1、熱風(fēng)干燥是被廣泛使用的一種果蔬干燥方法.該文以紅富士蘋(píng)果為研究對(duì)象,對(duì)果蔬干燥過(guò)程仿真研究中的若干問(wèn)題進(jìn)行研究探討.全文主要內(nèi)容如下:1)該文在綜述了國(guó)內(nèi)外干燥數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,針對(duì)當(dāng)前的模型一般都有存在忽略邊界收縮或考慮不足的缺點(diǎn),提出通過(guò)量綱分析,實(shí)驗(yàn)獲取小塊果蔬體積收縮率與其含水率變化之間的關(guān)系,并將這一關(guān)系應(yīng)用于果蔬內(nèi)部每一質(zhì)點(diǎn),從一維的徑向線(xiàn)收縮推導(dǎo)出通用公式;從三維球體的立體角度推導(dǎo)出球形公式.對(duì)所獲得的理論方程,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)
2、行驗(yàn)證,結(jié)果發(fā)現(xiàn)球形公式較通用公式預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果更吻合,更合理.2)果蔬在流通、加工和貯藏過(guò)程中的質(zhì)量是以研究水分性質(zhì)為基礎(chǔ)的,數(shù)值仿真方法研究果蔬干燥過(guò)程時(shí),含水率的數(shù)值計(jì)算結(jié)果也必需得到實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證.然而測(cè)量果蔬含水率的傳統(tǒng)方法,只能取得實(shí)驗(yàn)平均值,缺乏在線(xiàn)無(wú)損檢測(cè)的能力,不能精確獲取果蔬內(nèi)部含水率的分布信息.該文為無(wú)損獲取果蔬內(nèi)部水分的含量及其分布形態(tài),利用CT技術(shù),實(shí)驗(yàn)研究CT值與其對(duì)應(yīng)點(diǎn)含水率、CT值與CT圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)的RG
3、B值之間的關(guān)系,數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)兩組關(guān)系中的兩參量之間都有著十分顯著的線(xiàn)性相關(guān)性,并得到CT值和含水率(紅富士蘋(píng)果)之間、CT圖像上點(diǎn)的RGB值與其CT值之間的函數(shù)關(guān)系式.從而可以通過(guò)CT技術(shù),為精確無(wú)損的果蔬水分檢測(cè)提供新思路.3)獲得的CT片是大量信息的存貯集合.該文在綜述了圖像信息處理在果蔬檢測(cè)方面的應(yīng)用后,總結(jié)了當(dāng)前應(yīng)用的一些特點(diǎn)和方法,針對(duì)CT圖像,進(jìn)行圖像處理應(yīng)用.首先對(duì)CT圖像進(jìn)行預(yù)處理:為后續(xù)處理的需要提供了方便的區(qū)域選取工
4、具;將24位真彩圖轉(zhuǎn)化為8位灰度圖;用中值濾波進(jìn)行圖像增強(qiáng).隨后進(jìn)行物體識(shí)別,從背景中將物體分離出來(lái),該算法適用于多個(gè)不連通物體的同時(shí)識(shí)別,具有很好的通用性和抗干擾性.在物體識(shí)別后,探討了輪廓跟蹤算法和腐蝕方法在獲取物體邊界時(shí)的特點(diǎn).4)在圖像信息可視化方面,該文采用偽彩色處理的方法,提高了對(duì)CT圖像細(xì)節(jié)的視覺(jué)辨別力,取得明顯的效果;在狀態(tài)欄中,動(dòng)態(tài)顯示鼠標(biāo)所在點(diǎn)的灰度值、CT值以及含水率,從而可以方便地了解各點(diǎn)的相關(guān)信息.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析