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粮食与饲料工业 2015年第12期 21-26页

作者：赵炎张乃建王若兰河南工业大学粮油食品学院//粮食储藏与安全教育部工程研究中心//粮食储运国家工程实验室河南郑州450001

模拟郑单958玉米霉变过程,定时测定了玉米霉变期间的黄曲霉毒素B1、呕吐毒素、玉米赤霉烯酮、赭曲霉毒素等四种真菌毒素含量;同时,利用扫描仪器对霉变玉米的图像进行采集,提取了颜色特征参数;探讨了霉变玉米的颜色特征与带菌量之间的相... 详细信息

模拟郑单958玉米霉变过程,定时测定了玉米霉变期间的黄曲霉毒素B1、呕吐毒素、玉米赤霉烯酮、赭曲霉毒素等四种真菌毒素含量;同时,利用扫描仪器对霉变玉米的图像进行采集,提取了颜色特征参数;探讨了霉变玉米的颜色特征与带菌量之间的相关性。结果显示:郑单958在霉变期间不含有赭曲霉毒素,剩余的三种毒素含量随着时间的延长呈增大趋势,在试验结束时都远远超出了国家标准限量;玉米图像颜色特征参数R、G、B、I值整体呈降低的趋势,H、S值变化不规律;真菌毒素含量与R、G、B、I值有极显著的负相关性,相关系数值较大,如黄曲霉毒素B1的含量与B值的相关性系数达到了-0.913,真菌毒素含量与H值没有显著相关性,真菌毒素含量与S值呈现出了不同的相关性,如黄曲霉毒素B1与S值有显著正相关,相关系数为0.733,呕吐毒素和玉米赤霉烯酮含量与S值没有显著相关性。

关键词：玉米霉变真菌毒素含量图像颜色特征参数相关性

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不同来源和不同方法提取玉米胚的品质对比

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中国粮油学报 2021年第4期36卷 21-29页

作者：刘玉兰郑婷婷王月华安骏王戬东河南工业大学粮油食品学院郑州450001 山东三星玉米产业科技有限公司邹平256209 中粮福临门食品营销有限公司北京100020 河北玉星食品有限公司宁晋055550

从不同玉米深加工企业采集不同提胚工艺生产的玉米胚样品,同时在实验室以优质玉米为原料采用不同工艺提取玉米胚,对玉米胚的主要组分含量、真菌毒素含量、挥发性风味成分及其中油脂品质进行检测分析,对比研究不同来源和不同方法提取玉... 详细信息

从不同玉米深加工企业采集不同提胚工艺生产的玉米胚样品,同时在实验室以优质玉米为原料采用不同工艺提取玉米胚,对玉米胚的主要组分含量、真菌毒素含量、挥发性风味成分及其中油脂品质进行检测分析,对比研究不同来源和不同方法提取玉米胚的品质。结果显示:从玉米淀粉厂所采集玉米胚的纯胚率(60.29%~88.92%)高于从玉米酒精厂所采集玉米胚(42.29%~57.25%),通过风选和筛分可将玉米胚的纯胚率提高至84.11%~97.85%。半干法玉米胚含水量(9.09%~14.48%)高于湿法玉米胚(3.51%~5.51%),粗脂肪含量(23.63%~26.94%)明显低于湿法玉米胚(53.42%~54.77%),粗蛋白含量(13.75%~18.46%)高于湿法玉米胚(10.10%~12.35%),总氨基酸含量和必须氨基酸含量均高于湿法玉米胚。不同玉米胚毛油的脂肪酸组成和甾醇含量无明显差别,但干法玉米胚毛油中维生素E含量更高。半干法玉米胚中挥发性风味成分(38~46种)明显多于湿法玉米胚(11~36种),感官呈青草味和甜香味,颜色浅且有色泽,湿法玉米胚有哈喇味和刺激味,色泽偏黄且较为暗淡,但湿法玉米胚中玉米赤霉烯酮和呕吐毒素含量更低。以优质玉米为原料采用半干法提取的玉米胚适合做为食用玉米胚的产品开发。

关键词：玉米胚纯胚率粗脂肪含量粗蛋白含量氨基酸组成玉米油品质真菌毒素含量挥发性风味成分

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霉变玉米高光谱检测特征信息优化选择及毒素可视化研究

霉变玉米高光谱检测特征信息优化选择及毒素可视化研究

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作者：王光辉河南科技大学

学位级别：硕士

作为我国重要的粮食作物,玉米的安全性与人们的生活密切相关。新鲜玉米由于含水量高、所带的菌量较多,极易在高温高湿条件下霉变,其中黄曲霉毒素B和赤霉烯酮是玉米霉变过程中产生的代表性毒素,如果被误食则会在机体内过氧化酶的代谢作... 详细信息

作为我国重要的粮食作物,玉米的安全性与人们的生活密切相关。新鲜玉米由于含水量高、所带的菌量较多,极易在高温高湿条件下霉变,其中黄曲霉毒素B和赤霉烯酮是玉米霉变过程中产生的代表性毒素,如果被误食则会在机体内过氧化酶的代谢作用下导致肝脏细胞病变。因此,霉变玉米的快速检测与评判十分必要。高光谱成像技术将光谱技术与图像技术相融合可以全面的获取待测样品的信息,光谱信息可以检测其物理结构和化学成分,图像信息可以充分反映其外部特征。该技术可用来快速检测霉变玉米的霉变程度。然而,由于高光谱数据信息量大,会使得信息之间产生冗余,这对高光谱技术的应用非常不利。为了降低霉变玉米光谱数据量、消除冗余信息,论文提出了基于连续投影算法融合信息熵的特征波长选择方法,探究了基于特征波长下的模型构建正确率,并在特征波长选择的基础上构建了霉变玉米毒素可视化模型。具体的研究工作如下:1.设置适当的温度和湿度条件,并在实验室的培养箱中培养了6个不同霉变等级的玉米样品(每个等级50个样本,共300个样本)。根据国标法测定了不同霉变等级玉米样品中的黄曲霉毒素B和赤霉烯酮含量。同时,使用高光谱图像采集系统获取了所有样品的高光谱图像并进行了黑白校正。2.对比多元散射校正和标准正态变量变换两种预处理方法,将经过两种方法处理的光谱信息和全波长信息代入BP神经网络预测模型。结果表明,由多元散射校正后的光谱数据构建的模型精度最高。该模型对黄曲霉毒素B和赤霉烯酮含量的预测精度R和RMSEP分别为(0.8851,1.0623)和(0.8337,1.3627)。3.通过相关系数法确定有效波段,经过相关系数法对原始光谱数据初降维之后,使用连续投影算法(SPA)算法选择8个特征波长,利用图像的信息熵原理在所选择的8个特征波长上选择最优波长。提取了特征波长图像的7个不变矩纹理特征和6个小波纹理特征;将13个特征参数作为Fisher判别分析(FDA)的输入参数,分别得到每个特征波长(初选的8个特征波长)下霉变玉米的分级正确率,结果表明基于最终选择的特征波长下FDA的分级正确率最高,达到了99.1%。4.分别构建了基于全波长、8个特征波长和4个特征波长下霉变玉米黄曲霉毒素B和赤霉烯酮的BP神经网络预测模型。结果表明,基于8个特征波长下的模型对霉变玉米黄曲霉毒素B和赤霉烯酮含量的预测精度最高。该模型对黄曲霉毒素B和赤霉烯酮含量的预测精度R和RMSEP分别为(0.9769,0.0458)和(0.9841,0.1605)。5.在特征波长选择的基础上构建霉变玉米毒素的偏最小二乘回归模型,通过模型预测单像素点上的霉变玉米毒素含量,最终构建霉变玉米毒素可视化模型。论文研究结果可获得3个方面的结论:1)光谱信息和图像信息的融合运用可以有效地反映霉变玉米样品信息;2)连续投影算法融合信息熵来选择高光谱特征波长是有效的;3)通过预测单个像素上霉变玉米毒素含量可以实现霉变玉米毒素可视化。

关键词：高光谱霉变玉米 SPA算法信息熵真菌毒素含量

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霉变玉米电子鼻检测中信号降噪及特征提取方法研究

霉变玉米电子鼻检测中信号降噪及特征提取方法研究

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作者：郝银凤河南科技大学

学位级别：硕士

为了提高电子鼻检测霉变玉米的正确率,探究了电子鼻信号不同多特征组合表征模式方法对鉴别结果的影响,并给出了一种基于Wilks统计量的特征参量鉴别能力评价方法。同时,考虑到不同气敏传感器选择特性的差异,在多特征表征模式下给出了一... 详细信息

为了提高电子鼻检测霉变玉米的正确率,探究了电子鼻信号不同多特征组合表征模式方法对鉴别结果的影响,并给出了一种基于Wilks统计量的特征参量鉴别能力评价方法。同时,考虑到不同气敏传感器选择特性的差异,在多特征表征模式下给出了一种基于Wilks统计量主元消去变换的传感器信号表征特征的筛选方法。为了提高电子鼻预测霉变玉米真菌毒素含量,在五特征表征模式下发展了一种基于核Fisher判别分析融合BP神经网络的预测模型构建方法,以期提高霉变玉米真菌毒素含量的电子鼻检测能力。具体研究工作说明如下:首先对电子鼻中每个气敏传感器的霉变玉米气敏信号分别提取积分值、小波能量值、方差、相对稳态平均值、平均微分值作为特征值。然后,利用WilksΛ统计量计算单一特征表征模式和多特征组合表征模式下所构造的特征向量的鉴别能力。计算结果表明,多特征表征模式的鉴别效果优于单特征表征模式的鉴别效果,并且随着表征特征数的增多,所对应的特征向量的鉴别能力也进一步提高。研究结果也指出了多特征表征模式下如何进行特征组合是不具有规律性的,但可通过对比不同特征组合的WilksΛ值,来获得较好的表征特征组合。同时,在多特征组合表征模式下,借助于所给出的特征筛选方法,优化筛选了不同传感器气敏信号的特征组合。结果显示:在多特征表征模式下不同传感器特征表征是不同的,说明了特征筛选的必要性。为了揭示上述特征鉴别能力评定方法的有效性,运用Fisher判别分析(FDA)直观考察了不同特征表征模式下的鉴别结果。FDA结果显示,无论是单一特征表征模式还是多特征表征模式,它们的鉴别效果与基于WilksΛ统计量的鉴别能力评价结果相吻合,而且随着表征特征数的增多,鉴别正确率也逐渐提高,5特征组合下的FDA鉴别正确率升至98%。FDA分析结果表明,所给出的特征鉴别能力评价方法是有效的。最后,分别借助于BP神经网络、核变换FDA(KFDA)融合BP神经网络方法,研究了黄曲霉毒素B1含量、呕吐毒素含量、玉米赤霉烯酮含量的预测模型构建方法。预测结果显示:单纯的BP神经网络预测玉米赤霉烯酮、呕吐毒素含量、黄曲霉毒素B1,预测误差在5%以内的正确样本数所占比例最高为85%;而基于KFDA的BP神经网络的预测误差在0.6%以内的正确样本数所占比例为100%。且两种模型的预测值和实测值的拟合决定系数由0.95提高到1.00。研究结果表明,运用基于KFDA的BP神经网络方法预测霉变玉米真菌毒素含量是有效的,提高了电子鼻的检测精度。论文研究结果可获得4个方面的结论:1)用多特征融合表征模式可以更有效地反映霉变玉米样品的电子鼻响应信息。2)多特征表征向量的鉴别能力可用WilksΛ统计量进行有效评价。3)多特征表征模式下,每个气敏传感器的表征特征可用Wilks统计量主元消去变换的方法进行筛选。4)基于KFDA融合BP神经网络方法预测霉变玉米真菌毒素含量是有效的。

关键词：电子鼻霉变玉米特征组合 WilksΛ统计量 Fisher判别分析 BP神经网络真菌毒素含量

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基于计算机图像处理技术的霉变玉米检测研究

基于计算机图像处理技术的霉变玉米检测研究

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作者：赵炎河南工业大学

学位级别：硕士

本实验以4种玉米(郑单958、先玉335、豫安13、浚单20)为研究材料,在特定的环境(温度25℃,湿度60%)中模拟玉米霉变的过程。期间使用参数固定的扫描仪设备提取玉米图像,利用计算机图像技术获取玉米图像中的颜色特征参数R、G、B、H、S、I... 详细信息

本实验以4种玉米(郑单958、先玉335、豫安13、浚单20)为研究材料,在特定的环境(温度25℃,湿度60%)中模拟玉米霉变的过程。期间使用参数固定的扫描仪设备提取玉米图像,利用计算机图像技术获取玉米图像中的颜色特征参数R、G、B、H、S、I。然后同玉米的带菌量和真菌毒素(黄曲霉毒素B1、呕吐毒素、玉米赤霉烯酮、赭曲霉毒素)含量进行相关性分析并建立判别模型,利用BP神经网络对玉米的霉变程度进行识别。结果显示:(1)玉米样品的带菌量随着时间的延长均呈现增大的趋势,且玉米颗粒随着霉变的加深颜色越来越黑暗,光泽越来越黯淡。在第41天,样品严重变质,已不能进行实验。根据带菌量的多少判定四种玉米样品在第1-5天属于正常期,第7-11天属于霉变前期,第13-33天属于霉变中期,第33天过后属于霉变后期。通过相关性分析得出霉变玉米的带菌量与部分颜色特征参数之间有良好的相关性,建立的模型如下:郑单958带菌量的建模过程引入的颜色特征参数为I,模型为Y=1502.892-8.53 X I值,R2=0.947;先玉335带菌量的建模过程引入的颜色特征参数为R、I,模型为Y=5020.67-41.661X R值+20.199X I值,R2=0.934;豫安13带菌量的建模过程引入的颜色特征参数为B、S、I,模型为Y=﹣15602.569+463.54X B值+75209.492X S值-367.105X I值,R2=0.96;浚单20带菌量的建模过程引入的颜色特征参数为I,模型为Y=2696.205-15.445X I值,R2=0.823。(2)霉变培养期间真菌毒素的含量绝大部分都是随着实验时间的延长呈增长的趋势,其中,郑单958中的赭曲霉毒素、先玉335中的呕吐毒素和赭曲霉毒素、浚单20中的呕吐毒素和赭曲霉毒素由于在实验结束时都没有达到酶联免疫试剂盒的检出限,所以认为在此次实验中该类毒素没有在对应的玉米样品中出现。玉米图像的颜色特征参数值R、G、B、I值的变化趋势是一致的,都是随着实验的继续呈下降趋势,H和S值的变化不尽相同,有增加(先玉335,黄曲霉毒素B1,等)有减少(浚单20,黄曲霉毒素B1,等)还有实验前后几乎不变(郑单958,玉米赤霉烯酮,等)。真菌毒素含量与R、G、B、I值有极显著的负相关性,与H值和S值呈现出了不同的相关性,建立的模型如下:郑单958黄曲霉毒素B1的建模过程引入的颜色特征参数为B,模型为Y=441-3.088X B值,R2=0.834,郑单958呕吐毒素的建模过程引入的颜色特征参数为R、G,模型为Y=13660.795-234.464X R值+190.42X G值,R2=0.987,郑单958玉米赤霉烯酮的建模过程引入的颜色特征参数为R、G,模型为Y=742.015-10.234X R值+7.535X G值,R2=0.959;先玉335黄曲霉毒素B1的建模过程引入的颜色特征参数为G,模型为Y=462.893-2.738X G值,R2=0.842,先玉335玉米赤霉烯酮的建模过程引入的颜色特征参数为R、H,模型为Y=759.387-3.075X R值-3.702X H值,R2=0.958;豫安13黄曲霉毒素B1的建模过程引入的颜色特征参数为G,模型为Y=389.275-2.28X G值,R2=0.962,豫安13呕吐毒素的建模过程引入的颜色特征参数为G、H,模型为Y=10030.308-72.704X G值+82.758X H值,R2=0.965,豫安13玉米赤霉烯酮的建模过程引入的颜色特征参数为I,模型为Y=766.277-4.508X I值,R2=0.814,豫安13赭曲霉毒素的建模过程引入的颜色特征参数为B、G,模型为Y=54.302-3.06X B值-0.84X G值,R2=0.946;浚单20黄曲霉毒素B1的建模过程引入的颜色特征参数为G,模型为Y=409.876-2.173X G值,R2=0.896,浚单20玉米赤霉烯酮的建模过程引入的颜色特征参数为B、R,模型为Y=536.764-2.733X B值-0.736X R值,R2=0.98。(3)利用颜色特征参数对不同霉变程度的玉米进行BP神经网络的构建,结果显示:郑单958的BP神经网络结构为6—15—4,对21组不同霉变时期(正常期3,霉变前期3,霉变中期11,霉变后期4)的玉米样品的预测率为100%;先玉335的BP神经网络结构为6—15—4,对21组不同霉变时期(正常期3,霉变前期3,霉变中期11,霉变后期4)的玉米样品的预测率为100%;豫安13的BP神经网络结构为6—13—4,对21组不同霉变时期(正常期3,霉变前期3,霉变中期11,霉变后期4)的玉米样品的预测率为95%;浚单20的BP神经网络结构为6—14—4,对21组不同霉变时期(正常期3,

关键词：玉米霉变带菌量真菌毒素含量颜色特征参数霉变程度

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