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电子鼻对芝麻油掺假的检测被引量：54: 2010年; 使用电子鼻系统PEN3对芝麻油中掺入大豆油、玉米油、葵花籽油进行检测分析,分别对芝麻油中不同量的掺假进行辨别,用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)两种方法分析。结果表明:电子鼻能够较好的识别芝麻油掺假不同比例的大豆油、玉米油和葵花籽油,而且LDA方法比PCA方法的效果好。PCA方法对掺入大豆油、玉米油超过50%和葵花籽油超过70%的芝麻油能明显区分,而LDA方法对芝麻油中掺入不同量的大豆油、玉米油和葵花籽油均能明显区分。; 潘磊庆唐琳詹歌梁晨曦谢一平屠康; 关键词：电子鼻芝麻油掺假

电子鼻检测鸡蛋货架期新鲜度变化被引量：84: 2010年; 该文旨在通过气味检测鸡蛋的新鲜度。利用德国AIRSENSE公司PEN3型电子鼻对鸡蛋在20℃,70%相对湿度条件下罗曼鸡蛋货架期的气味进行了无损检测。通过测定哈夫单位,建立了不同货架期气味与鸡蛋哈夫单位等级的对应关系。首先,分析并对比了第0天与第36天的完整鸡蛋与蛋液所产生气体的变化情况,确定氨氧化物、烷烃和醇类等是鸡蛋贮藏中产生的恶化气体。其次,结合电子鼻,利用主成分分析、线性判别等多元统计方法进行数据分析,对不同货架期、不同等级的鸡蛋进行归类区分,发现线性判别(LDA)效果优于主成分分析法(PCA)。结合载荷分析,确认了检测鸡蛋新鲜度的主要传感器S1、S2、S3、S5、S6、S8。初步证明了气体传感器和模式识别方法在电子鼻区分鸡蛋货架期新鲜度的可行性,为建立利用气体传感器监控鸡蛋新鲜度的方法提供实验基础和理论依据。; 刘明潘磊庆屠康刘鹏; 关键词：电子鼻鸡蛋新鲜度线性判别分析

荸荠英提取物抑菌活性及其应用研究被引量：8: 2011年; 为了提高荸荠的深加工附加值,本实验从荸荠加工废弃物荸荠皮中提取抑菌物质,研究其抑菌活性及其应用。结果表明,荸荠英提取物对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、藤黄微球菌、枯草芽孢杆菌均有抑制作用,其中对金黄色葡萄球菌的抑制作用最强,且持续性好。荸荠英提取物对大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、藤黄微球菌的抑制作用高于1%的山梨酸钾溶液,而对枯草芽孢杆菌的抑制作用与其比较接近;利用荸荠英提取物能有效防止彩色水果番茄贮藏过程中由根霉和链格孢引起的腐烂,与根霉相比,荸荠英提取物对链格孢的抑制效果更好。; 潘磊庆王海屠康詹歌; 关键词：抗菌活性番茄

辣味咸鸭蛋的研制: 以新鲜鸭蛋为原料,通过添加辣椒、八角、桂皮和生姜,采用正交实验,对腌制剂配比成分进行优化选择,研究出一种具有保健功能的咸鸭蛋。同时在腌制过程中,对料液中的NaCl浓度以及蛋内水分含量进行了测定,来检测鸭蛋的腌制过程。研究...; 潘磊庆刘风娟屠康章建浩; 关键词：咸鸭蛋辣味; 文献传递

鸡种蛋孵化品质无损检测的研究进展被引量：11: 2010年; 对鸡种蛋的孵化进行自动化检测,及时剔除未受精蛋和死胚蛋有利于提高孵化的经济效益。无损检测技术是近几十年农产品内外品质检测的研究热点,部分技术已有实际应用,已有国内外学者采用无损检测的方法对种蛋的孵化情况进行研究。本文综述了各种无损技术检测种蛋孵化的方法原理、研究现状,并指出了目前尚需解决的问题和发展前景。; 邹秀容潘磊庆屠康刘鹏; 关键词：孵化无损检测

辣味咸鸭蛋的研制被引量：3: 2009年; 以新鲜鸭蛋为原料,通过添加辣椒、八角、桂皮和生姜,采用正交实验,对腌制剂配比成分进行优化选择,研究出一种具有保健功能的咸鸭蛋。同时在腌制过程中,对料液中的NaCl浓度以及蛋内水分含量进行了测定,来检测鸭蛋的腌制过程。研究结果表明,对于24个鸭蛋(约2160g),辣味咸鸭蛋的最佳配方为:水1800g,NaCl270g,辣椒60g,八角2.4g,桂皮3g,生姜9.6g。; 潘磊庆刘风娟屠康章建浩; 关键词：咸鸭蛋辣味

电子鼻在果蔬品质检测中的研究进展被引量：10: 2010年; 介绍了电子鼻的工作原理及组成,简述了电子鼻在检测苹果、梨、番茄、桃、柑橘等7种果蔬品质中的应用,总结了电子鼻在检测果蔬品质方面存在的问题,并对其发展方向和应用前景作了展望。; 江琳琳潘磊庆杨虹贤屠康詹歌; 关键词：电子鼻果蔬

松花蛋腌制剂循环利用研究现状: 2009年; 松花蛋现代化生产过程中,腌制剂的循环利用对于降低生产成本及其对环境的污染具有很重要的意义。本文主要综述了我国松花蛋生产中腌制剂循环利用的研究现状,为松花蛋现代化生产加工的残料再利用提供理论和实践依据。; 潘磊庆屠康章建浩刘凤娟; 关键词：松花蛋腌制剂循环利用

基于计算机视觉和声学响应信息融合的鸡蛋裂纹检测被引量：28: 2010年; 为了提高对鸡蛋裂纹识别的准确性,建立利用计算机视觉和声学响应信息融合技术检测鸡蛋裂纹的系统,首先采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号,提取了4个特征频率、偏斜度平均值和崤度平均值共6个特征参数,作为人工神经网络的输入量,创建了结构为6-15-1的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。其次,利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像,提取了区域面积、圆形度、区域长径、短径和长短径之比共5个特征参数,作为BP人工神经网络的输入量,创建了结构为5-10-1的3层BP神经网络模型识别鸡蛋裂纹。最后,根据计算机视觉与声学响应技术检测鸡蛋裂纹结果的差异,融合二者的信息进行最终判断。结果表明:单独利用声学响应技术对裂纹鸡蛋判别准确率达92%,计算机视觉对裂纹鸡蛋的判别准确率只有68%。而将2种技术进行信息融合,对裂纹鸡蛋判别准确率可达98%,优于单一技术,能够发挥计算机视觉技术和声学技术检测的优势,充分保证鸡蛋的质量和安全。; 潘磊庆屠康詹歌刘明邹秀容; 关键词：计算机视觉神经网络鸡蛋

基于电子鼻对水蜜桃货架期评价的研究被引量：38: 2010年; 利用PEN3电子鼻系统对早熟"久保"水蜜桃采后7d货架期内的芳香成分进行检测分析,先通过电子鼻系统动态采集水蜜桃芳香成分并得到了电子鼻的响应值,再利用PCA(主成分分析)、LAD(线性判别)模式识别方法进行数据分析。结果表明LDA方法能够更好地区分第1天、第2～4天和第5～7天货架期的水蜜桃,进行交叉确认分析后,对第1天、第2～4天和第5～7天的水蜜桃货架期区分准确率达91%,同时采用负荷加载(Loading)分析方法可以得知,传感器W1S(甲烷)、W2S(乙醇)、W2W(硫化氢类)对水蜜桃货架期的评价起主要作用,这为进一步优化传感器以及探索方便快捷的水蜜桃无损检测技术提供了依据。; 江琳琳潘磊庆屠康杨虹贤钱钊韩东海; 关键词：电子鼻货架期

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江苏省农业科技攻关项目(BE2007320)