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潘磊庆: 作品数：270 被引量：1,232H指数：19; 供职机构：南京农业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：轻工技术与工程农业科学自动化与计算机技术文化科学更多>>

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一种鸡蛋动态图像采集设备: 本发明公开一种鸡蛋动态图像采集设备，用于生产线上鸡蛋图像的连续采集。本设备由鸡蛋输送装置、高速工业摄像头、光源、近红外到位开关、近红外对射开关、继电器控制板、暗箱和计算机组成。本发明公开的鸡蛋动态图像采集设备可以稳定地进...; 屠康孙柯潘磊庆; 文献传递

食品质量与安全专业“食品原料学”教学改革与实践被引量：12: 2012年; 食品质量与安全专业的"食品原料学"教学目标和任务,有别于传统的食品科学与工程专业,其侧重点在于分析检测、质量控制和安全管理,因此,应调整教学内容,更新知识体系;协调运用多种教学手段,提高课堂教学效果;拓展实验实践教学方式,提高学生的专业能力。; 邵兴锋曹锦轩潘磊庆屠康; 关键词：食品质量与安全专业教学改革

基于电子鼻技术对草莓采后灰霉病的分析与早期诊断被引量：6: 2022年; 构建基于气味信息的草莓灰霉病无损检测的方法,对草莓果实灰霉病过程进行动态分析。以健康草莓果实作为对照,每隔24 h采用便携式电子鼻获取样品气味信息,并结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术对样本挥发性组分进行定量检测,最后采用偏最小二乘回归构建基于电子鼻技术的草莓果实菌落总数预测模型。结果表明:草莓果实接种灰霉病后120 h内,酯类、醛类和醇类含量变化明显,以乙醇为代表的醇类含量(以湿质量计算)从初始0.85μg/g快速上升至3.95μg/g;主成分分析表明基于电子鼻气味传感阵列对应的稳定值与微生物含量密切相关,结合偏最小二乘法回归的草莓果实微生物含量预测的相对最佳模型对应的决定系数(R_(p)^(2))为0.815,相对分析误差为2.270,基于电子鼻传感器稳定信号的无损预测可实现早期病害果实92.9%的准确区分。研究结果可以为实现草莓采后病害无损监控与早期诊断提供参考。; 刘强张婷婷周丹丹丁海臻张斌陈敏丁超潘磊庆屠康; 关键词：草莓果实电子鼻技术灰霉病无损检测

一种橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌生长预测的方法: 本发明涉及了一种基于近红外光谱技术对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的一步生长预测的方法，通过采集近红外光谱数据和菌落数，分别获得近红外透射光谱值和预测菌落数，通过一步法同时构建一级模型和二级模型并估计得到微生物生长参数，将光谱...; 潘磊庆张嘉雯刘佳元封雨桐孙佳怡屠康周彬静刘小花兰维杰

一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法: 本发明公开了一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法，包括：制备生物基食品包装膜样品，分为建模集和预测集；对每个样品分别进行近红外光谱采集和中红外光谱采集；对每个样品中己内酰胺的含量分别进行测定；对每个样品的近红外光...; 潘磊庆朱静怡屠康韩璐张充彭菁; 文献传递

一种小麦面粉品质的红外光声光谱检测方法: 本发明公开了一种小麦面粉品质的红外光声光谱检测方法，通过收集小麦面粉样品的红外光声光谱数据和利用标准方法测定的化学值进行拟合，并运用偏最小二乘法优化建立模型；反复采用内部交叉验证提出异常值，选择最佳的光谱预处理办法，通过...; 潘磊庆张伟魏康丽马晨屠康; 文献传递

一种基于上转换-金纳米荧光共振能量转移的志贺氏菌快速检测方法: 本发明公开了一种食品中志贺氏菌快速检测的方法，属于微生物快速检测领域。本检测方法包括以下步骤：对油溶性上转换荧光材料进行氨基修饰、羧基修饰，将志贺氏菌适配体和互补链分别修饰在金纳米和上转换荧光材料表面，利用适配体和互补链...; 屠康严钟煜陈敏潘磊庆

一种通用无损的真菌的生长拟合方法: 本发明是一种基于高光谱建立稻谷贮藏中主要腐败通用无损的真菌生长拟合曲线的方法，属于农产品质量安全快速检测和监测的无损技术。通过高光谱检测系统，分别获取真菌不同生长时间点的高光谱图像，提取400‑1000nm全波段的光谱平...; 潘磊庆肖慧屠康王振杰孙晔顾欣哲; 文献传递

葡萄光谱信息采集装置: 本实用新型公开了一种葡萄光谱信息采集装置，包括光源(1)、Y型光纤(2)、样品池(3)、可见/近红外光谱仪(4)、数据采集卡(5)；所述Y型光纤(2)的三端分别连接光源(1)、样品池(3)和可见/近红外光谱仪(4)；所述...; 潘磊庆肖慧孙柯孙晔屠康张燕芬

高光谱成像技术快速预测鸡蛋液菌落总数被引量：7: 2019年; 针对鸡蛋液中菌落总数分析方法操作繁琐、时效性低等问题,采用高光谱成像技术(400～1 000 nm)建立鸡蛋液中菌落总数的快速预测方法。于蛋清中接种铜绿假单胞菌后采集不同污染程度蛋液样本的原始高光谱信息,结合连续投影算法进行特征波段的提取,分别建立基于特征波段和全波段光谱信息下的偏最小二乘和支持向量机(support vector machine,SVM)预测回归模型。结果表明:标准化预处理效果相对最佳,蛋清、蛋黄以及全蛋液样本对应的相对最佳定量分析模型为基于特征波段下的SVM模型。其中蛋清预测集相关系数RP为0.81,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.63(lg(CFU/g));蛋黄预测集的R_P为0.82,RMSEP为0.47(lg(CFU/g));全蛋液样本中RP为0.75,RMSEP为0.75(lg(CFU/g))。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学方法,可以实现对鸡蛋内部微生物污染程度的定量预测。; 赵楠刘强孙柯王瑶潘磊庆屠康张伟; 关键词：鸡蛋液菌落总数高光谱成像