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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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    基于视觉引导的机器人抓取系统手眼标定方法

    贾铜毕德学宋韦辰毛啸天...
    63-67,110页
    查看更多>>摘要：[目的]为降低食品自动化生产线机器人定位误差和标定物识别误差,设计一种基于空间网格的手眼标定方法.[方法]基于姿态矩阵的组成,通过平移和旋转机器人末端获取末端相对于相机的姿态与位置,提出使用已知对应点对配准的方法降低平移法中机器人定位误差对姿态求解的影响;在空间圆拟合法的基础上提出两点向量法求解末端位置以减少数据采集量,并提出拟合球心的方式补偿手眼标定结果.[结果]标定后实测平均误差为0.8 mm.[结论]基于Eye-In-Hand型手眼系统可实现较高精度的物体定位.

    点云配准眼在手上手眼标定定位补偿机器人食品自动化生产线

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    基于多模型和改进WOA算法的Delta机器人柔性夹持器抓取方法研究

    张敏刘翌南陈爱群袁晓红...
    68-73,116页
    查看更多>>摘要：[目的]解决Delta机器人柔性夹持器抓取方法存在的控制精度和适应性较差等问题.[方法]以Delta机器人柔性夹持器为研究对象,提出一种多模型和改进鲸鱼算法相结合的Delta机器人柔性夹持器抓取方法.建立稳定抓取优化模型,在抓持对象表面寻求最佳接触位置.建立无损抓取优化模型,在确保稳定抓起物体的前提下使接触力尽可能地小.结合粒子群算法和鲸鱼算法求解模型.通过试验验证了所提抓取方法的优越性.[结果]所提方法不仅具有良好的控制精度,还能够适应不同形状和大小的物体,具有较高的灵活性和适应性,抓取成功率＞96％,抓取损伤率为0.[结论]所提方法有效提高了Delta机器人柔性夹持器抓取方法的性能,适用于果蔬和易碎物品的分拣工作.

    Delta机器人柔性夹持器稳定抓取无损抓取鲸鱼算法粒子群算法

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    基于STM32的茶叶揉捻机揉捻桶转速模糊PID设计

    何宇驰陈永乐贺良吴瑞梅...
    74-80页
    查看更多>>摘要：[目的]满足茶叶揉捻时揉捻桶转速恒定可调及揉捻桶恒速转动的要求.[方法]以6CR-55型单柱式揉捻机为研究对象,基于STM32单片机,利用模糊控制算法和PWM闭环控制方法,对揉捻桶转速进行稳定控制研究,建立揉捻桶转速控制 系统数学模型,并采用MATLAB进行无校正、PID和模糊PID算法控制仿真试验.[结果]相比于无校正控制和PID控制,模糊PID转速控制系统输出转速更稳定精确,抗干扰能力更强,其转速误差控制在3 r/min以内.[结论]采用模糊PID控制方法可满足茶叶揉捻时揉捻桶转速恒定可调的要求,从而提高茶叶成条率和细胞破损率.

    模糊PIDSTM32茶叶揉捻桶转速恒定控制MATLAB仿真

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    基于粒子图像测速法的大米抛光机内米粒运动规律分析

    段丰刘晓鹏胡鹏张永林...
    81-87,140页
    查看更多>>摘要：[目的]通过研究抛光机运行参数、米粒运动规律、产生碎米率之间的关系,寻求抛光机的较优参数调控依据.[方法]通过分析抛光室内米粒的运动过程、开展全因素试验以及应用粒子图像测速法(PIV)对米粒运动轨迹进行分析,明确米粒的运动状态、碎米率与抛光机转速及压力门开度之间的关系.[结果]当压力门开度20 mm时,在试验转速范围内均不能形成有规律的米粒运动形态,此时不能达到米粒抛光要求.当压力门开度4 mm、转速为600～1 400 r/min时,米粒呈现出螺旋升角较小且高低速区域交替出现的运动形态.当压力门开度8 mm、转速1 400 r/min时,米粒呈现出高低速(速度差＞3 m/s)区域交替出现的运动形态.上述两种工况下,米粒因过度揉搓或压力过大导致碎米率较高(＞4％).在试验范围内的其余工况下,米粒均呈现出螺旋角大小适中的高低速(速度差为2～3 m/s)区域交替出现的运动形态,此时碎米率为2％～4％,能够达到较好的抛光效果.[结论]不同工况下米粒形成的运动形态与产生的碎米率不同,在合适的压力门开度和转速下,米粒呈现出适当的运动形态,能达到较好的抛光效果.

    抛光机米粒粒子图像测速法运动形态碎米率

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    箱装西兰花流态冰预冷包装充冰工艺的数值模拟与验证

    李淦王清卢立新潘嘹...
    88-93,131页
    查看更多>>摘要：[目的]解决流态冰充冰过程中冰晶分布的均匀度问题.[方法]以西兰花为研究对象,建立纸箱包装西兰花物理模型,采用CFD模拟分析充冰过程中充冰速度和充冰角度对冰晶分布均匀度的影响,以此确定合适的充冰工艺参数.[结果]充冰速度和充冰角度对冰晶均匀度具有显著影响;过低、过高的充冰速度均不利于获得充冰均匀度;角度倾斜充冰会导致箱内上层西兰花无法充分覆盖流态冰.[结论]保持水平角度和3 m/s的充冰速度可获得最均匀的冰晶分布,满足西兰花预冷和一定时间段的低温贮运要求.

    西兰花流态冰预冷包装CFD充冰速度充冰角度

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    神仙豆腐的货架期预测模型

    王唯赵武奇田媛贺刘成...
    94-102页
    查看更多>>摘要：[目的]研究贮藏温度对神仙豆腐品质和微生物菌落总数的影响规律,建立基于品质指标和菌落总数的神仙豆腐货架期保鲜预测模型.[方法]将神仙豆腐分别在1,4,10,15,20,25 ℃的温度下贮藏,定期测定硬度、黏性、弹性、咀嚼性、持水性以及菌落总数,研究温度对各指标的影响,确定各指标的最佳拟合方程.根据神仙豆腐的品质指标及菌落总数,结合Arrhenius模型和Belehradck模型,建立神仙豆腐货架期预测模型.[结果]在不同的贮藏温度下,神仙豆腐的弹性指数无明显变化,但对硬度、黏性、咀嚼性、持水性及菌落总数有显著影响.零级反应方程对神仙豆腐的持水性变化拟合效果最佳,平均拟合程度为0.978;对硬度、黏性和咀嚼性的影响,一级反应的拟合最佳,平均拟合程度分别为0.967,0.904,0.977;Logistics方程对神仙豆腐菌落总数变化的拟合效果最佳,平均拟合为0.992.建立的硬度、黏性、弹性、咀嚼性、持水性及菌落总数模型对3 ℃贮藏条件下神仙豆腐货架期预测的相对误差分别为7.50％,8.13％,4.38％,5.00％,3.75％,预测效果好.[结论]模型可以有效预测1～25 ℃贮藏条件下神仙豆腐的货架期.

    神仙豆腐菌落总数货架期预测模型

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    基于YOLOv8的水果外观检测与分类方法

    唐兴萍王白娟杨红欣杨正明...
    103-110页
    查看更多>>摘要：[目的]建立一种水果外观无损检测方法.[方法]以油桃为研究对象,使用IQQU3手机相机采集图像数据,并进行图像预处理.使用LabelImg图像标注软件标注数据.采用镜像翻转、左右翻转、平移等方法对数据进行扩充.将扩充后的图像按照8∶2划分为训练集和测试集.最后使用YOLOv8(n,s,m,l,x)5个模型对数据进行训练,训练150轮,比较分析5个模型的训练结果,选出最优的检测模型.[结果]构建了油桃数据集,共4 205张图像;YOLOv8(n,s,m,l,x)训练集总损失值分别为2.275,1.778,1.482,1.880,1.401,测试集的总损失值分别为 2.724,2.253,2.057,2.105,2.004;YOLOv8(n,s,m,l,x)的精确率分别为 94.0％,98.0％,97.4％,97.3％,97.9％,召回率分别为 95.4％,95.5％,95.9％,96.9％,96.9％.综合比较,YOLOv8s为较优的模型,其平均检测精确率达97.8％,正常、损伤、疤痕的平均精确率分别为96.2％,98.8％,98.4％,其推理时间、计算量(GFLOPs)分别为 179.4 ms、28.4.[结论]YOLOv8 能够有效地检测水果外观品质,可用于水果外观的无损检测.

    YOLOv8油桃外观品质检测分类

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    基于视觉 Transformer 的马铃薯薯形与大小自动分级

    樊宏鹏于鹏飞杨森
    111-116页
    查看更多>>摘要：[目的]解决基于人工特征设计分级方法精度低、鲁棒性差的 问题.[方法]提 出 了 一种强泛化的Transformer薯形与大小自动分级方法.基于Transformer模型构建2个PotatoViT模型,并完成马铃薯薯形分级和大小分级任务;利用迁移策略和数据增广方法训练出鲁棒性分级模型;通过测试集定量分析,验证了研究所提方法在马铃薯分级中的有效性.[结果]PotatoViT模型对薯形分级的准确率和模型F1得分分别为96.36％,94.75％,对大小分级的准确率和模型F1得分分别为89.66％,85.16％,分级精度优于VGG16、ResNet50和 MobileNetV3网络模型.[结论]研究所提方法对马铃薯薯形与大小的准确、实时检测是可行的.

    马铃薯薯形大小分级Transformer

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    基于可见/近红外透射光谱的亚健康水心苹果检测

    王晨晨翟明灿李贺莫小明...
    117-125,182页
    查看更多>>摘要：[目的]实现亚健康水心苹果的无损检测.[方法]分别采用对数函数法和研究提出的幂函数法消除果实直径对光谱衰减的影响,并分别转换为格拉姆角差场图、格拉姆角和场图、马尔可夫变迁场图、递归图以及对称极坐标图,通过添加卷积注意力模块的ResNet50网络模型挖掘与水心程度相关的图像深层特征,经t分布随机邻域嵌入方法降维并聚类分析后,将最适宜图像特征输入到改进粒子群算法优化的支持向量机、极限学习机、k近邻和随机森林分类器进行水心苹果三分类.[结果]幂函数法消除直径对透射光谱影响的效果优于对数函数法,格拉姆角差场图像特征可视化后,轮廓系数、CH分数和戴维森堡丁指数分别为0.93,0.88,0.24,均优于其余图像转换方法.ResNet50-IPSO-ELM取得了最高的分类准确率,为96.8％,测试集中对3种水心程度苹果的总体判别准确率可达96.3％,平均查准率、平均查全率和平均加权调和均值分别为87.2％,95.8％,92.3％.[结论]该模型不仅对多数类的无水心果、健康水心果保持较高分类准确率,也对少数类的亚健康水心果具有较高的判别能力.

    苹果水心可见/近红外光谱光谱修正深度特征无损检测

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    高脂、高脂高果糖饮食对大鼠高尿酸血症的影响

    车荧娟陈妍陈婷婷罗舜菁...
    126-131页
    查看更多>>摘要：[目的]探究高脂饮食与高脂高果糖饮食对高尿酸血症(HUA)大鼠尿酸水平及肝肾功能的影响.[方法]将24只大鼠随机均分为对照组、模型组、高脂饮食组和高脂高果糖饮食组,除对照组外各组大鼠每天灌胃500 mg/kg氧嗪酸钾和100 mg/kg腺嘌呤,采用相应饲料饲喂;6周后测定尿酸、肌酐等血清生化指标,并对肾脏、肝脏进行病理学检查.[结果]对照组、模型组、高脂饮食组和高脂高果糖饮食组尿酸含量分别为118.10,319.05,325.71,456.10 μmol/L.高脂饮食组尿酸、肌酐水平与模型组无显著差异,但肾脏损伤及肝脏脂肪积累更严重.高脂高果糖组尿酸显著高于模型组,且肾脏损伤及肝脏脂肪积累程度比模型组严重.[结论]高脂饮食不会进一步升高HUA大鼠尿酸含量,但会加重已患HUA大鼠的肝肾损伤.高脂高果糖饮食会进一步升高HUA大鼠尿酸含量,且加重肾脏损伤及肝脏脂肪积累程度.高尿酸血症群体应注意控制饮食中脂肪及果糖的摄入.

    高尿酸血症腺嘌呤高脂饮食高脂高果糖饮食

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