显微观察结合目标识别技术观测马铃薯淀粉的糊化特性

• 作者: 刘宏生 原波 陶金轩
• 来源期刊: 现代食品科技
• 关键词: 淀粉 糊化 双折射 目标识别
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 工艺技术
• 页码范围: 167-171
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13982/j.mfst.1673-9078.2018.04.026

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	原波		29	34	4.0	5.0
2	陶金轩		1	0	0.0	0.0
3	刘宏生		1	0	0.0	0.0