小麦籽粒声学特性与小麦硬度关系的研究

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时间:2019-05-13

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1、郑州工程学院硕士学位论文小麦籽粒声学特性与小麦硬度关系的研究姓名:于燕波申请学位级别:硕士专业:食品科学指导教师:周展明2003.3.1摘要川、麦是世界上最重要的粮食作物之一,我国小麦产量居世界前列。小麦硬度是小麦\重要的质量指标之一,因此研究小麦硬度的测定方法是粮食质量工作者的重要任务。测定小麦硬度的方法很多,我国规定角质率法为检测小麦硬度的标准方法,但该方法存在、.人为观察误差大、主观性强、不易定量、费时、费力等缺点。目前{}7国际上对小麦硬度

2、的测定主要采用颗粒度指数法、研磨时间法、近红外法等。其中颢粒度指数法又叫研磨细度法,该方法有很好的分

3、辨能力,测量重复性好,但测定时间较长;研磨时间法受环境温度的影响比较大,还需配置恒温水浴装置和水冷却系统,不适宜小麦收购现场;近红外方法是间接的测定方法,需要使用其它方法测定的硬度数据校正,而且仪器价格昂贵,难以推广普及。因此本论文旨在通过研究开发一种价格低廉、操作简便、可用于在线检测的无损的小麦硬度检测方法。该研究主要是利用计算机与声学技术的结合,对小麦籽粒的声学特性与小麦硬度关系进行初步探讨。本论文通过计算机信号处理手段对小麦的声音文件进行处理,寻找小麦籽粒的声学特性与小麦硬度的相关关系。通过对澳软、永良4号、温六、豫麦18四种小麦品种声音信号

4、的研究,初步确立了特征P作为评价小麦硬度的声学特征参数。小麦声学特征P与小麦的抗粉碎硬度指数线性相关,相关系数为一0.983;首次发现声学特征参数B与小麦品种有关。小麦声学特征B可以成功地分辨开不同的小麦品种。关键词:声学特性‘小麦硬度-信号处理ABSTRACTWheatisoneofthemostimportantfoodsuppliesintheworld.TheoutputofChinesewheatishigherthansomeothercounm铺.Thehardnessisoneofthemostimportantwheatchara

5、cteristics.ItisaveryimportanttaskforUStOfindoutthebestwaytOdetectwheathardness.Now,therearemmlywaystogetwheathardness.CuttinginproportionisChinesestandardmethod.ButthismethodhasshortcomingsItneedsmoretime,makemuchadoandhassomeerror.Anotherthreemethodstocheck-upwheathardnessare

6、usedpopdarintheworld.TheyafePSI、GT、NIILPSIhasagooddetectionability,andagoodrepetition.Howeveritneedsalongtime.GTisapttobeeffectedbyenvironmenttemperature,SOitneedsconstanttemperaturewaterbathand、va鼢cooledsystem.Itisunsuitableonthespot.NIRisaOindirectmethodtodetectwheathardness

7、,combinedwithotherrevisemethods.Anditspriceisveryhigh.Itisdifficuittomakeitpopular.Thepurposeofthisthesisistofindoutaneasywaytodetectwheghardness,andtodevelopanewcheapeqmpmentthatCanbeusedtodetectthewheathardnessonlinewithoutdamagetowheatTheresearchofthisthesisispreliminarystu

8、dyonwheathardnessandwheatacousticcharacteristicsbycoalescenttechnologyofcomputerandaconstics.FindtherelationshipbetweenaCOUSticcharacteristicofwheatandwheathardnessbysignalpm∞ssmg.Foursamplesareused,whichisaoruan、yonglian94、wenliuandyumail8一sp∞dvcly.GettheresultoffeaturePasspe

9、cialfeaturetoevaluatewheathardness.FeaturePcorrelatehighlywit

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