柚子品质无损检测技术研究进展

【目的】柚子营养丰富,属于柑橘类水果,为岭南特色水果之一。对柚子品质进行无损检测,可有效保证柚子采后科学品级分类,对提高其市场销量和品牌影响力,推动其产业发展具有重要意义。【方法】课题组采用文献分析法,一方面介绍了柚子品质无损检测相关技术的研究进展,主要包括机器视觉检测技术、近红外光谱检测技术、高光谱成像检测技术、核磁共振成像检测技术、X射线检测技术、深度学习检测技术等。另一方面介绍了拉曼光谱检测技术、电子鼻检测技术、介电特性检测技术、声特征检测技术等在其他类水果品质无损检测中的应用,探讨这类技术应用于柚子品质无损检测的可行性。【结果】目前,柚子品质无损检测技术中,应用最多的是机器视觉检测技术和近红外光谱检测技术。将深度学习技术和近红外光谱检测技术结合,可有效提高柚子糖度检测的精度;其他水果无损检测技术的运用,也为柚子智能化农业装备的研发提供了指引。【结论】本研究可以为柚子品质无损检测技术的选择和应用提供参考。未来,如何设计便携化、智能化的柚子多品质参数无损检测系统,是柚子品质无损检测研究中亟需解决的关键问题。

圈的一类运算图的电阻距离和基尔霍夫指标

将圈C_(n)(n≥3)的每条边替换为完全图K_(r)(r≥2),得到的图记作K_(r)(C_(n)),利用电网络理论中的串并联原理、星网变换和割点性质,给出了K_(r)(C_(n))的电阻距离和基尔霍夫指标计算公式,所得结果推广了已有研究中环状硅酸盐网络的电阻距离和基尔霍夫指标的结论。