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公开(公告)号：CN117214129A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311157271.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/31 , G01N21/01
Abstract: 本发明涉及了一种基于光谱信息的不同成熟度阿森泰克苹果品质检测方法，其步骤包括：一、采集不同成熟度的阿森泰克苹果样本；二、获取样本的可见‑近红外光谱、近红外光谱；三、获取样本的品质指标数据；四、对可见‑近红外光谱、近红外光谱预处理；五、对可见‑近红外、近红外光谱进行特征波段提取；六、构建基于光谱信息的不同成熟度阿森泰克苹果品质检测最优模型；七、采集待测阿森泰克苹果的光谱数据，使用最优模型检测阿森泰克苹果的品质指标。该方法可以实现对阿森泰克苹果成熟过程中品质的无损快速检测，为阿森泰克苹果采收管理与质量安全控制提供技术参考，具有很强的实用性和广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN117084382A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311072348.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种茯苓鱼糕及其制作方法，所述茯苓鱼糕包括以下重量份原辅料：鱼糜100份、茯苓粉6‑10份、马铃薯淀粉4‑12份、鸡蛋清6‑12份。茯苓是药食两用的食材，含有多种活性物质，对人体有较高的保健功能和药用价值，添加到鱼糜中的主要目的是提高鱼糜的凝胶品质，同时增强鱼糜制品的营养价值。制作工序包括冷冻鱼糜解冻、斩拌(空斩、盐斩、加料斩)、成型、蒸制、冷却。本发明制作的茯苓鱼糕结构紧密，质地细腻，具有凝胶强度高、高蛋白、低脂肪的特点。
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公开(公告)号：CN116124775A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211679327.7
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像技术的PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法。所述预测方法包括：以接种热杀索丝菌且采用聚乙烯(Polyethylene,PE)保鲜膜包装的冷鲜猪大排肉为研究对象，利用高光谱成像系统采集PE包装冷鲜猪大排肉的高光谱图像，并且进行热杀索丝菌含量的测定；提取图像的全波段光谱信息并筛选出特征波长，采用多种建模方法分别建立基于全波段和特征波长的热杀索丝菌含量预测模型，根据建立的模型即可预测出PE包装冷鲜猪大排肉的热杀索丝菌含量。本发明可以实现PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的无损检测，检测精度高、速度快，从而为包装肉品微生物指标的无损检测提供技术参考。
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公开(公告)号：CN115980041A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211679304.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84 , G01N21/359 , G01N21/55 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于结构光高光谱成像技术的冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的检测方法。所述预测方法包括：以接种热杀索丝菌的冷鲜猪大排肉为研究对象，利用结构光高光谱成像系统采集冷鲜猪大排肉的结构光高光谱图像，并且进行热杀索丝菌含量的测定；将校正后的结构光高光谱图像解调，获取AC图像和DC图像，提取图像的全波段光谱信息并筛选冷鲜猪大排肉的特征波长，采用多种建模方法分别建立基于全波段和特征波长的热杀索丝菌含量预测模型，根据建立的模型即可预测出冷鲜猪大排肉的热杀索丝菌含量。本发明可以实现冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的无损检测，检测精度高、速度快，从而为冷鲜肉品微生物指标的无损检测提供技术参考。
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公开(公告)号：CN115728303B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211520554.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84 , G06N20/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于间隔偏最小二乘算法的果皮对内部果肉信息干扰剔除的方法，它包括以下步骤：S1、明确光学特性响应果实采后SSC和硬度变化的特征波长；S2、使用S1筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型；S3、使用S2建立的水果品质指标预测模型对水果品质进行预测。本发明基于间隔偏最小二乘算法筛选果皮、果肉及整果的特征波段，以剔除果皮对内部果肉信息干扰，明确果皮、果肉和整果光学特性响应可溶性固形物和硬度的特征波段，明确果皮对光学技术检测果实品质的影响。并基于筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型，以进一步剔除果皮的干扰信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117491382A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311472395.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出了一种融合高光谱图像特征和光谱变量的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法。利用可见近红外(400‑1000nm)波段的高光谱成像技术仪器，分别获取了健康和三种不同损伤程度的库尔勒香梨的光谱信息和高光谱图像纹理特征信息。随后，分别基于光谱信息和图像纹理特征，构建了三种分类模型，即PLS‑DA、SVM‑DA和Subspace‑DA。最后，本发明引入图谱融合思想，将高光谱图像的纹理特征信息与光谱特征变量信息相融合，应用于库尔勒香梨早期隐性损伤的检测。相较于传统仅使用光谱信息的方法，它既充分利用了高光谱成像技术的图像和光谱数据，又能够检测到更小面积的隐性损伤香梨，这使得本发明具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN117214105A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311089997.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G01N21/55 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种牛肉加热过程中热杀索丝菌残存数的预测方法。通过测定牛肉样品在加热过程中的热杀索丝菌残存数，采集其在1000–2000nm波段内的高光谱数据，获取样品热杀索丝菌残存数的预测值、特征光谱值和基于全波段的第一主成分得分值，一步构建牛肉中热杀索丝菌的热失活预测模型，实现基于高光谱信息直接预测牛肉加热过程中热杀索丝菌残存数。本方法可以帮助监管部门进行食品安全风险评估，同时为制定合理的杀菌规程提供理论参考，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN116840182A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310918380.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06V20/68
Abstract: 本发明涉及了一种基于可见近红外高光谱成像技术的多品种苹果果实硬度检测方法，包括以下步骤：(1)选取大小接近、无表面缺陷的红富士、奶油富士和花牛苹果各30个作为实验样本；(2)每个苹果被平均划分成四个纵向区域(A、B、C、D)和三个水平区域(花萼、赤道、花茎)，共计12个区域，使用记号笔划线标记；(3)对每个苹果的四个纵向区域按顺序(A‑D)采集可见近红外高光谱成像数据信号；(4)利用穿刺法分别测定每个苹果12个区域的硬度值；(5)利用一阶导数对光谱数据预处理；(6)构建单品种苹果硬度局部(花萼、赤道、花茎)和全局区域(花萼+赤道+花茎)预测模型；(7)基于步骤(6)的最优区域，构建多品种苹果果实硬度预测模型。本发明确定了光谱技术检测苹果果实硬度最佳的数据采集方式，构建的多品种苹果果实硬度预测模型精度高、无损快速检测，且通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN115950853A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211373113.7
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明涉及了一种苹果果泥品质调配控制方法。首先，通过采集单一品种苹果果泥及在复杂调配比例下多品种混合果泥的可见近红外光谱(Vis‑NIR)数据信号，通过竞争自适应加权采样(CARS)算筛选出与果泥品质高度相关的光谱变量；基于光谱特征变量，利用多元曲率‑交替最小二乘(MCR‑ALS)算法构建单一苹果果泥与混合调配果泥的光学关联性参数体系，实现由单一品种苹果果泥特征光学信号向多种混合苹果果泥Vis‑NIR光谱数据重构模拟；最后，基于重构的Vis‑NIR光谱的建立偏最小二乘(PLS)回归模型预测混合果泥的部分理化指标。此方法可通过快速获取4个单一品种苹果果泥的Vis‑NIR光谱数据，即可模拟54种不同调配方式下混合果泥的色度a*值、总糖、可滴定酸度和苹果酸含量，为果泥生产中快速精准调配及品质质量控制提供技术支持。
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公开(公告)号：CN115728303A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211520554.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84 , G06N20/00 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于间隔偏最小二乘算法的果皮对内部果肉信息干扰剔除的方法，它包括以下步骤：S1、明确光学特性响应果实采后SSC和硬度变化的特征波长；S2、使用S1筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型；S3、使用S2建立的水果品质指标预测模型对水果品质进行预测。本发明基于间隔偏最小二乘算法筛选果皮、果肉及整果的特征波段，以剔除果皮对内部果肉信息干扰，明确果皮、果肉和整果光学特性响应可溶性固形物和硬度的特征波段，明确果皮对光学技术检测果实品质的影响。并基于筛选出的特征波长处的光学特性建立水果品质指标预测模型，以进一步剔除果皮的干扰信息。
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