.35%、2.63%、2.27%、2.33%.
分析比较不同油温(140、150、160℃)制备的辣椒油样品的挥发性风味成分及辣度.利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)和高效液相色谱仪(HPLC)测定辣椒油样品的挥发性香气成分及辣椒素类物质含量,对检出的香气成分采用香气活度值筛选出对辣椒油香气贡献较大的物质并进行主成分分析,构建香气品质评价模型.结果表明:辣椒油中共检测出香气物质 78 种,包括酸类、酯类、醛类、醇类、烯烃类和其他类化合物,其挥发性成分中以酸类物质为主,3 种温度下辣椒油挥发性香气成分在种类和含量上均存在差异;3 个辣椒油样品含有 9 种共同关键风味成分;利用主成分分析建立香气品质评价模型,综合得分表明 160℃油温下辣椒油的香气品质最佳;HPLC 检测数据显示,油温为 160℃时辣椒素类物质含量最高.辣椒油在 160℃处理下其风味和辣度最佳.
为了开发手抓饼专用油脂,以大豆油与 4 种全氢化植物油(月桂酸型、棕榈酸型、硬脂酸型和山嵛酸型)为原料,对基本理化指标、固体脂肪含量(SFC)以及体系相容性进行分析,并将复配油样与市售6 种手抓饼用油的SFC曲线进行对比,考察其用作手抓饼专用油的可行性.结果表明:0～20℃,全氢化椰子油会导致体系出现明显的共晶现象;全氢化棕榈油、全氢化大豆油和全氢化菜籽油在低温区域(0～30℃)会使体系呈现轻微的偏晶状态,随着温度的升高转而呈现明显的共晶状态,60℃时共晶作用最为明显,当全氢化油添加量为 50%时二元体系相容性最差;当大豆油、全氢化椰子油和全氢化棕榈油(或全氢化大豆油、全氢化菜籽油)质量比为(0.4～0.6)∶(0.3～0.5)∶(0.1～0.17)时,复配油与市售手抓饼用油SFC曲线较为相似.说明以全氢化植物油制备手抓饼专用油脂具有可行性.
虾青素具有抗氧化、预防癌症和提高机体免疫力等生理功能,然而化学稳定性和水溶性较差,限制了其在食品和医药等方面的应用.通过乳液、微胶囊、纳米颗粒、脂质体和纳米结构脂质等不同的体系运载虾青素可拓宽其应用范围.介绍了虾青素的生理功能,综述了近几年国内外运载虾青素的体系研究现状,对每种运载体系的优缺点进行了归纳.此外,通过分析比对多种运载体系的构建方法、技术手段及运载效率,整理出虾青素运载体系优化思路,旨在为虾青素运载体系在食品行业中的应用提供理论参考.
探究菜籽粕硫苷的最佳提取工艺及菜籽粕营养成分的变化,可为菜籽粕的高值化利用提供参考.通过单因素试验考察提取时间、温度、pH 值对菜籽粕硫苷提取量的影响,然后通过响应面设计优化硫苷的提取工艺,获得最佳工艺条件并研究菜籽粕提取前后营养成分的变化.单因素试验结果表明提取时间和温度对硫苷提取率有显著影响,而pH值对硫苷提取率影响较小,故进行两因素三水平的响应面设计,软件拟合最佳提取条件为提取时间 28.87 min、提取温度 90℃,预测硫苷最大提取量为35.01 mg/g.修正后的最佳提取条件为提取时间 28 min、提取温度 90℃,验证试验结果表明,此条件下菜籽粕硫苷提取量达到 34.32 mg/g,同时,提取后菜籽粕中蛋白质的含量为 42.76%.乙醇可有效提取菜籽粕中的硫苷,并且提取后菜籽粕中蛋白含量较高.
基于湿磨在改善淀粉性能方面具有良好的潜力,探究湿磨对淀粉-脂质复合物结构和性质的影响.以玉米淀粉与月桂酸为原料,采用先复合后湿磨(C/WG)和先湿磨后复合(WG/C)两种处理方式制备淀粉-脂质复合物.X射线衍射结果显示未进行湿磨处理的对照组、先复合后湿磨组(CS-C/WG)和先湿磨后复合组(CS-WG/C)样品具有强烈的V 型晶体特征衍射峰;傅里叶变换红外光谱显示样品在 2850 cm-1 和 1740 cm-1 处出现了两个新的吸收峰,表明玉米淀粉和月桂酸形成了淀粉-脂质复合物;与对照组相比,CS-WG/C和CS-C/WG 表现出了更高的复合指数、V 型晶体特征衍射峰强度与焓变值,并且,先湿磨后复合的制备方式更有利于形成更多的淀粉-脂质复合物.湿磨可显著提高淀粉的热稳定性和抗消化性,且适当的湿磨处理有助于促进淀粉-脂质复合物的形成.
花生蛋白作为优质的植物蛋白资源,主要由球蛋白和伴球蛋白组成,球蛋白在商业化生产中容易发生变形聚集,因而常以聚集体的形式出现,呈现较差的溶解性.基于美拉德反应的糖基化修饰是改善花生蛋白功能特性的一种绿色化学改性方法,能有效改善花生蛋白的溶解性、乳化性等功能性质.系统介绍了花生蛋白糖基化反应机理、方法以及糖基化对花生蛋白功能性质的改善,同时对糖基化反应对过敏反应存在的影响、糖基化花生蛋白的应用进行了论述.
"结构-隔热"一体化复合墙板(SIW 墙板)是一种新型粮食平房仓墙体构件,由内、外叶混凝土墙和保温板通过连接件组成.为研究粮食侧压力作用下 SIW 墙板力学性能的可靠性及随机参数的灵敏度,建立了有限元分析模型,以内叶墙挠度和混凝土强度不同控制条件的功能函数为失效准则,采用蒙特卡洛拉丁超立方抽样方法,对影响SIW墙板承载力的随机输入参数按分布类型开展了 100000 次抽样及计算,分析了SIW墙板的可靠性,量化了随机参数的灵敏度.研究结果表明:有限元模拟结果与试验结果相差不足 5%,功能函数失效概率分别为 Pf1 = 5.02×10-2、Pf2 = 3.30×10-4,建立的有限元模型是有效的,对比规范其可靠度均在安全范围之内,应主要考虑影响混凝土强度失效较大的参数;粮食重力密度、混凝土弹性模量和保温板弹性模量的变化对SIW墙板混凝土强度可靠性的影响较大.研究成果为SIW墙板结构设计及优化提供了参考依据.
探究入磨水分对米粉品质的影响,并确定适合辊式磨粉机制米粉工艺的入磨水分.对不同入磨水分制得米粉的化学组成、粒度分布、色泽、破损淀粉、糊化特性、热特性、凝胶特性和水合特性等指标进行测定并分析.结果表明:随着大米入磨水分的增加,米粉粒度、破损淀粉含量显著性降低(P<0.05),D50 从 124.55 μm降至 97.19 μm,破损淀粉碘吸收含量从 85.31%降至 82.37%;糊化特性显示米粉峰值黏度、最低黏度和最终黏度呈升高趋势,回生值呈先增加后降低趋势;DSC 热特性中糊化起始温度、峰值温度和终止温度降低,焓变值升高;米粉凝胶硬度降低,弹性升高;在 25℃时米粉吸水性、水溶性和溶胀性均呈降低趋势,当加热至 100℃时米粉水溶性降低,吸水性和溶胀性呈现先升高后降低的趋势.当大米湿润至饱和水分含量时,颗粒硬度降低,研磨后制得的米粉具有粒度小、破损淀粉含量低等特性,此时的水分含量适合采用辊式磨粉机研磨的入磨水分.
为了改善大豆分离蛋白的功能性质,采用研磨技术对商品型大豆分离蛋白进行物理改性,探究不同研磨时间对大豆分离蛋白结构、性质和成膜性能的影响.结果表明:经研磨后,大豆分离蛋白发生了去折叠,内部的疏水基团暴露,蛋白的亲脂性能和起泡性能得到提升;研磨可以使大豆分离蛋白薄膜更加致密均匀,薄膜的光学性能、物理化学性能和机械性能得到改善;研磨 15 min,蛋白的起泡性和泡沫稳定性达到最佳(156.21%、82.33%),薄膜的裂纹最少,结构最致密,薄膜更加透明(透明度为 0.52),薄膜的水蒸气渗透性最小(3.33×10-9 g·m·m-2·s-1·Pa),拉伸强度和断裂伸长率均达到最佳(2.24 MPa、178.70%).研磨显著改善了大豆分离蛋白的功能特性,本研究为拓宽大豆分离蛋白在食品中的应用范围奠定了理论基础.
An accurate prediction for the stored-grain situation is a necessary means to ensure grain security. It is difficult for traditional machine learning methods to process large-scale stored-grain monitoring data, while deep learning methods have the problems of difficult model training and high resource consumption. To solve these problems, a risk prediction model for stored-grain situations was proposed based on a broad learning network. First, the concept of stored-grain risks was proposed and defined in three categories: low, medium, and high. Then, based on the existing broad learning network, two improved broad learning algorithms were proposed: an enhanced node incremental algorithm and an input data incremental algorithm. Based on the multi-modal features of stored-grain situation data, canonical correlation analysis is introduced to the feature extraction and fusion methods. Finally, an accurate prediction model of stored-grain risk based on improved broad learning and correlation analysis is constructed. The experimental results show that, compared to the traditional broad learning model, the two improved broad learning models improve the accuracy of stored-grain risk prediction by more than 2.3%. Meanwhile, compared with the existing deep learning models, the improved broad learning model reduces training time by more than 20 times without reducing the prediction accuracy and has better robustness. In short, the incremental learning training method can make the prediction accuracy of the broad learning model close to or reach the level of the deep learning model with the increase of training data, which proved that the proposed methods may be an effective alternative to deep learning models.
