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本实验建立了调节三高类保健食品中59种非法添加药物的超高效液相色谱-串联质谱检测方法。样品经甲醇提取,QuEChERS净化,氮吹至近干,1 mL 40%甲醇溶液(体积分数)复溶,以乙腈和0.1%甲酸溶液(5 mmol/L乙酸铵)为流动相,经ACQUITY UPLC HSS T3反相柱梯度分离,超高效液相色谱-串联质谱在正、负离子模式下多反应监测,采用基质外标法定量。结果表明:59种非法添加药物在线性范围内,决定系数(R^(2))均大于0.980,回收率在60.2%~119.5%之间,相对标准偏差在1.2%~15.0%之间。该方法具有前处理较简单、分析时间较短、灵敏度好、准确度高、杂质干扰小等特点,可以用于调节三高类保健食品中多种非法添加药物的检测。

关键词：调节三高类保健食品 QuEChERS净化超高效液相色谱-串联质谱非法添加药物

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基于深度学习的工业产品缺陷检测研究与应用

基于深度学习的工业产品缺陷检测研究与应用

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作者：邵瑞齐鲁工业大学

学位级别：硕士

在工业领域,确保产品的表面质量与使用功能性同等重要,这些因素共同决定了产品的最终性能和市场竞争力。然而,产品在生产过程中不可避免地会出现各种表面缺陷,例如,金属出现划痕、孔洞,玻璃容器出现破损、污点、小气泡,印刷电路板出现... 详细信息

在工业领域,确保产品的表面质量与使用功能性同等重要,这些因素共同决定了产品的最终性能和市场竞争力。然而,产品在生产过程中不可避免地会出现各种表面缺陷,例如,金属出现划痕、孔洞,玻璃容器出现破损、污点、小气泡,印刷电路板出现漏孔、毛刺等。这不仅影响产品的外观和品牌形象,还可能对其功能性和耐用性造成严重损害。高效的工业表面缺陷检测方法通过精确识别和分类各种表面缺陷,能够及时发现并剔除不合格产品,对于维护产品质量标准、预防潜在的安全风险以及优化生产流程至关重要。但由于工业场景下缺陷的不规则性、低对比度和低显著性等特性,导致通用目标检测技术在应用至工业表面缺陷检测领域时面临显著挑战,高精度识别和定位缺陷的难度大;同时,表面微小缺陷检测长期以来是缺陷检测中的难点,微小缺陷的像素稀疏和特征不明显等特性使得缺陷检测模型难以实现精确检测,对微小缺陷的准确识别提出了迫切需求和挑战。为解决上述问题,本文以工业产品表面缺陷检测方法为研究对象,结合深度学习与先进图像处理技术深入探索工业缺陷的特征提取与识别方法,围绕提升检测方法的性能和实用性展开研究,提出了一系列创新性的检测算法和系统设计方案。本文的主要贡献和研究成果如下:首先,针对通用目标检测模型在工业缺陷检测中精度不足的问题,本文结合一阶段目标检测原理,提出一种基于预过滤冲突的缺陷检测算法。通过新设计的缺陷下采样模块,弥补主干网络下采样过程中的缺陷信息,改善跨步卷积丢失缺陷信息的问题。同时,提出语义信息交互模块,融合深层和浅层语义特征,旨在将融合后的特征与浅层特征进行交互,优化缺陷检测的效果。最后,设计尺度信息融合模块,对不同尺度信息进行信息聚焦,并基于此创新出基于尺度信息融合模块的路径聚合网络,从而进一步提高算法的缺陷检测性能。在玻璃容器和金属等两种不同的缺陷数据集上进行的实验结果表明,该算法能够显著提高对工业产品表面缺陷的检测精度。其次,针对表面微小缺陷检测所面临的挑战和需求,深入探究注意力机制和微小缺陷特征提取方法,提出一种基于注意力的微小缺陷轻量级检测算法。本文提出采用注意力机制和多分支残差结构对特征提取网络进行特征增强。同时,使用特征金字塔结构来融合不同尺度、不同深浅语义的特征图,提升模型的多尺度特征表示能力,以关注微小缺陷特征,从而提升微小缺陷的检测效果。最后,提出微小缺陷回归交并比损失函数,优化模型在预测缺陷边界时的性能,更精确地定位和量化缺陷区域,从而提高微小缺陷检测的准确性和鲁棒性。在微小缺陷数据集上的实验结果表明,提出算法能够显著提高对工业产品微小缺陷的检测精度。最后,针对工业缺陷检测方法的实用性和应用价值,基于两种创新的缺陷检测算法,研发了集成缺陷检测与信息管理功能的深度学习智能检测系统,实现了设计研究成果在实际应用中的有效部署。检测系统可以对玻璃容器、金属和印刷电路板中复杂多样的缺陷类型进行识别,可以对单张/批量图片、视频文件和实时的工业相机数据流进行选择,实现工业产品表面缺陷的准确检测。

关键词：缺陷检测注意力机制神经网络工业产品

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面向GaN半桥的健康型驱动电路研究与设计

面向GaN半桥的健康型驱动电路研究与设计

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作者：邵瑞洁电子科技大学

学位级别：硕士

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超高效液相色谱-串联质谱法测定食用植物酵素中33种真菌毒素

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食品与发酵工业 2024年

作者：丁学妍邵瑞婷姜洁北京市食品检验研究院国家市场监管重点实验室(食品安全重大综合保障关键技术)

该实验基于超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS)建立了一种准确、高效测定食用植物酵素中33种真菌毒素的分析方法。样品用乙腈:水:甲酸(79:20:1，体积比)提取，分散固相萃取(QuEChERS)净化，浓缩富集后用定容溶液复溶，样液经C18反... 详细信息

该实验基于超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS)建立了一种准确、高效测定食用植物酵素中33种真菌毒素的分析方法。样品用乙腈:水:甲酸(79:20:1，体积比)提取，分散固相萃取(QuEChERS)净化，浓缩富集后用定容溶液复溶，样液经C18反相色谱柱(2.1 mm×100 mm，1.7 μm)分离，以乙腈和0.1%甲酸水溶液作为流动相梯度洗脱，采用电喷雾离子源(electrospray ionization， ESI) 多反应监测(multiple reaction monitoring， MRM)扫描模式，同时对正、负离子进行采集，阴性基质配制外标法定量。结果表明，33种真菌毒素在各自的线性范围内的决定系数(R2)均大于0.980，回收率在60.9%～119.4%，相对标准偏差在6.9%～14.9%。该方法具有前处理操作简单、定性定量准确、通量高等特点，可以用于食用植物酵素中33种真菌毒素的检测。

关键词：食用植物酵素 QuEChERS净化真菌毒素

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