2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、中國是世界水果生產(chǎn)和消費(fèi)大國,西瓜的產(chǎn)量居世界之冠,但是出口量卻非常少,分析其主要原因是由于中國水果商品化水平比較低,水果檢測技術(shù)和檢測水平比較落后。水果商品化水平對(duì)水果的內(nèi)部品質(zhì)要求較高,對(duì)西瓜生產(chǎn)過程中內(nèi)部品質(zhì)的檢測是西瓜出口供應(yīng)的一個(gè)必需環(huán)節(jié)。國內(nèi)外對(duì)西瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測的研究報(bào)道還較少,現(xiàn)有的在線無損檢測技術(shù)和檢測方法還不是很成熟,只有國外少數(shù)國家擁有西瓜等大型厚皮類水果的無損檢測生產(chǎn)設(shè)備,而國內(nèi)水果無損檢測裝備制造企業(yè)設(shè)計(jì)

2、生產(chǎn)的檢測設(shè)備分選能力相對(duì)較弱,目前,國內(nèi)還沒有西瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測設(shè)備。因此,國內(nèi)大型水果生產(chǎn)企業(yè)每年要花費(fèi)大量的資金購買和維護(hù)國外的水果無損檢測設(shè)備。
  本課題研究的最終目標(biāo)是研制開發(fā)西瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測系統(tǒng),以增強(qiáng)中國水果品質(zhì)檢測裝備制造業(yè)的技術(shù)實(shí)力和技術(shù)水平,提高國內(nèi)水果生產(chǎn)加工企業(yè)的效益和水果的品質(zhì)質(zhì)量。
  本研究選擇厚皮類瓜果麒麟瓜為研究對(duì)象,對(duì)麒麟瓜的可溶性固形物(Soluble solids co

3、ntent,SSC)和總酸(Total acidity,TA)指標(biāo)進(jìn)行了理化分析和測定,對(duì)麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測過程中的關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行了研究,初步設(shè)計(jì)完成了麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測試驗(yàn)臺(tái)。該檢測系統(tǒng)是結(jié)合光學(xué)、機(jī)械學(xué)、電學(xué)、生物物料學(xué)和化學(xué)計(jì)量學(xué)于一體的光機(jī)電控在線無損檢測系統(tǒng),其主要涉及光譜分析、信息融合、自動(dòng)控制等相關(guān)學(xué)科知識(shí)。本課題針對(duì)麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的研究:
  (1)

4、針對(duì)麒麟瓜體積大以及皮厚的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),包括輸送裝置、光譜采集、控制單元以及光譜分析模型算法等。研制開發(fā)了基于近紅外光譜(Near infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù)麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)在線無損檢測系統(tǒng),初步解決了麒麟瓜體積大、皮厚難以檢測內(nèi)部品質(zhì)的難點(diǎn)問題,以滿足其內(nèi)部品質(zhì)快速在線無損檢測要求;
  (2)該檢測系統(tǒng)初步解決了麒麟瓜內(nèi)部品質(zhì)快速在線無損檢測模型的關(guān)鍵問題。

5、本研究主要對(duì)可溶性固形物和總酸兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了建模研究。并通過不同光譜預(yù)處理方法優(yōu)化預(yù)測模型,應(yīng)用遺傳算法(Genetic algorithm,GA)、蒙特卡羅-無信息變量消除(Monte-Carlo uninformative variable elimination,MC-UVE)、蒙特卡羅-無信息變量消除結(jié)合遺傳算法(MC-UVE-GA)等變量優(yōu)選方法提取特征變量,剔除無關(guān)信息變量,減少了變量數(shù)目,初步建立了適用于該檢測系統(tǒng)的偏最小

6、二乘回歸(Partial least squares regression,PLSR)預(yù)測模型;
  (3)研究了麒麟瓜瓜臍、瓜梗、赤道和接地端四種檢測部位和0.1m/s、0.3m/s、0.5m/s和0.8m/s四種輸送速度對(duì)檢測精度的影響。采用美國海洋光學(xué)公司QE65000光譜儀,光譜采集采用漫透射方式,入射角度為120°(檢測透鏡和光源相對(duì)水果的角度),12盞150W的鹵鎢燈,光源功率可調(diào)。研究結(jié)果顯示,預(yù)處理結(jié)合變量優(yōu)選方法

7、進(jìn)行模型簡化處理之后,在本研究采用的四種傳輸速度中,以0.8m/s輸送速度在瓜臍處檢測對(duì)可溶性固形物的結(jié)果較其余三種好,采用14個(gè)波長,它們分別為800.8、801.5、802.3、806.7、806.0、800.0、807.5、788.8、829.1、775.3、788.1、820.9、781.3和787.3nm,所建PLSR預(yù)測模型的校正集相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient of calibration,rca

8、l)為0.847,校正均方根誤差(Root mean square error of calibration,RMSEC)為0.550%,預(yù)測集相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient of prediction,rpre)為0.836,預(yù)測均方根誤差(Root mean square error of prediction,RMSEP)為0.500%;以0.5m/s輸送速度在赤道部位檢測對(duì)總酸有較優(yōu)的預(yù)測結(jié)果,采用8個(gè)

9、波長,它們分別為792.5、757.3、791.8、793.3、774.6、758.1、775.3和756.6nm,所建PLSR預(yù)測模型的rcal為0.785,RMSEC為0.01076%,rpre為0.763,RMSEP為0.01106%;通過對(duì)四種檢測條件下的模型研究證明,不同檢測速度和檢測部位都會(huì)對(duì)檢測模型精度造成影響。同時(shí),該檢測系統(tǒng)檢測精度還有待進(jìn)一步提高,距離實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用還有一定差距;
  (4)研究了麒麟瓜成熟度的定

10、性判別分析:采用美國海洋光學(xué)公司QE65000微型光纖光譜儀采集的漫透射光譜建立定性判別模型;創(chuàng)新性地提出了光譜波峰比值法(Ratio of peak1 to peak2,RPP),并與其他常見的化學(xué)計(jì)量學(xué)判別方法進(jìn)行了比較,包括線性比較判別分析(Linear discriminant analysis,LDA)、簇類的獨(dú)立軟模式分類法(Soft independent modeling of class analogy,SIMCA)和

11、最小二乘-支持向量機(jī)(Least squares support vector machines,LS-SVM)分類法。光譜波峰比值法利用720-740nm和803-805nm處光譜峰值進(jìn)行麒麟瓜成熟度鑒別,成功地將麒麟瓜成熟度歸納為四類:不成熟,半成熟,成熟和過成熟。具體劃分方法為,當(dāng)RPP在0.4和0.69之間時(shí)為過成熟麒麟瓜;當(dāng)RPP在0.7和0.96之間為成熟麒麟瓜;當(dāng)樣本的RPP位于0.97到1.23之間為半成熟麒麟瓜;而當(dāng)樣

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