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郭志明博士:果蔬内在组分与隐性缺陷智能化无损检测研究新进展

在国家自然科学基金(31501216)和国家重点研发计划课题(2017YFC1600802)等资助下,以食品营养、安全、健康为导向,围绕果蔬产业健康、可持续发展的技术需求,研究果蔬快速、高精度、无损伤、可在线、智能化的检测方法及系统。

1果蔬内部品质光谱信息表征的数据挖掘新方法。果蔬光谱信息的特征变量优选是一个组合优化问题,蚁群优化算法的全局性、离散性和概率选择等特点对光谱非常适用,对此,研究开创性的将蚁群优化算法启发式全局搜索机制应用于优选食品、农产品品质信息的特征光谱,建立稳健精简的品质定量分析模型。

2、果蔬光谱成像检测信号强度校正新方法。果蔬离线或在线检测时,光程的变化引起光谱信号强度的波动,影响测定精度,研究提出了光谱强度标准化校正方法,以消除样本与光纤传感器间距离变化的影响,解决光信号扰动引起的检测适应性差的技术难题。

3、果蔬品质光谱检测的颜色补偿新思路。颜色引起的光谱扰动会引起光谱吸收位置的偏移,进而影响品质预测模型的准确性,研究提出了农产品品质光谱检测的颜色补偿方法。为提高农产品品质检测的精度和稳定性,颜色作为补偿因子可以有效提高品质检测的性能。

4、果蔬隐性缺陷的全透射光谱检测新途径。如何获取果蔬深层次的内部信息特别是内部缺陷检测是业界现阶段亟待解决且尚未突破的重要问题,对此,提出了基于全透射光谱技术的农产品多指标同步检测思路,自主设计了透射专用光源套件、高通量耦合光纤、变频调速控制器,构建了透射光谱检测平台,研究表明透射光谱能更全面的获得农产品内部信息。

 

郭志明,博士、副教授、硕士生导师。Emailguozhiming@ujs.edu.cn

个人信息:http://spswxy.ujs.edu.cn/info/1010/3747.htm

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录入时间: 2018-05-07   〖返回〗   〖收藏〗 查看次数:     
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