【摘 要】
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为了研究淀粉的糊化特性,创新性的将显微观察方法与基于人工神经网络(ANNs)的目标识别方法相结合,由机器学习算法实现对马铃薯淀粉糊化特性的在线检测。本文设计了一种基于深
【机 构】
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广东工贸职业技术学院机械工程系; 华南理工大学食品科学与工程学院;
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2017A030313019);广东省高等职业院校珠江学者岗位计划资助项目(2016-95)
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为了研究淀粉的糊化特性,创新性的将显微观察方法与基于人工神经网络(ANNs)的目标识别方法相结合,由机器学习算法实现对马铃薯淀粉糊化特性的在线检测。本文设计了一种基于深层神经网络的检测器(Starch-SSD),用于监测淀粉随温度升高的形态变化。首先进行对淀粉双折射特征的自动识别,然后计算糊化过程中每张显微图片中呈现双折射特征的淀粉数目,根据其数量变化确定淀粉的糊化温度和不同温度下的糊化程度(DG)。实验表明,与传统以人工视觉观察为主的方法相比,本文所提方法具有精度高、速度快的优点。与此同时,该方法克服了人工主观判断的不确定性,为利用显微镜对淀粉糊化特性进行判断提供了统一的标准,也为淀粉产品工业化生产过程中的在线监控提供了可能性。
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