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期刊信息/Journal information
食品与机械
长沙理工大学
食品与机械

长沙理工大学

黄寿恩

双月刊

1003-5788

foodmm@vip.sina.com

0731-85258200

410077

长沙市赤岭路9号

食品与机械/Journal Food & MachineryCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《食品与机械》杂志是中国食品科学技术学会会刊，中文核心期刊，中国科技核心期刊，旨在指导行业发展,促进科技进步,指引投资方向,引导产品开发，设有权威论坛、科研开发、市场分析、提取与活性、安全与检测、生产应用、机械与设计、包装与设计、个案分析、专论与综述等栏目。
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    新型鲜桃切分去核机设计与分析

    张翼飞
    83-89页
    查看更多>>摘要：[目的]解决鲜桃切片去核生产自动化的技术难题.[方法]设计新型鲜桃切分去核机,利用数学分析法对切片去核刀具进行简化和运动分析,得出该机构的运动特性方程和曲线图;利用SolidWorks Motion软件对切片去核刀具机构进行运动仿真分析,得出该机构的运动特性曲线图,验证数学分析的正确性,同时也验证切片去核刀具设计的合理性.[结果]该机利用PLC控制,包括鲜桃输送链上料、鲜桃定位、切片刀具运动等,通过现场试验结果分析,鲜桃切片去核机平均切分率达到99.39％,平均去核率达到99.15％,平均破坏率低于0.12％.[结论]该新型鲜桃切分去核机能够实现鲜桃的自动定位、切分、去核等.

    桃去核定位机构运动分析

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    砻谷机转子系统结构参数辅助计算系统的设计与实现

    程敏周时豪王明旭张超...
    90-96页
    查看更多>>摘要：[目的]提高胶辊砻谷机转子系统机械工作效率.[方法]基于VB与 Matlab平台开发可在 Windows系统下独立安装运行的胶辊砻谷机转子系统结构参数辅助计算系统(RRHRSPD).根据等效设计方法和传统机械设计方法建立了砻谷机的工艺参数、动力参数、结构参数间的耦联关系,探明了转子系统结构参数的设计计算原理;采用VB开发系统操作界面并实时调用Matlab动态链接库,形成系统的核心运算机制,并对系统进行封装发布.[结果]开发了一套胶辊砻谷机转子系统结构参数辅助计算系统.[结论]该系统的计算结果准确、可靠,不仅可用于砻谷机转子系统机械结构的设计计算,也可用于砻谷机性能分析的虚拟试验平台.

    胶辊砻谷机转子系统参数设计辅助计算系统

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    基于机器视觉的谷糙分离检测方法

    李欣齐家敏程昊王炎春...
    97-103页
    查看更多>>摘要：[目的]解决传统的谷糙分离机存在的人工检测精度差的问题,提高生产效率.[方法]提出了一种基于机器视觉的图像检测方法,通过不同图像算法的多级式递进融合,实现对谷糙的特征识别与分离.对采集到的图像进行ROI区域选定,并利用Retinex算法进行图像增强;使用Otsu算法对图像进行分割,再利用中值滤波与形态学相结合去除图像噪声;采用改进的Canny算法对二值图像进行边缘特征检测,结合Hough变换提取谷糙图像轮廓的位置信息;最后应用卡尔曼滤波对位置信息进行状态估计,得到分离位置最佳预测值的同时,减小位置偏移误差.[结果]系统的检测平均误差为3.14 mm,相比较滤波前减少1.82 mm,滤波误差平均标准差为0.8 mm.[结论]该方法能够有效检测谷糙特征信息并提高分离精度.

    谷糙分离机器视觉图像处理特征提取

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    基于梅山文化的空间艺术特色在乡土食品包装设计中的应用策略

    刘瑛
    104-110页
    查看更多>>摘要：针对湖南古梅山地区乡土食品包装设计现状,从梅山文化的空间艺术中提炼出造型结构特征、装饰元素特征、色彩特征、文化特征,将其解构赋予于乡土食品包装设计中,探索将梅山文化中蕴含的空间艺术精髓与乡土食品包装融合的设计思路与策略,提升食品附加值,展现地域特征,提升文化内涵,促进民族文化的传承与乡土食品包装的融合创新.

    梅山文化空间艺术乡土食品包装设计

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    非遗在食品包装设计中的运用研究进展

    吴余青徐海波朱奕苇
    111-116页
    查看更多>>摘要：文章通过发文量、关键词、研究对象、研究视角及思路对非物质文化遗产在食品包装设计中的运用研究进展进行了总结和分析;从设计原则、策略和方法3个方面对非遗在食品包装设计中的运用研究内容进行了分析,并对其未来发展方向进行了展望,指出未来该研究可以用理论研究来指导设计实践,同时采用大数据模型对设计实践进行验证.

    非物质文化遗产食品包装包装设计大数据

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    甜樱桃采后表皮蜡质形态及相关性质变化规律

    张玉蕾崔清亮王愈刘亚平...
    117-123,157页
    查看更多>>摘要：[目的]揭示不同品种甜樱桃耐贮性差异的原因,为其采后涂膜保鲜提供理论支持和技术指导.[方法]选取4个具有代表性的甜樱桃品种(红灯、雷尼、红玛瑙、友谊)作为研究对象,对采收时不同品种甜樱桃果皮蜡质的形态、果皮对不同溶液的接触角以及红玛瑙樱桃在贮藏期间表皮蜡质形态、接触角、临界表面张力的变化进行了探究.[结果]4个品种甜樱桃在采收时表皮的蜡质分布和形态均存在差异,表皮对于同一种溶液的接触角存在显著差异;红玛瑙樱桃表皮蜡质在贮藏期间呈减少趋势;由于甜樱桃表皮的疏水性,在配制涂膜液时,向其中添加0.1％的吐温-20作为表面活性剂可显著提高涂膜液在其表面的润湿性;红玛瑙樱桃贮藏期间表皮对去离子水的接触角呈下降趋势,并且其临界表面张力随贮藏时间的延长不断升高.[结论]不同品种甜樱桃耐贮性的差异可能与其表皮特性相关联,在涂膜保鲜液中添加0.1％的吐温-20可使涂膜液更均匀地涂覆在甜樱桃表面.

    甜樱桃表皮蜡质接触角临界表面张力

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    光照区域对近红外光谱在线检测柚子糖度的影响

    唐子叶文韬代兴勇胡峰...
    124-129页
    查看更多>>摘要：[目的]提高近红外光谱技术在线检测柚子糖度的精度.[方法]采用自主研发的柚子在线无损检测设备采集3种光照区域的柚子的漫透射光谱数据,在650～950 nm的波长范围内采用标准正交变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(normalize)、SG 一阶求导(savitzky-golay first order derivative,SG-1st)对原始数据进行预处理,使用自适应性加权算法(CARS)筛选反映柚子糖度的光谱特征,建立了偏最小二乘回归(PLSR)模型.使用未参与到建模的30个柚子样本进行在线验证.[结果]光照区域C结合SNV-CARS-PLSR方法的建模效果最优.其预测集的决定系数为0.95,均方根误差为0.30 ° Brix.在线验证时决定系数为0.90,均方根误差为0.58 °Brix.模型对于柚子糖度具有较强的在线检测能力.[结论]在光斑直径为70 mm且位于柚子赤道上方20 mm的光照区域C的条件下采集的柚子光谱数据所建立的预测模型能更有效地实现柚子糖度的在线预测.

    近红外光谱光照区域在线检测糖度柚子

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    基于机器视觉的百香果品质多指标在线检测与分选

    褚璇洪嘉隆冯耿鑫姚振权...
    130-137,142页
    查看更多>>摘要：[目的]提高百香果品质分级的精细化与智能化水平.[方法]利 用OpenCV与轻量化神经 网络(MobileNetV3_large_ssld)对百香果的果径、成熟度与皱缩情况进行了检测.通过最小外接矩形的短边测量果径;在HSV颜色空间中,分析H分量值在特定范围内(H∈[0,10]∪[156,180],[11,25],[26,34],[125,155])的像素占比来判别果实的成熟度;建立MobileNetV3_large_ssld轻量化神经网络模型,用于判别果皮的皱缩情况.基于对果径、成熟度与皱缩情况3个指标的检测结果,进一步采用评级量表法构建了果实品质综合评价模型,并开发了在线检测及分选系统.该系统利用KNN背景减去模型从传送带上运动的百香果视频流中提取目标并去除果柄,采用区间取帧法从视频中捕获单张图像,依据多指标综合评价模型对百香果品质进行分级,并通过分选机构的拨爪将百香果拨至相应的等级通道.[结果]测试结果显示,系统分选与人工分选的整体吻合度为97.02％,特级吻合度为95.51％,一级吻合度为97.84％,二级吻合度为100.00％.[结论]该系统可用于不同等级百香果品质的在线检测与分选.

    采后处理百香果图像处理目标检测神经网络分选

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    基于机器视觉的苹果表损智能检测系统设计

    秦寅初李涛李旭王美玲...
    138-142页
    查看更多>>摘要：[目的]满足苹果外观品质和大小综合分级的现实需求,解决中国苹果人工分选效率低,分选设备结构复杂、成本高等问题.[方法]提出一种YOLOv5s-apple模型,在主干网络中引入Transformer模块和CBAM注意力模块,同时加入加权双向特征金字塔网络(Bi-FPN)改进颈部网络,并结合HALCON软件,利用自行设计的一种苹果表损智能检测系统进行表损分拣和大小分级.[结果]与原YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-apple模型的mAP提升了 6.2％,检测系统的分拣分级准确率可达97.5％,试验系统的处理速度为5 s/个.[结论]试验系统可以有效地进行苹果分级分选.

    苹果分选无损检测深度学习YOLOv5注意力机制

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    基于生成对抗网络和Mask R-CNN的苹果早期变质检测

    于琦龙赵晓东籍宇王春荣...
    143-151,169页
    查看更多>>摘要：[目的]提高苹果早期变质区的检测准确率.[方法]基于生成对抗网络和卷积神经网络技术的苹果变质区检测方法.利用Pix2PixHD模型生成包含采后早期变质区的贮藏苹果的近红外成像数据;使用Mask R-CNN模型对生成的近红外图像进行分割,以检测苹果中的变质区;在具有人工智能功能的低成本嵌入式系统上,利用生成的近红外成像数据,实施基于生成对抗网络和卷积神经网络技术的采后苹果的早期变质区域分割和预测.[结果]该方法对收获后苹果的早期变质检测平均准确率比其他9种方法高1.825％～10.435％;Pix2PixHD能以17帧/s的速度从RGB图像生成了可视近红外图像,Mask R-CNN能够以4.2帧/s的速度对苹果图像中的变质区域进行分割.[结论]研究提出的方法有望促进低成本食品质量控制器的开发.

    苹果早期变质检测生成对抗网络卷积神经网络图像转换

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