范苑
- 作品数：16 被引量：47H指数：4
- 供职机构：江西农业大学工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：农业科学理学轻工技术与工程电子电信更多>>
- 一种激光诱导液体荧光的检测装置及方法
- 本发明公开了一种激光诱导液体荧光的检测装置，涉及荧光光谱技术领域。包括自动进样清洗系统、荧光激发系统、分光系统；其中自动进样清洗系统位于整个装置中间，荧光激发系统和分光系统分别位于自动进样系统的两边。待测液体充满液芯光纤...
- 范苑刘木华吴瑞梅艾施荣吴彦红郑建鸿熊俊飞纪炜达
- 文献传递
- 基于多光谱成像技术的冰糖橙糖度在线系统研究
- 糖度是水果质量分级的一个重要参数，消费者购买水果的欲望很大程度上取决于水果的糖度。近年来随着光谱技术的发展，多光谱成像技术成为一种应用广泛的农产品无损检测技术。我们利用多光谱成像技术研发一套黔阳冰糖橙糖度在线分级系统。该...
- 吴文强蔡丽英刘木华林金龙刘仲寿范苑
- 关键词：多光谱成像无损检测糖度多元线性回归冰糖橙
- 柑桔中痕量农药残留的表面增强拉曼光谱快速检测方法
- 本发明柑桔中痕量农药残留的表面增强拉曼光谱快速检测方法，属于农药快速检测技术领域。采用乙腈、无水硫酸镁和氯化钠按一定比例混合以尽可能地提取柑桔中的农药成分，再由无水硫酸镁、N-丙基乙二胺、C18和石墨化碳按一定比例混合后...
- 陈金印刘木华吴瑞梅王晓彬李俊杰蔺磊范苑
- 文献传递
- 基于PCA-PSO-LSSVM的茶叶品质计算机视觉分级研究被引量：13
- 2017年
- 国内外茶叶品质评价主要以感官审评方法评定。基于茶叶外形品质的评茶师审评结果,将72个茶样分成4个等级,建立茶叶品质的计算机视觉最小二乘支持向量机(LSSVM)分级模型。对茶叶外形特征参数进行主成分分析,采用粒子群算法(PSO)对LSSVM算法的惩罚系数(C)和核参数(σ2)进行优化。当主成分因子数为5,优化得到的惩罚系数C为65.6085,核参数σ2为35.7213时,建立的LSSVM模型识别精度最高。该模型对校正集的总体回判率为93.75%,测试集总体识别率为91.67%。结果表明,采用PCA-PSO-LSSVM建立的茶叶品质计算机视觉分级模型,比PSO-LSSVM、传统LSSVM、SVM模型具有更高的识别精度。可为茶叶品质的实时快速检测提供方法支持。
- 余洪吴瑞梅艾施荣范苑吴彦红刘木华
- 关键词：茶叶品质LSSVM粒子群算法感官评价计算机视觉
- 基于多光谱成像技术的冰糖橙糖度在线系统研究
- 糖度是水果质量分级的一个重要参数,消费者购买水果的欲望很大程度上取决于水果的糖度。近年来随着光谱技术的发展,多光谱成像技术成为一种应用广泛的农产品无损检测技术。我们利用多光谱成像技术研发一套黔阳冰糖橙糖度在线分级系统。该...
- 吴文强蔡丽英刘木华林金龙刘仲寿范苑
- 关键词：多光谱成像无损检测糖度多元线性回归
- 文献传递
- 茶叶中农药残留的表面增强拉曼光谱快速检测方法
- 本发明茶叶中农药残留的表面增强拉曼光谱快速检测方法，属于茶叶农药快速检测技术领域。本发明采用乙腈提取茶叶中的有效成分(萃取液包含有茶叶的自身成分和茶叶中所含农药成分)，再由四氧化三铁纳米粒子与石墨化碳去除提取液中的叶绿素...
- 吴瑞梅刘木华艾施荣蔺磊王晓彬吴彦红范苑严霖元
- 文献传递
- 茶叶中毒死蜱农药残留的SERS快速检测研究
- 采用表面增强拉曼光谱(SERS)方法快速检测茶叶中的毒死蜱农药残留.利用四氧化三铁(Fe3O4)纳米粒子和石墨化碳去除茶叶中的色素、茶氨酸等荧光物质.分别采集毒死蜱固体、毒死蜱标准溶液、以干茶叶提取液为基质的毒死蜱溶液的...
- 吴瑞梅蔺磊范苑王晓彬纪炜达黄双根刘木华
- 关键词：茶叶毒死蜱农药残留
- 文献传递
- 可精确调节共焦区域的显微共焦拉曼外光路装置
- 本实用新型可精确调节共焦区域的显微共焦拉曼外光路装置，属于拉曼光谱技术领域。提出一种可精确连续调节共焦区域大小的显微共焦拉曼光谱仪外光路装置，装置中的显微物镜采用变倍显微物镜，利用目镜观察对应的共焦区域，通过调节变倍显微...
- 范苑刘木华吴瑞梅艾施荣吴彦红王晓彬严霖元
- 文献传递
- 一种激光诱导液体荧光的检测装置
- 本实用新型公开了一种激光诱导液体荧光的检测装置，涉及荧光光谱技术领域。包括自动进样清洗系统、荧光激发系统、分光系统；其中自动进样清洗系统位于整个装置中间，荧光激发系统和分光系统分别位于自动进样系统的两边。待测液体充满液芯...
- 范苑吴瑞梅刘木华艾施荣吴彦红郑建鸿熊俊飞纪炜达
- 文献传递
- 近红外光谱结合膜富集技术测定大米中毒死蜱农药残留被引量：9
- 2017年
- 本文以纤维滤膜富集大米中的微量农药残留,提高近红外光谱技术的检测限。向阴性大米样本中喷洒不同浓度毒死蜱标准溶液,制备含农药残留大米样品,以乙腈为溶剂提取大米中的毒死蜱农药,用氮吹仪将提取液浓缩后,使用滤纸富集提取液中的农药,真空冷冻干燥,采集滤纸的近红外漫反射光谱。运用特征波长筛选方法优选特征变量,建立大米中毒死蜱农药残留的近红外光谱分析模型。结果表明,利用联合区间偏最小二乘法方法从全光谱区优选出子区间[3 4 5 10],进一步用遗传算法从子区间中优选80个变量时,所建模型性能最好。在0.46~11.20 mg/kg浓度范围内,模型对预测集样本的相关系数为0.9798,预测均方根误差为0.604 mg/kg,将该模型预测4个未知农药含量的大米样本,其预测值与实际测量值具有较好的一致性。研究表明该方法能较好地快速检测大米中微量农药残留。
- 严寒郭平骆鹏杰文建萍范苑纪炜达吴瑞梅樊十全
- 关键词：近红外光谱农药残留毒死蜱
