一、我国蛋品加工及利用的现状和展望（论文文献综述）
陶岚[1]（2021）在《盐城市大丰区蛋鸡产业现状调查及发展对策研究》文中进行了进一步梳理江苏省是我国蛋鸡主产区之一,2019年蛋鸡存栏1.66亿只、鸡蛋产量196.33万吨,均居全国第5位。盐城市是江苏省蛋鸡核心产区,饲养量常年位居全省13个设区市第1位,2019年全市蛋鸡存栏0.80亿只、鸡蛋产量69.7万吨,占全省的比例分别达48.19%、35.50%。2019年盐城市大丰区蛋鸡存栏610.5万只、鸡蛋产量5.4万吨,分别位居全省86个涉牧县区第8位、第9位,对带动农业增效、促进农民增收、保障“菜篮子”供应发挥了重要作用。本文旨在通过大丰区蛋鸡产业现状调研和发展对策研究,为区域蛋鸡产业健康发展提供有价值的参考意见和建议。本文采用抽样调查方法,实地调研了大丰区514个设计存栏2000只以上的养殖场户,结合查阅相关资料、文献调查的方式,重点调查分析了规模养殖、基础设施配套、饲养品种、生产工艺、主要管理技术、生产经营等情况,分析了大丰区蛋鸡产业发展现状,剖析了蛋鸡产业发展存在的问题和制约因素。调研结果显示,大丰区蛋鸡养殖场户数量较2013年减少31.56%,场户平均存栏较2013年增加63.13%,存栏5000-9999只规模口径的比例最高,规模显着趋于集中;使用面积小于2亩的自有土地养殖蛋鸡仍然是大丰区蛋鸡养殖土地来源的主要形式;养殖场户防疫隔离意识淡薄,基本检测化验能力较差,94.2%的养殖场户无兽医诊断室,84.2%的无疫苗药品专用库;海兰褐品种占比最高,达37.1%,国内自主培育品种的市场占有率仍然较低;全区以自主育雏为主,无专门后备鸡育雏场,缺少专业化的分工;饲养方式以阶梯式笼养为主,占80.5%;产蛋期饲料以购买饲料原料自配为主,占95.6%。蛋品销售以商贩上门收购为主,占85.2%;缺乏品牌建设,拥有品牌的养殖场仅占1.4%;产业链条不健全,没有清洁蛋、精深加工蛋品生产企业;扶持资金投入覆盖面较窄,仅有5个场户2019年以后获得过政府项目资金扶持。同时,本文分析了大丰区蛋鸡产业发展的潜力,针对性地提出了加强良繁体系建设、加强技术集成创新、加快发展标准化养殖、加强全产业链发展、保障产品质量安全等本地区当前形势下发展蛋鸡产业的对策措施。
孙从佼,朱宁,秦富,杨宁[2]（2021）在《2020年蛋鸡产业发展概况、未来发展趋势及建议》文中研究指明本文从国内外蛋鸡产业生产与贸易概况、我国蛋鸡产业技术研究进展等方面总结了2020年蛋鸡产业的发展现状,展望了未来发展趋势,并针对蛋鸡产业存在的问题提出相关建议。
刘荣[3]（2021）在《鸡蛋暗斑检测及分拣装置的设计》文中认为暗斑是蛋壳质量评价指标之一,蛋壳暗斑不仅严重损害了鸡蛋的外观品质,而且细菌及微生物在暗斑处更容易侵入鸡蛋内容物从而影响鸡蛋的存储时间,增加食用鸡蛋的安全隐患。自然光照条件下蛋壳表面的暗斑难以检测和度量,本文设计了一种小型化暗斑蛋并行处理的自动检测和分拣装置,由上料装置、转运装置、翻转装置、图像采集装置、暗斑检测与度量模块组成。该装置通过流水线方式自动输蛋、翻转鸡蛋,采集完整蛋壳表面图像、进行暗斑数量检测,实现暗斑的自动化识别与度量,并根据度量结果进行蛋品分拣。实验结果表明,该装置能够快速、准确实现鸡蛋图像自动采集、蛋壳暗斑分布数量和投影面积占比计算。该装置克服了人工标注主观性强的问题,提高了检测精度;暗斑蛋检测及分拣的处理速度为1765枚/h。该研究结果为高通量的鸡蛋品质在线检测提供了自动化手段。本文的研究内容主要包括:（1）在需求分析基础上对暗斑检测及分拣装置进行整体设计,对整机总体结构、工作流程、总体布局进行设计,并对鸡蛋暗斑检测过程中的关键结构如输送装置、翻转装置进行方案优选。（2）根据鸡蛋的运动特性及尺寸参数对上料装置、转运装置、翻转装置进行设计;并通过鸡蛋尺寸测量试验、翻转装置测试试验验证装置工作的可靠性。上料装置通过微型电推杆与电磁铁实现间歇输蛋;转运装置利用步进电机实现间歇运动;翻转装置为二自由度机械爪,具有一个转动关节和两个执行机构。（3）利用ADAMS软件对装置进行了运行仿真。验证了在暗斑图像处理时间不定的条件下,翻转装置与转运装置能够实现暗斑检测及分拣。（4）根据暗斑的特性,参考基于图像的鸡蛋裂纹检测方法和人工检测暗斑所遇到的问题,设计出鸡蛋暗斑检测的图像采集装置,并设计了适合鸡蛋暗斑图像的采集暗箱。（5）进行鸡蛋暗斑检测及分拣装置样机试制与试验,解决装配中遇到的问题。随机选取的300枚鸡蛋进行人工组和装置组的暗斑识别与分拣结果数据对比,试验结果表明装置检测的准确率为96.67%,比人工高2.67%;装置检测并分拣的平均速度为3.1秒/个,较人工平均速度快。鸡蛋的暗斑检测及分拣装置有效解决了鸡蛋的暗斑检测和分拣工作中人工耗费大的问题,实现了暗斑蛋检测及分拣的自动化,提高检测及分拣的准确性,促进了鸡蛋暗斑相关研究的进展,为鸡蛋生产企业提供了更高效的鸡蛋暗斑检测及分拣方式。
李漫[4]（2020）在《发酵全蛋粉制备工艺及其功能特性研究》文中提出我国干蛋品工业作为蛋品加工行业的重要领域,近年来取得极大的发展,而将蛋粉作为添加剂应用于食品工业中越来越成为人们的关注重点。但是我国蛋粉加工起步较晚,技术薄弱,在加工与生产方面存在许多问题,这就导致了加工出来的蛋粉及蛋粉制品品质不好,满足不了食品加工业及人们的需求。在保健和功能性蛋粉成为新的消费热点的今天,国内市场却缺乏各种功能性专用蛋粉产品,这类产品将成为研究蛋制品新产品、蛋制品加工及消费的重要方向。为了改善蛋粉的营养成分,提高蛋粉的功能特性,进一步满足人们对高品质蛋粉的需求,本文将现代发酵工艺与蛋粉结合,获得的主要研究结果如下:1、通过预实验,选取风味蛋白酶和脂肪酶作为酶制剂,双酶复合水解鸡蛋全液的制备工艺通过单因素实验和响应面法进行优化,得出最优工艺为:蛋液与水的物料比为1:1,添加底物0.5%的风味蛋白酶和脂肪酶,在p H为6.5,温度为50℃的条件下,酶解10小时。2、借鉴开菲尔粒发酵剂的设计思路,选用保加利亚乳杆菌、酵母菌和嗜热链球菌三种菌对双酶复合水解蛋液进行混菌发酵。最终得到最优工艺:添加底物浓度0.4%的益生菌,接入乳酸菌后,保持37℃温度下发酵12小时,然后在30℃温度下发酵8小时,此发酵条件下制备的水解全蛋液中肽含量最高,发酵效果最好。3、在实践操作中,确定了发酵蛋粉喷雾干燥最优工艺条件:喷雾流量为24m L/min,进风温度为185℃,进料温度为42℃。此条件得到的发酵全蛋粉,粉质均一细腻,无蛋腥味,风味好。4、将发酵全蛋粉与普通全蛋粉从物理特性、功能特性及营养成分这三个方面做对比,对比发现发酵全蛋粉各方面均优于普通全蛋粉。且经过酶解、发酵后的发酵全蛋粉胆固醇含量低于普通全蛋粉。5、发酵全蛋粉在风味口感、功能特性、和营养含量方面均优于传统工艺制得的蛋粉产品,不仅可以当做食品添加剂用于食品加工,还能作为食品原料应用于功能性食品,为开发蛋粉类新产品提供新思路。
付丹丹[5]（2020）在《贮期鸡蛋蛋白质含量品质的光谱无损检测方法及装置研发》文中研究表明有关贮藏期间鸡蛋品质的评价与预测及其与贮藏时间和条件的关系一直是食品加工和保鲜领域的研究热点问题之一,目前无损检测方法很少从鸡蛋特定蛋白质含量变化角度来考虑其食用品质和安全性。若能从鸡蛋组成的生化变化角度解释其品质变化规律,寻找引起鸡蛋品质变化的最本质特征,并且建立该特征因子的外在表征方法,对深入揭示蛋品品质变化机制,实现蛋品品质的有效无损监控具有重要的理论意义。本课题从鸡蛋组成生化变化的角度,以蛋清S-卵白蛋白含量、卵黏蛋白含量、哈夫值、蛋黄指数等多个品质指标为研究对象,利用生化方法、高光谱成像技术及可见-近红外光谱技术对鸡蛋的多个品质进行研究,建立基于光谱的贮期鸡蛋微观品质无损检测模型及相关检测装置,主要研究内容和结论如下:1)贮期鸡蛋品质和蛋清主要蛋白质含量的变化规律及相关关系为了从鸡蛋组成生化变化的角度确定引起鸡蛋品质变化的最本质特征因子,通过传统生化检测方法,统计分析了贮藏期间鸡蛋品质指标及S-卵白蛋白含量、卵黏蛋白含量的变化规律。考察了鸡蛋哈夫值、蛋黄指数、p H值等指标值与S-卵白蛋白含量、卵黏蛋白含量的相关性,发现各品质参数与S-卵白蛋白含量的相关性比与卵黏蛋白的相关性更高;分析了各鸡蛋品质参数与S-卵白蛋白含量、卵黏蛋白含量的灰色关联度,各品质因素与S-卵白蛋白含量、卵黏蛋白的综合灰色关联度均大于0.5;分别以S-卵白蛋白含量和卵黏蛋白含量为自变量建立了等价蛋龄预测模型,模型的决定系数均大于0.9,p≤0.01;综合考虑相关性分析结果,选择S-卵白蛋白含量为研究对象,进一步研究了两种不同品种鸡蛋（市场上常见的海蓝褐壳鸡蛋和罗曼粉壳鸡蛋）S-卵白蛋白含量与鸡蛋哈夫值、蛋黄指数的相关性,发现不同品种鸡蛋的哈夫值、蛋黄指数均与S-卵白蛋白含量显着负相关,粉壳蛋和褐壳蛋S-卵白蛋白含量相关系数为0.950,二者显着相关（p≤0.01）。即在同一贮藏条件下,不同品种鸡蛋S-卵白蛋白含量的变化受鸡蛋品种的影响较小。故确定选择S-卵白蛋白含量为引起鸡蛋品质变化的最本质特征因子。2)基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度、酸碱度及黏度检测为了建立基于高光谱技术的与鸡蛋新鲜度有关的内部理化指标的无损检测方法,利用高光谱成像检测系统采集了贮期鸡蛋的透射光谱信息,并利用p H计、粘度计测定鸡蛋酸碱度与粘度,发现鸡蛋新鲜度、酸碱度、黏度之间存在较强相关性。对光谱进行预处理发现经过一阶微分处理后的全波段PLS模型对各指标的预测效果最好;分别用竞争性自适应重加权算法（CARS）与连续投影算法（SPA）选取特征波长。对比分析基于CARS及SPA筛选的特征波段建立的偏最小二乘回归模型和多元线性回归模型,建立的多元线性回归模型对鸡蛋哈夫值、p H值及黏度值具有更好的预测性能。在CARS提取的特征波长组合基础上采用SPA再次进行特征波长提取,基于CARS-SPA二次波段提取鸡蛋HU、p H、黏度的最佳波段组合数分别为13个、10个、6个;基于二次筛选出的特征波长建立的鸡蛋HU、p H、黏度MLR模型预测集决定系数Rp2分别为0.884、0.903、0.903,相对分析误差RPD均大于2,能够对这三个指标值进行极好预测。3)基于高光谱成像技术的S-卵白蛋白含量无损检测及其可视化为了从S-卵白蛋白含量的生化本质角度建立无损评价贮期鸡蛋品质变化的方法,利用高光谱成像技术采集了贮期鸡蛋在300 nm-1100 nm的透射高光谱图像,提取7个图像参数,并利用相关系数法筛选出3个图像特征变量(红色分量均值Ravg,分形维度D和图像短轴n),建立PLS模型,比较发现剔除其他四个图像参数后建模效果不变;将整蛋作为感兴趣区域,提取每个鸡蛋的平均光谱,选取450 nm-1000 nm波段,经一阶微分结合平滑预处理后,分别采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）及二维相关同步光谱分析法提取了S-卵白蛋白含量紧密相关的特征波长,并分别利用筛选出来的特征波长建立了偏最小二乘回归模型（PLS）和遗传算法优化的BP神经网络模型（GA-BP）,结果表明,基于SPA筛选的20个特征波长组合建立的GA-BP模型对S-卵白蛋白含量预测效果最好,训练集决定系数Rc2为0.857,RMSEC为0.084,预测集Rp2为0.806,RMSEP为0.120,RPD为2.012。将提取的3个图像特征参数分别与三种方法提取的特征波长组合进行融合,并利用主成分分析（PCA）降维,利用融合后的特征建立预测模型,发现基于3个图像特征和CARS筛选的14个光谱特征融合降维后的5个特征信息建立的GA-BP模型预测效果更好,训练集Rc2为0.856,均方根误差RMSEC为0.084,预测集Rp2为0.845,均方根误差RMSEP为0.143,RPD为1.918。利用优选出的模型对预测集鸡蛋图像上每个像素点的S-卵白蛋白含量进行预测,结合伪彩色图像处理技术,将预测结果用不同颜色直观显示,实现了鸡蛋S-卵白蛋白含量可视化。4)基于可见-近红外光谱技术的鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测利用自行搭建的可见近红外光谱系统分别采集了贮期海蓝褐壳鸡蛋和罗曼粉壳鸡蛋的透射光谱信息,并测定了鸡蛋哈夫值、蛋黄指数以及S-卵白蛋白含量。选取500 nm-950 nm范围内的451个波长进行分析,经光谱预处理后,分别采用无信息变量消除算法（UVE）、遗传算法（GA）和逐步回归算法（STP）筛选特征波长,分别建立偏最小二乘回归（PLS）、高斯过程回归（GPR）、多元线性回归（MLR）和支持向量机回归（SVM）预测模型,结果表明,对于海蓝褐壳鸡蛋而言,其哈夫值的最佳预测模型是基于UVE筛选出来的10个特征波长建立的GPR模型,训练集Rc2为0.981,RMSEC为0.031,预测集Rp2为0.708,RMSEP为10.825,RPD为1.603;其蛋黄指数的最佳预测模型是基于GA筛选出来的18个特征波长建立的PLS回归模型,训练集Rc2均为0.792,RMSEC为0.021,预测集Rp2为0.770,RMSEP为0.030,RPD为1.765;其S-卵白蛋白含量的最佳预测模型是基于遗传算法GA筛选出来的19个波长建立的PLS回归模型,训练集Rc2为0.919,RMSEC为0.058,预测集Rp2为0.917,RMSEP为0.079,RPD为3.236。对于罗曼粉壳鸡蛋而言,其哈夫值的最优预测模型是基于逐步回归筛选出来的15个特征波长建立的多元线性回归模型,训练集Rc2为0.926,RMSEC为5.380,预测集Rp2为0.765,RMSEP为10.416,RPD为2.322;其蛋黄指数建立的模型都不能对罗曼粉壳鸡蛋的蛋黄指数进行预测（预测集RPD均小于1.5）;其S-卵白蛋白含量建立的最优预测模型是基于逐步回归算法筛选出来的9个特征波长建立的高斯过程回归模型,训练集Rc2为0.954,RMSEC为0.047,预测集Rp2为0.846,RMSEP为0.109,RPD为2.223。建立的单一品种鸡蛋哈夫值、蛋黄指数及S-卵白蛋白含量预测模型为后续开发多品种鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量定量快速检测通用模型奠定了基础。5)不同品种鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量预测模型优化利用建立的单一品种鸡蛋哈夫值、蛋黄指数及S-卵白蛋白含量预测模型对另一个品种相应的鸡蛋品质指标进行预测,发现利用单一品种建立的模型对另一品种相同指标的预测性能较差;比较分析两个品种鸡蛋的平均光谱及其光谱矩阵的主成分得分空间分布,发现两个品种鸡蛋的平均光谱在近红外区域差异不明显,在可见光区域有明显差异;两个品种鸡蛋的光谱矩阵主成分得分空间分布图显示罗曼粉壳鸡蛋样本的主成分得分空间分布不能完全覆盖海蓝褐壳鸡蛋样本的主成分得分空间,即单一品种鸡蛋建立的预测模型适用性差。分别利用全局更新、直接校正和斜率/截距校正三种算法对海蓝褐壳鸡蛋和罗曼粉壳鸡蛋哈夫值、蛋黄指数、S-卵白蛋白含量可见-近红外光谱检测模型进行优化,比较不同方法模型优化结果,发现3种模型优化方法均能对优化前最佳模型的预测性能进行不同程度地改善。其中经过全局更新优化后的通用模型对预测性能的改善效果最好。利用全局更新方法建立的两个品种鸡蛋哈夫值通用预测模型对海蓝褐壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.770,RMSEP为9.063,RPD为2.017,对罗曼粉壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.834,RMSEP为8.753,RPD为2.231;蛋黄指数通用预测模型对海蓝褐壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.780,RMSEP为0.029,RPD为1.837,对罗曼粉壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.684,RMSEP为0.038,RPD为1.555;S-卵白蛋白含量通用预测模型对海蓝褐壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.936,RMSEP为0.069,RPD为3.649,对罗曼粉壳鸡蛋的预测性能为Rp2为0.839,RMSEP为0.112,RPD为2.035。优化后的模型更稳定、可靠、准确,且能够同时适用于两个品种鸡蛋的新鲜度和S-卵白蛋白含量预测,为后续开发蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测装置奠定了基础。6)蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测装置研究利用USB2000+光谱仪,对蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量快速检测装置进行总体设计,选取合适的关键部件,包括可调光源、散热装置、光谱采集单元等等,并将其进行了组装与调试。根据建立的同时适用于两个品种鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测模型,利用Qt软件开发平台开发了蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量快速检测软件。利用搭建的硬件装置与开发的检测软件,实现了蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测。
陈诚[6]（2020）在《蛋壳裂纹高通量在线检测技术研究》文中提出禽蛋作为人们日常生活的重要食材和医药工业的重要原材料,在社会发展中具有不可替代的作用。近些年,随着国内外禽蛋产销量日益增加,对禽蛋生产加工技术有了更高的要求,而禽蛋在产销过程中易产生裂纹,会导致有害细菌侵入并引发禽蛋变质,如不及时检出裂纹蛋,势必会造成食品安全问题和经济损失。根据对国内外蛋品行业发展状况以及蛋壳裂纹检测研究现状的分析可知:蛋壳裂纹快速在线检测技术是制约当前禽蛋行业发展的关键因素;同时声学响应信号分析技术是当前蛋壳裂纹在线系统研究的主流技术。本研究设计基于声学响应信号分析方法的蛋壳裂纹高通量在线检测系统。提出一种多工位声学响应信号联合分析方法,建立适用于不同品种禽蛋蛋壳裂纹判别的检测模型,裂纹检测模型自适应性好、检测速度快、稳定性高。此外在线系统装置可与禽蛋加工生产线无缝对接,促进禽蛋加工一体化。首先本研究以DSP作为核心控制器开发了蛋壳声学信号自动激励和采集实验装置,分别采集鸡蛋和鸭蛋信号并传输至PC机保存;其次,利用Matlab对信号进行离线处理分析并建立可同时判别鸡蛋和鸭蛋蛋壳裂纹的检测模型;最后开发了禽蛋蛋壳裂纹在线检测系统,该系统包括以PLC为主处理器的运动控制模块和以DSP为主处理器的声学信号采集与分析模块;系统通过PLC进行输送线和敲击动作的同步协调控制;根据编码器反馈与预设的声学信号响应时机值,向DSP发送外触发命令,实现了禽蛋激励与信号采集的同步性;DSP对音频响应信号进行实时采集与分析,并利用所建立的检测模型进行蛋壳裂纹情况判别。通过对训练集鸡蛋和鸭蛋信号进行处理分析,分别建立时域检测模型和频域检测模型。经验证,时域检测模型对禽蛋样本中完好蛋的综合分类准确率达97.5%,对裂纹蛋分类准确率达99.5%;频域检测模型对完好蛋和裂纹蛋分类准确率分别为90%、97%。通过对比分析得出时域检测模型具有更好的检测效果,适用于本研究的在线检测系统。由在线装置实验表明系统检测速度可达3.0枚/秒以上,对完好蛋检测准确率达94%,对裂纹蛋检测准确率达97%。综上所述,本研究通过对比时域和频域分析方法发现,采用同一禽蛋时域信号相关性交叉分析方法可实现对不同品种禽蛋蛋壳裂纹的高速检测,并针对性的设计了对应禽蛋裂纹在线检测装置,可满足禽蛋生产加工行业的实际应用需求,促进我国蛋品行业朝着智能化、自动化和国际化方向发展。
梅璐[7]（2020）在《皮蛋凝胶品质的无损检测方法研究》文中研究表明皮蛋是我国一种传统腌制蛋制品,由鲜蛋在碱液中腌制而制成。目前按工厂检测要求,一般采用人工检测的手段对腌制到期的皮蛋凝胶状况进行检测,将皮蛋按照凝胶品质分为3类—优质蛋、次品蛋和劣质蛋,其中还通过手敲皮蛋依据皮蛋弹性大小将皮蛋分为弹性蛋和非弹性蛋,弹性好的亦为凝胶品质好。人工检测存在劳动强度高、主观性强、效率低等弱点,需要寻找自动无损检测手段对皮蛋品质进行检测分类,从而为实现皮蛋品质自动检测提供技术支持。主要研究内容和研究结论如下:（1）研究了皮蛋质构参数与凝胶品质等级的关系。通过质地剖面检验分析试验,对2种凝胶品质的皮蛋（优质蛋、次品蛋）的弹性、硬度、凝聚性、胶粘性和咀嚼性等质构参数进行分析,比较优质蛋与次品蛋的质构参数,得到优质蛋的质构参数要优于次品蛋。并利用SPSS软件分析了质构参数与皮蛋凝胶品质等级的相关性,得到了两者之间的相关关系。（2）建立了皮蛋凝胶品质的视觉无损检测模型。基于机器视觉技术搭建了皮蛋图像采集平台,采集皮蛋透射图像,并对皮蛋图像进行预处理,去除图像背景,提取R、G、B、H、S、V、L、a、b、σR、σG、σB、σH、σS、σV、σL、σa、σb这18个颜色特征值为图像特征参数。对18个特征参数进行主成分分析,将得到的主成分输入到模型中进行训练。结果表明基于机器视觉技术无法对3种凝胶品质皮蛋（优质蛋、次品蛋、劣质蛋）进行分类,但可以将皮蛋分为可食用蛋（优质蛋、次品蛋）与不可食用蛋（劣质蛋）,对比不同模型分类结果得到最佳分类模型为GA-SVM,测试集识别率为97.56%,劣质蛋识别率为100%。（3）建立了皮蛋凝胶品质的光谱检测模型及视觉-光谱的综合检测模型。基于近红外光谱技术采集3种凝胶品质皮蛋（优质蛋、次品蛋和劣质蛋）的光谱数据,发现单独采用近红外光谱技术不能对3种凝胶品质皮蛋进行分类,但可以将机器视觉技术难以区分的可食用蛋（优质蛋、次品蛋）分为优质蛋和次品蛋。所以对优质蛋和次品蛋的原始光谱数据进行多元散射矫正预处理,利用CARS对光谱数据降维提取其特征波长,建立分类模型。结果表明近红外光谱技术能够对优质蛋和次品蛋进行分类,优质蛋识别率为96.49%,次品蛋识别率为94.12%。故提出分步检测法对3种凝胶品质皮蛋进行分类,先利用机器视觉技术将皮蛋分为可食用蛋（优质蛋、次品蛋）和不可食用蛋（劣质蛋）,再利用近红外光谱技术将可食用蛋（优质蛋、次品蛋）分为优质蛋和次品蛋,总体识别率为96.38%。（4）建立了皮蛋凝胶品质的弹性振动无损检测模型。利用加速度传感器搭建皮蛋振动信号采集平台,采集皮蛋受到激励后的振动信号,通过快速傅里叶变换将振动信号时域数据转换为频域数据,在时域上提取其峰值、平均值、方差、均方根、最大值、最小值、方根幅值、峭度、波形因子、裕度因子、脉冲因子和峰值因子为特征参数,在频域上提取主响应频率、最大幅值、重心频率、均方频率和均方根频率为特征参数。对特征参数进行主成分分析降低数据维度,建立皮蛋弹性分类模型。对比不同模型的分类结果,得到GA-SVM模型分类效果最佳,总体识别率为85.53%,非弹性蛋（次品蛋）识别率高达94.59%。表明可以利用加速度传感器对皮蛋弹性进行研究分类。
刘进闯[8]（2020）在《基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究》文中指出本文针对我国目前鸡蛋检测主要采用人工识别方法,容易受到认为主观判断、工作经验和个人情绪方面影响,往往检测效率不高、准确率不稳定等存在问题运用机器视觉和计算机图像处理技术相结合的方法对鸡蛋检测方面进行了如下研究:（1）分析了国内外机器视觉在禽蛋识别检测方面研究现状与存在的问题,并结合本文研究内容,设计出机器视觉加计算机图像处理系统,涉及到的内容有相机的选型、镜头的选择、光源的选择和照射方式的选择。本文选用的相机为AVT面阵CCD工业相机,型号AVT Mako G-125B,镜头为Computar公司工业镜头,型号为M3Z1228C-MP变焦镜头,图像处理软件配置win10系统Visual Studio2019加opencv图像处理数据库。（2）对于污斑鸡蛋的检测提出快速中值滤波算法,综合运用图像增强、二值化、形态学处理,可以得到较为完整的鸡蛋污斑区域,达到了较好的分割效果。并设定阈值T=0.01,用于定量判别污斑鸡蛋与干净鸡蛋。对算法进行检验,最终污斑鸡蛋检测率为95%,干净鸡蛋检测率为92.5%,总体检测率为93.75%。（3）对于鸡蛋裂纹的检测采用二阶负LOG边缘检测算子,取得较好的轮廓提取效果,并且能够有效抑制背景区域的干扰。分别通过对典型的裂纹区域和干扰区域进行圆形度、长宽比、狭长指数进行计算,发现采取狭长指数作为区分阈值,能够很好的将干扰区域和裂纹区域进行区分,并取阈值T为12进行处理。采取本章提到的裂纹检测算法,对于完整蛋检测率为95%,对于裂纹蛋检测率为97.5%,整体检测率为96.3%。（4）对蛋黄在RGB颜色空间做图像处理,并提取出蛋黄特征图像,对于气室采用颜色空间转换,将RGB转换为HIS颜色空间,然后提取出气室特征图像。为了检验收集到图像与原图像比较的误差,通过绘图拟合图像长轴短轴和真实长轴短轴相关系数达到0.97以上,比较图像蛋形指数和图像蛋形指数,其误差最大为0.013,说明图像收集到的图像和真实值非常接近。分别建立蛋黄面积比和气室面积比与哈夫值的模型,其中气室面积比与哈夫值建立的模型具有较强的相关性,说明气室面积更能反应鸡蛋新鲜度。通过模型预测发现用蛋黄面积比建立的模型正确率为93.3%,用气室面积比建立的模型检测正确率为96.7%。
罗文翔[9]（2020）在《温度和明胶基复合涂膜剂对贮藏期皮蛋品质的影响》文中提出皮蛋是我国独创的传统蛋制品,在贮藏过程中不同的贮藏温度与包装方式会导致皮蛋品质不同程度的变化。本论文以皮蛋为研究对象,对比了在不同温度（4、25、35℃）条件下贮藏的皮蛋的品质变化;并且研制了以明胶、细菌纤维素为主的绿色涂膜材料,并使用该涂膜材料对皮蛋进行涂膜保鲜,考察其对贮藏期皮蛋品质的影响,为皮蛋的贮藏期的品质控制和皮蛋的贮藏理论体系提供基础。1.研究了三种不同贮藏温度（4、25、35℃）对贮藏期皮蛋的感官品质、理化性质、质构、分子间作用力、风味、微生物指标的影响。结果表明,不同贮藏温度对皮蛋感官品质、质量损失率、pH、挥发性盐基氮、色泽的影响差异显着（p<0.05）。在12周贮藏期内,相比于常温、高温贮藏,低温贮藏使皮蛋的质量损失率降低55.15%、64.1%;可显着提高感官评分值（p<0.05）;能显着抑制蛋白、蛋黄pH的降低（p<0.05）;能显着抑制蛋白、蛋黄挥发性盐基氮的升高（p<0.05）;能显着减缓蛋白、蛋黄色度的变化（p<0.05）。在贮藏过程中,不同温度贮藏的皮蛋蛋白弹性差异不显着（p>0.05）,硬度和咀嚼性均先升后降,且低温能一定程度上显着抑制这种变化的进行（p<0.05）;蛋白离子键含量先降后升,二硫键含量先升后降;蛋黄离子键含量一直下降,且低温能显着抑制这两种变化的进行（p<0.05）;皮蛋蛋白和蛋黄游离氨基酸含量均先升后降,且不同温度贮藏氨基酸总含量差异显着（p<0.05）;而蛋黄游离脂肪酸含量降低。在整个贮藏结束时,三种温度贮藏的皮蛋均未检测到微生物的存在。最终结论表明:低温贮藏能有效延缓皮蛋品质的下降。2.研制了以明胶为主的四种涂膜材料,并表征了其膜材料的性能。结果表明,四种膜材料的成膜性均良好。细菌纤维素使明胶膜的黏度、储能模量和损耗模量降低。微观结构观察显示,相比于单一的明胶膜,细菌纤维素的加入使复合膜的结构更加紧密、完整。同时细菌纤维素的加入会使明胶膜材料由亲水性变为疏水性。细菌纤维素及纳米化合物会使明胶膜的透湿性降低,可显着降低水汽穿透率（p<0.05）。经共混后的复合膜抗拉强度和弹性模量均降低,拉伸断裂率升高,膜的脆性降低,韧性升高。DSC结果显示细菌纤维素的加入会使复合膜的玻璃转化温度降低,焓变升高,纳米化合物对复合膜焓变影响显着（p<0.05）。3.将制备的四种涂膜材料对皮蛋进行涂膜,然后进行贮藏实验并观察皮蛋的品质变化。结果表明,涂膜材料可通过减少氧气的进入,从而减少脂肪酸或其他物质被氧化,并降低碱性含氮物质含量生成速率,延缓pH下降,由此也延缓挥发性盐基氮的上升;另一方面,降低水分散失率,从而抑制皮蛋蛋白干缩变硬。涂膜后的皮蛋在贮藏过程中感官品质、pH均比对照组下降更加缓慢,质量损失率、硬度、咀嚼性、挥发性盐基氮均比对照组上升更加缓慢（p<0.05）,说明皮蛋经过明胶等涂膜后可以更好的保持品质。而加入了细菌纤维素的明胶复合膜相比于单一的明胶膜可以显着延缓挥发性盐基氮的上升（p<0.05）。综合制膜成本及保鲜效果考虑,B组涂膜材料更好。
陈琦莹[10]（2020）在《卵形体农产品大小头自动定向中翻转运动的仿真及应用研究》文中提出卵形体农产品大小头机械式自动定向技术是由分列轴向运动和定向翻转运动组成,翻转运动是继分列轴向运动之后定向的关键运动。卵形体农产品经定向处理后,可有效地增加产品包装的美观度,提升商品的附加值;减少运输和搬运机械损伤;对于禽蛋可延长保质期。然而,由于卵形体农产品的多样性和基本特征参数的随机性,以及翻转运动影响因素的复杂性,在真实试验条件下不能系统全面地认识其运动规律和影响因素之间的作用关系,特别是在动力学分析方面存在很大的局限性,同时也使研究工作量和工作周期大大增加。因此,本论文利用ADAMS构建并验证了卵形体农产品翻转运动仿真通用模型以及禽蛋翻转运动仿真模型,建立并验证了侧偏角理论计算方法;利用仿真模型对翻转运动影响因素逐一进行了分析,解析了翻转运动过程中各阶段的动力学参数,并对翻转运动阶段的工作参数进行了优化,构建了卵形体农产品大小头机械式自动定向装置的仿真模型,分析了仿真模型对不同种类卵形体农产品的适应性。为卵形体农产品大小头机械式自动定向技术建立和装置参数的优化设计奠定了基础。主要研究内容和结果如下:设计卵形体农产品翻转运动仿真通用模型。应用ADAMS和MATLAB软件建立了卵形体农产品翻转运动的仿真通用模型,创建了翻转运动核心指标（翻滚距离、导向杆作用距离）仿真值的测定方法,测定了不同模拟卵形体（蛋形角、长轴、短轴）和装置工作参数（中心距、导向杆弯曲角度、输送辊移动速度）条件下的翻转运动核心指标。结果表明,仿真值与实际试验值的变化规律基本一致,相对误差在10%以内,所建的仿真模型是可信的和有效的,利用仿真模型研究翻转运动规律是可行的。设计禽蛋翻转运动仿真模型。在仿真通用模型的基础上建立了禽蛋翻转运动仿真模型,创建了禽蛋姿态特征参数侧偏角仿真值的测定方法,构建了基于几何关系的侧偏角理论计算方法,利用洋鸡蛋和鸭蛋测定了禽蛋翻转运动参数。结果表明,禽蛋翻滚距离和导向杆作用距离的仿真值与实际试验值相对误差在10%以内,侧偏角仿真值和试验值的相对误差在15%以内,侧偏角理论值和试验值的相对误差在15%以内,所建立的禽蛋翻转运动仿真模型是有效可信的,利用仿真试验替代物理样机试验是可行的,利用几何关系建立的侧偏角理论计算方法是合理的,根据理论公式计算得到的侧偏角数值是可信的。研究禽蛋翻转过程的动力学特性。基于禽蛋翻转运动仿真模型,测定了翻转运动各阶段禽蛋的质心速度、质心加速度、角速度、角加速度以及力等动力学参数。结果表明,禽蛋质心加速度和角加速度在接触导向杆后一段时间内在0值附近稳定波动,此时禽蛋匀速转动,支反力、摩擦力和重力三个力参数在稳定波动阶段合力为0,禽蛋的受力情况维持动态平衡关系直至临界状态,该阶段禽蛋与输送辊间存在一个确定的侧偏角。研究不同工作参数对禽蛋翻转运动的影响规律。基于禽蛋翻转运动仿真模型探讨了不同禽蛋基本参数（质量、长轴、短轴、蛋形角）、装置结构参数（输送辊直径、中心距、导向杆直径、导向杆弯曲角度、禽蛋分别与输送辊和导向杆间的摩擦系数、导向杆距输送辊的高度）和输送参数（移速）等因素对翻转运动参数指标（翻滚距离、导向杆作用距离和侧偏角）的影响,并采用多指标正交试验分析法对翻转运动的工作条件参数进行了优化设计。结果表明,禽蛋长轴、短轴、输送辊直径、中心距以及禽蛋分别与输送辊和导向杆间的摩擦系数对翻转运动的翻滚距离、导向杆作用距离和侧偏角三个指标影响最为明显,禽蛋质量、蛋形角和输送速度影响较小,导向杆直径、导向杆弯曲角度和导向杆距输送辊的高度无明显影响,翻转运动的最佳装置工作参数组合为输送辊直径40mm,中心距55mm,禽蛋与输送辊和导向杆间的摩擦系数均为0.6。设计卵形体农产品大小头机械式自动定向装置的仿真通用模型。构建了实现轴向运动和翻转运动连续模拟的自动定向装置的仿真通用模型,建立了十种不同种类卵形体农产品的自动定向装置仿真模型,测定了轴向运动参数（轴向位移、水平偏转角）以及翻转运动参数（翻滚距离、导向杆作用距离）的仿真值。结果表明,轴向运动参数仿真值与试验值的相对误差在10%以内,翻转运动参数仿真值与试验值的相对误差在5%以内,建立的农产品自动定向装置仿真通用模型是正确的,仿真通用模型适用于不同种类的卵形体农产品,利用仿真模型得到的定向参数仿真值是可信的。
二、我国蛋品加工及利用的现状和展望（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国蛋品加工及利用的现状和展望（论文提纲范文）
（1）盐城市大丰区蛋鸡产业现状调查及发展对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 蛋鸡产业概述 |
| 1.1 全球蛋鸡产业概况 |
| 1.2 国内蛋鸡产业概况 |
| 1.3 江苏蛋鸡产业概况 |
| 1.3.1 江苏蛋鸡产业特点 |
| 1.3.1.1 蛋鸡生产总体稳定 |
| 1.3.1.2 规模养殖发展迅速 |
| 1.3.1.3 区域养殖特征明显 |
| 1.3.1.4 特色蛋鸡培育与生产颇具特点 |
| 1.3.1.5 良繁体系渐趋完善 |
| 1.3.2 江苏蛋鸡生产和管理水平现状 |
| 1.3.2.1 生产性能 |
| 1.3.2.2 饲养管理 |
| 1.3.2.3 设施装备 |
| 1.3.2.4 饲料营养 |
| 1.3.2.5 蛋品加工 |
| 1.3.2.6 生物安全 |
| 1.3.2.7 质量安全 |
| 1.3.2.8 品牌建设 |
| 1.4 盐城蛋鸡产业概况 |
| 1.4.1 盐城蛋鸡场规模比重和标准化水平现状 |
| 1.4.2 盐城蛋鸡生物安全体系现状 |
| 1.4.3 盐城蛋鸡粪收集处理方式现状和利用率 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 第二章 盐城市大丰区蛋鸡产业现状与分析 |
| 2.1 盐城市大丰区蛋鸡养殖状况调研 |
| 2.1.1 调研地点及概况 |
| 2.1.2 调研内容 |
| 2.1.3 研究方法 |
| 2.1.3.1 实地调研 |
| 2.1.3.2 文献调研 |
| 2.1.3.3 业务统计 |
| 2.1.3.4 发展战略研究 |
| 2.1.4 技术路线 |
| 2.2 调研结果与分析 |
| 2.2.1 规模养殖 |
| 2.2.1.1 存栏 |
| 2.2.1.2 规模结构分布 |
| 2.2.2 基础设施与配套 |
| 2.2.2.1 土地性质与场地面积 |
| 2.2.2.2 场区布局 |
| 2.2.2.3 鸡舍数量及布局 |
| 2.2.3 养殖品种 |
| 2.2.4 规模生产工艺 |
| 2.2.4.1 专业化生产 |
| 2.2.4.2 蛋鸡饲养方式 |
| 2.3.5 设施设备 |
| 2.3.6 主要管理技术环节 |
| 2.3.7 生产经营 |
| 2.3 大丰区蛋鸡产业发展对策与建议 |
| 2.3.1 明确定位,加强良种引领和良法支撑 |
| 2.3.2 突出重点,加强关键技术研发应用 |
| 2.3.3 软硬兼顾,加强生产和经营管理 |
| 2.3.4 健康养殖,实现养殖环境安全和鸡蛋质量安全 |
| 2.3.5 品牌引领,带动全产业链同步发展 |
| 2.3.6 发展加工,支撑蛋鸡产业稳定发展 |
| 2.3.7 重视防控,加强养殖场生物安全体系建设 |
| 2.3.8 控管结合,加强粪污资源化利用 |
| 2.3.9 转型升级,加强引导与政策扶持力度 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 表1 基本情况调查表 |
| 表2 饲养方式调查表 |
（2）2020年蛋鸡产业发展概况、未来发展趋势及建议（论文提纲范文）
| 1 2020年蛋鸡产业生产与贸易概况 |
| 1.1 国际方面 |
| 1.1.1 生产 |
| 1.1.2 贸易 |
| 1.2 国内方面 |
| 1.2.1 生产 |
| 1.2.2 贸易 |
| 2 我国2020年蛋鸡产业技术研发进展 |
| 2.1 遗传改良技术 |
| 2.1.1 蛋鸡SNP芯片“凤芯壹号”升级 |
| 2.1.2鉴定重要经济性状的候选基因 |
| 2.1.3 解析相关作用机制 |
| 2.2 营养与饲料技术 |
| 2.2.1 建立小型近红外饲料分析仪的分析模型 |
| 2.2.2 建立优质鸡蛋生产的营养调控关键技术 |
| 2.3 疾病防控技术 |
| 2.3.1 鸡群免疫的科学减负技术 |
| 2.3.2 鸡滑液囊支原体（MS）感染综合防控与净化 |
| 2.3.3 鸡传染性支气管炎活疫苗（LDL-T株）的研制 |
| 2.4生产与环境控制技术 |
| 2.5 蛋品质量控制及加工技术 |
| 2.5.1 研发了一种提高蛋黄液乳化性的生产技术 |
| 2.5.2 开发出营养鸡汤制备技术 |
| 2.5.3 开发出蛋黄和鸡肉风味食品配料 |
| 2.5.4开发了天然抑菌剂溶菌酶等复配抑菌剂 |
| 2.5.5 研究了3种抗生素在蛋鸡后备期给药对产蛋前期鸡蛋抗生素残留的影响 |
| 3 2020年我国蛋鸡产业存在的问题 |
| 3.1 新冠肺炎疫情等突发事件对产业发展影响大 |
| 3.2蛋鸡补栏、扩栏不理性，蛋价波动难免造成经济损失 |
| 3.3无抗养殖任重而道远 |
| 4 2021年蛋鸡产业发展趋势 |
| 4.1 蛋鸡存栏逐步调减，鸡蛋供应稳定 |
| 4.2 鸡蛋价格低位运行，养殖盈利空间较小 |
| 4.3 拓展鸡蛋营销渠道，发展线上销售模式 |
| 4.4 消费重视食品安全，发展健康养殖 |
| 5 2021年蛋鸡产业发展建议 |
| 5.1 做好新冠肺炎疫情等突发事件的应对预案 |
| 5.2 加强预警调控，引导从业人员理性组织生产 |
| 5.3 推广高效安全养殖技术，提升蛋鸡养殖水平 |
| 5.4 探索成熟、有效的替抗措施 |
（3）鸡蛋暗斑检测及分拣装置的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 上料输送 |
| 1.2.2 品质检测 |
| 1.2.3 禽蛋分拣 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 鸡蛋暗斑检测及分拣装置的总体设计 |
| 2.1 鸡蛋暗斑的度量和识别 |
| 2.2 装置设计方案优选 |
| 2.2.1 链传动的蛋辊暗斑检测方案 |
| 2.2.2 转盘式的蛋托暗斑检测方案 |
| 2.2.3 装置的技术要求 |
| 2.3 装置工作流程 |
| 3 装置的结构设计 |
| 3.1 上料装置设计 |
| 3.2 翻转装置设计 |
| 3.2.1 设计依据及原理 |
| 3.2.2 蛋托设计 |
| 3.2.3 驱动 |
| 3.2.4 有限元分析 |
| 3.3 转运装置设计 |
| 3.3.1 电机等配件的选择 |
| 3.3.2 转运装置运行仿真 |
| 3.4 图像采集装置设计 |
| 3.4.1 照明系统设计 |
| 3.4.2 相机及镜头 |
| 3.5 分拣的实现 |
| 4 暗斑检测的实现 |
| 4.1 暗斑检测原理 |
| 4.2 控制系统元器件选用 |
| 4.2.1 单片机 |
| 4.2.2 光电传感器 |
| 4.2.3 微型伺服电机控制板 |
| 4.3 微型伺服电机的接线方法与控制 |
| 4.3.1 接线方法 |
| 4.3.2 微型伺服电机的控制 |
| 5 装置的试验与分析 |
| 5.1 上料装置的性能测试 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 试验方法 |
| 5.1.3 试验结果及分析 |
| 5.2 鸡蛋暗斑检测及分拣装置的试验与分析 |
| 5.2.1 试验材料 |
| 5.2.2 试验方法 |
| 5.2.3 试验结果 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（4）发酵全蛋粉制备工艺及其功能特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 鸡蛋的概述 |
| 1.1.1 鸡蛋的结构组成 |
| 1.1.2 鸡蛋的营养成分 |
| 1.2 蛋粉的概述 |
| 1.3 蛋粉应用的概述 |
| 1.3.1 蛋粉在食品工业中的应用 |
| 1.3.2 蛋粉在烘焙食品中的应用 |
| 1.3.3 蛋粉中有效成分提取和利用 |
| 1.4 蛋粉国内外研究现状 |
| 1.5 酶在蛋粉加工中的应用 |
| 1.5.1 酶用于降低蛋粉杀菌温度 |
| 1.5.2 酶用于蛋粉脱糖 |
| 1.5.3 酶用于蛋粉加工中去蛋白凝固性 |
| 1.5.4 酶用于水解得生物活性肽 |
| 1.5.5 酶解改善蛋粉的功能特性 |
| 1.5.6 酶用于蛋粉脱敏 |
| 1.6 发酵在蛋粉加工中的应用 |
| 1.6.1 发酵脱糖 |
| 1.6.2 发酵去腥 |
| 1.6.3 发酵降解胆固醇 |
| 1.6.4 发酵对蛋粉功能成分的影响 |
| 1.7 课题技术路线 |
| 1.7.1 研究目的和意义 |
| 1.7.2 课题构思 |
| 1.7.3 研究内容 |
| 第2章 响应面法优化双酶复合水解鸡蛋全液 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验材料与设备 |
| 2.2.1 实验原料与试剂 |
| 2.2.2 主要仪器设备 |
| 2.3 试验流程 |
| 2.3.1 制备全蛋液 |
| 2.3.2 调pH值 |
| 2.3.3 双酶复合水解全蛋液 |
| 2.3.4 水解后处理 |
| 2.4 测定指标 |
| 2.5 双酶复合水解全蛋液单因素试验 |
| 2.5.1 加酶量对全蛋液水解的影响 |
| 2.5.2 酶解时间对全蛋液水解的影响 |
| 2.5.3 酶解温度对全蛋液水解的影响 |
| 2.6 双酶复合水解全蛋液响应面试验 |
| 2.7 结果与讨论 |
| 2.7.1 加酶量对全蛋液水解的影响 |
| 2.7.2 酶解时间对全蛋液水解的影响 |
| 2.7.3 酶解ph对全蛋液水解的影响 |
| 2.7.4 酶解温度对全蛋液水解的影响 |
| 2.8 响应面分析试验结果 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 益生菌发酵全蛋粉工艺优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 主要材料与试剂 |
| 3.2.2 主要仪器及设备 |
| 3.2.3 发酵菌种的培养与制备 |
| 3.2.4 双酶复合水解全蛋液的混菌发酵 |
| 3.2.5 发酵全蛋体水解液中肽(三氯乙酸可溶性氮)含量的测定 |
| 3.2.6 混菌发酵的正交实验 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 发酵全蛋体水解液中肽含量测定的结果分析 |
| 3.3.2 发酵全蛋体水解液的正交试验结果分析 |
| 3.4 发酵全蛋粉制备 |
| 3.5 发酵全蛋粉感官评价 |
| 3.6 发酵全蛋粉成品 |
| 3.7 发酵全蛋粉生产工艺流程 |
| 第4章 发酵全蛋粉的理化性质及功能特性 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发酵全蛋粉的功能特性 |
| 4.2.1 起泡性 |
| 4.2.2 乳化性 |
| 4.2.3 凝胶性 |
| 4.3 材料与方法 |
| 4.3.1 主要材料与试剂 |
| 4.3.2 仪器与设备 |
| 4.4 .发酵全蛋粉与普通全蛋粉物理性质的比较 |
| 4.4.1 流动性测定 |
| 4.4.2 润湿下沉测定 |
| 4.4.3 水合能力的测定 |
| 4.4.4 稳定系数的测定 |
| 4.5 发酵全蛋粉与普通全蛋粉功能特性的比较 |
| 4.5.1 蛋白质起泡性和泡沫稳定性 |
| 4.5.2 凝胶性检测 |
| 4.5.3 乳化性测定 |
| 4.6 发酵全蛋粉与普通全蛋粉营养成分的比较 |
| 4.7 结论与分析 |
| 4.7.1 发酵全蛋粉与普通全蛋粉物理性质比较 |
| 4.7.2 发酵全蛋粉与普通全蛋粉功能特性的比较 |
| 4.7.3 发酵全蛋粉与普通全蛋营养成分的比较 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）贮期鸡蛋蛋白质含量品质的光谱无损检测方法及装置研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 鸡蛋品质无损检测方法研究现状 |
| 1.2.2 光谱技术在农产品品质无损检测中的研究现状 |
| 1.2.3 国内外同类研究现状总结及启示 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 贮期鸡蛋品质和蛋清主要蛋白质含量的变化规律及相关关系 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 试验材料与分组 |
| 2.2.2 试验仪器 |
| 2.2.3 试验方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 鸡蛋品质指标及主要蛋白质含量的统计及其变化规律 |
| 2.3.2 鸡蛋品质指标与蛋白质含量的相关性分析 |
| 2.3.3 鸡蛋品质指标与蛋清蛋白含量的灰色关联度分析 |
| 2.3.4 等价蛋龄预测模型 |
| 2.3.5 不同品种鸡蛋品质与S-卵白蛋白含量相关性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度、酸碱度及黏度检测 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试验材料与分组 |
| 3.2.2 试验装置 |
| 3.2.3 试验方法 |
| 3.2.4 光谱数据分析方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 鸡蛋新鲜度、酸碱度及黏度的相关性 |
| 3.3.2 光谱数据预处理 |
| 3.3.3 竞争性自适应重加权算法提取特征波长 |
| 3.3.4 连续投影算法提取特征波长 |
| 3.3.5 二次特征波长提取 |
| 3.3.6 新鲜度、酸碱度及黏度预测模型的建立与验证 |
| 3.4 本章小节 |
| 4 基于高光谱成像技术的S-卵白蛋白含量无损检测及其可视化 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验材料与分组 |
| 4.2.2 试验仪器 |
| 4.2.3 S-卵白蛋白含量测定 |
| 4.2.4 光谱、图像数据分析方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 样本集的划分 |
| 4.3.2 基于图像特征参数的S-卵白蛋白含量预测 |
| 4.3.3 基于特征波长的S-卵白蛋白含量预测 |
| 4.3.4 基于图像—光谱融合信息的无损预测模型 |
| 4.3.5 S-卵白蛋白含量可视化 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于可见-近红外光谱技术的鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 试验材料与分组 |
| 5.2.2 试验仪器 |
| 5.2.3 鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量的测定 |
| 5.2.4 光谱数据分析方法 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 不同样本划分方法对原始全波段光谱预测模型的影响 |
| 5.3.2 海蓝褐壳鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量的光谱建模 |
| 5.3.3 罗曼粉壳鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量的光谱建模 |
| 5.4 本章小节 |
| 6 不同品种鸡蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量预测模型优化 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 模型优化的基本原理与方法 |
| 6.2.1 基于模型全局更新的模型优化 |
| 6.2.2 基于直接校正的模型优化 |
| 6.2.3 基于斜率/截距校正的模型优化 |
| 6.3 模型适用性检验 |
| 6.3.1 模型验证法 |
| 6.3.2 平均光谱法 |
| 6.3.3 主成分得分空间分布法 |
| 6.3.4 模型适用性检验结果 |
| 6.4 鸡蛋哈夫值模型优化结果 |
| 6.4.1 全局更新 |
| 6.4.2 直接校正 |
| 6.4.3 斜率/截距校正 |
| 6.5 鸡蛋蛋黄指数模型优化结果 |
| 6.5.1 全局更新 |
| 6.5.2 直接校正 |
| 6.5.3 斜率/截距校正 |
| 6.6 鸡蛋S-卵白蛋白含量模型优化结果 |
| 6.6.1 全局更新 |
| 6.6.2 直接校正 |
| 6.6.3 斜率/截距校正 |
| 6.7 不同方法模型优化结果比较 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测装置研究 |
| 7.1 前言 |
| 7.2 蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测装置设计 |
| 7.2.1 检测装置总体设计 |
| 7.2.2 检测装置关键部件选择 |
| 7.2.3 检测装置组装与调试 |
| 7.3 蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测软件系统设计 |
| 7.3.1 软件开发平台简介 |
| 7.3.2 软件功能需求分析 |
| 7.3.3 软件流程及功能实现 |
| 7.4 蛋新鲜度指标及S-卵白蛋白含量无损检测装置功能检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 课题来源 |
| 附录B 攻读博士学位期间的主要科研成果 |
| 致谢 |
（6）蛋壳裂纹高通量在线检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动力学检测技术 |
| 1.2.2 计算机视觉检测技术 |
| 1.2.3 声学响应信号分析技术 |
| 1.2.4 课题组研究概述 |
| 1.3 本课题研究的目的、意义及内容 |
| 1.3.1 研究目的和意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 蛋壳声学信号自动采集试实验系统设计 |
| 2.1 机械结构设计 |
| 2.2 硬件系统设计 |
| 2.2.1 主控模块设计 |
| 2.2.2 敲击驱动模块设计 |
| 2.2.3 外触发中断模块设计 |
| 2.2.4 音频信号采集模块设计 |
| 2.2.5 通信模块设计 |
| 2.3 软件程序设计 |
| 2.3.1 外触发程序模块 |
| 2.3.2 音频采集程序模块 |
| 2.3.3 串口程序模块 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 实验信号时域分析 |
| 3.1 实验样本及方法 |
| 3.2 采样信号分析及波段选择 |
| 3.2.1 原始信号分析 |
| 3.2.2 信号一致性分析 |
| 3.2.3 有效信号选取 |
| 3.3 多因素方差分析 |
| 3.4 时域特征提取和计算 |
| 3.5 时域判别模型建立 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 实验信号频域分析 |
| 4.1 信号频域分析 |
| 4.2 频域特征提取和计算 |
| 4.3 频域判别模型建立 |
| 4.4 时域和频域模型对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 禽蛋裂纹在线检测系统设计 |
| 5.1 机械装置搭建 |
| 5.2 电气控制设计 |
| 5.2.1 电路总体设计 |
| 5.2.2 软件程序设计 |
| 5.2.3 系统工作流程 |
| 5.3 在线系统实验及结果 |
| 5.3.1 在线装置调试 |
| 5.3.2 实验方法及结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 本课题创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 |
（7）皮蛋凝胶品质的无损检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 皮蛋凝胶品质及研究现状 |
| 1.2.2 基于机器视觉的蛋品品质无损检测研究现状 |
| 1.2.3 基于光谱技术的蛋品品质无损检测研究现状 |
| 1.2.4 基于振动特性的蛋品品质无损检测研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 皮蛋质构参数试验研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验材料与方法 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 TPA试验分析 |
| 2.3.2 质构参数与人工经验分级的相关性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于机器视觉技术的皮蛋凝胶品质无损检测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验材料 |
| 3.3 试验设备 |
| 3.3.1 相机及镜头选型 |
| 3.3.2 暗箱设计 |
| 3.3.3 光源的选择 |
| 3.4 图像采集步骤 |
| 3.5 皮蛋图像预处理 |
| 3.5.1 图像去噪 |
| 3.5.2 图像背景的去除 |
| 3.6 皮蛋图像颜色空间选取 |
| 3.6.1 RGB颜色空间 |
| 3.6.2 HSV颜色空间 |
| 3.6.3 L*a*b颜色空间 |
| 3.7 基于机器视觉的皮蛋凝胶品质分类模型建立 |
| 3.7.1 主成分分析 |
| 3.7.2 BP神经网络模型 |
| 3.7.3 SVM模型 |
| 3.7.4 GA-SVM模型 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于近红外光谱的皮蛋凝胶品质无损检测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验材料与方法 |
| 4.2.1 试验材料 |
| 4.2.2 试验仪器 |
| 4.2.3 试验方法 |
| 4.3 近红外光谱数据处理 |
| 4.3.1 近红外光谱预处理 |
| 4.3.2 特征波长的选择 |
| 4.4 基于近红外光谱技术的皮蛋凝胶品质分类模型建立 |
| 4.4.1 BP神经网络模型 |
| 4.4.2 GA-SVM模型 |
| 4.4.3 SVM模型 |
| 4.5 基于机器视觉和近红外光谱的皮蛋综合分级检测分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于振动特性的皮蛋凝胶品质无损检测模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验材料与方法 |
| 5.2.1 试验材料 |
| 5.2.2 试验装置 |
| 5.2.3 试验方法 |
| 5.3 信号处理方法—快速傅里叶变换 |
| 5.4 皮蛋信号特征参数选取 |
| 5.4.1 时域特征参数 |
| 5.4.2 频域特征参数 |
| 5.5 基于振动特性的皮蛋凝胶品质分类模型建立 |
| 5.5.1 BP神经网络模型 |
| 5.5.2 SVM模型 |
| 5.5.3 GA-SVM模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 第2章 总体方案设计 |
| 2.1 照明系统设计 |
| 2.1.1 光源选择 |
| 2.1.2 确定照明方案 |
| 2.2 相机和光源 |
| 2.2.1 相机选型 |
| 2.2.2 镜头选型 |
| 2.3 机器视觉系统搭建 |
| 第3章 鸡蛋表面污斑检测 |
| 3.1 鸡蛋表面污斑图片分析 |
| 3.1.1 采集污斑图片 |
| 3.1.2 机器视觉图像的亮度分析 |
| 3.2 局部特征的污斑增强 |
| 3.2.1 污斑图像特征提取 |
| 3.2.2 局部特征提取 |
| 3.2.3 算法效果分析 |
| 3.3 基于快速中值滤波的污斑增强 |
| 3.3.1 快速中值滤波 |
| 3.3.2 污斑区域增强 |
| 3.3.3 二值化处理 |
| 3.4 二值化后形态学处理 |
| 3.5 算法效果 |
| 3.6 脏蛋与干净蛋的识别 |
| 3.6.1 污斑及鸡蛋表面积的计算 |
| 3.6.2 分类标准 |
| 3.6.3 脏蛋检测结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 鸡蛋表面裂纹检测 |
| 4.1 鸡蛋表面裂纹图像分析 |
| 4.1.1 裂纹图像灰度化 |
| 4.1.2 裂纹图像亮度分析 |
| 4.2 鸡蛋裂纹增强 |
| 4.3 图像分割 |
| 4.4 裂纹的识别 |
| 4.4.1 轮廓边缘去除 |
| 4.4.2 特征参数的选取与计算 |
| 4.4.3 裂纹识别的结果 |
| 4.5 破损蛋检测结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 鸡蛋新鲜度模型 |
| 5.1 整蛋图像的提取 |
| 5.1.1 灰度化处理 |
| 5.1.2 阈值分割 |
| 5.1.3 图像平滑 |
| 5.2 蛋黄特征的提取 |
| 5.2.1 灰度分析 |
| 5.2.2 直方图均衡化 |
| 5.2.3 中值滤波和高斯平滑处理 |
| 5.2.4 反色处理 |
| 5.2.5 “与”运算 |
| 5.3 边界去除与阈值分割 |
| 5.3.1 边界去除 |
| 5.3.2 阈值分割 |
| 5.4 气室的特征提取 |
| 5.4.1 空间转换 |
| 5.4.2 分量提取 |
| 5.4.3 气室提取 |
| 5.5 数据处理 |
| 5.5.1 图像数据与实测数据的比较 |
| 5.5.2 哈夫值计算 |
| 5.5.3 蛋黄面积比与气室面积比 |
| 5.5.4 哈夫值拟合 |
| 5.5.5 模型分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 :攻读学位期间的研究成果 |
（9）温度和明胶基复合涂膜剂对贮藏期皮蛋品质的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 皮蛋概述 |
| 1.3 蛋品腐败变质的原因 |
| 1.4 鲜蛋的保鲜 |
| 1.4.1 冷藏法 |
| 1.4.2 涂膜法 |
| 1.5 皮蛋的保鲜 |
| 1.6 课题研究意义 |
| 1.7 主要研究内容及技术路线图 |
| 1.7.1 主要研究内容 |
| 1.7.2 课题主要创新点 |
| 1.7.3 技术路线图 |
| 第2章 贮藏温度对皮蛋品质的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料和仪器 |
| 2.2.1 实验材料与试剂 |
| 2.2.2 实验设备 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 皮蛋的腌制与贮藏 |
| 2.3.2 感官评定 |
| 2.3.3 质量损失率与水分的测定 |
| 2.3.4 pH的测定 |
| 2.3.5 色泽的测定 |
| 2.3.6 质构特性的测定 |
| 2.3.7 分子间相互作用力的测定 |
| 2.3.8 游离脂肪酸的测定 |
| 2.3.9 游离氨基酸的测定 |
| 2.3.10 TVB-N的测定 |
| 2.3.11 微生物指标的测定 |
| 2.3.12 数据统计与分析 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 不同贮藏温度对皮蛋感官特性的影响 |
| 2.4.2 不同贮藏温度对皮蛋质量损失率、水分的影响 |
| 2.4.3 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄pH值的影响 |
| 2.4.4 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄色度的影响 |
| 2.4.5 不同贮藏温度对皮蛋蛋白质构特性的影响 |
| 2.4.6 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄分子间相互作用力的影响 |
| 2.4.7 不同贮藏温度对皮蛋蛋黄游离脂肪酸含量的影响 |
| 2.4.8 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄游离氨基酸的影响 |
| 2.4.9 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄TVB-N的影响 |
| 2.4.10 不同贮藏温度对皮蛋微生物指标的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 明胶基复合涂膜剂的制备及其特征研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料和仪器 |
| 3.2.1 实验材料与试剂 |
| 3.2.2 实验设备 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 细菌纤维素的溶解 |
| 3.3.2 膜溶液的制备 |
| 3.3.3 粒径和Zeta电位的测定 |
| 3.3.4 透湿性的测定 |
| 3.3.5 透氧性的测定 |
| 3.3.6 机械性能的测定 |
| 3.3.7 水接触角的测定 |
| 3.3.8 DSC的测定 |
| 3.3.9 流变性能的测定 |
| 3.3.10 微观结构的观察 |
| 3.3.11 数据统计与分析 |
| 3.4 结果和讨论 |
| 3.4.1 膜材料的粒度、Zeta电位值 |
| 3.4.2 膜材料的透湿性、透氧性 |
| 3.4.3 膜材料的机械性能 |
| 3.4.4 膜材料的水接触角 |
| 3.4.5 膜材料的热性能 |
| 3.4.6 膜材料的流变特性 |
| 3.4.7 膜材料的微观结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 明胶基复合涂膜剂对皮蛋贮藏品质的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料和仪器 |
| 4.2.1 材料和试剂 |
| 4.2.2 实验设备 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 皮蛋的腌制与贮藏 |
| 4.3.2 感官评定 |
| 4.3.3 质量损失率的测定 |
| 4.3.4 pH的测定 |
| 4.3.5 色泽的测定 |
| 4.3.6 质构特性的测定 |
| 4.3.7 TVB-N的测定 |
| 4.3.8 微生物指标的测定 |
| 4.3.9 数据统计与分析 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 不同涂膜材料对皮蛋感官特性的影响 |
| 4.4.2 不同涂膜材料对皮蛋质量损失率的影响 |
| 4.4.3 不同涂膜材料对皮蛋蛋白、蛋黄pH值的影响 |
| 4.4.4 不同涂膜材料对皮蛋蛋白、蛋黄色泽的影响 |
| 4.4.5 不同涂膜材料对皮蛋蛋白质构特性的影响 |
| 4.4.6 不同涂膜材料对皮蛋蛋白、蛋黄TVB-N的影响 |
| 4.4.7 不同贮藏温度对皮蛋蛋白、蛋黄微生物指标的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）卵形体农产品大小头自动定向中翻转运动的仿真及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 卵形体农产品产业及其包装加工现状 |
| 1.1.1 卵形体农产品产业现状 |
| 1.1.2 卵形体农产品包装加工产业现状 |
| 1.2 卵形体农产品大小头自动定向研究现状 |
| 1.2.1 禽蛋大小头自动定向研究的国外现状 |
| 1.2.2 禽蛋大小头自动定向研究的国内现状 |
| 1.3 ADAMS仿真技术及应用 |
| 1.3.1 数字化虚拟样机技术 |
| 1.3.2 ADAMS 仿真技术 |
| 1.3.3 ADAMS 仿真技术在食品领域相关研究中的应用 |
| 1.4 研究目的与意义及研究内容 |
| 1.4.1 研究目的与意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 卵形体农产品翻转运动仿真通用模型的建立与验证 |
| 2.1 卵形体农产品翻转运动过程 |
| 2.1.1 卵形体农产品大小头自动定向运动全过程 |
| 2.1.2 卵形体农产品翻转工作原理 |
| 2.1.3 卵形体农产品翻转过程的运动特征 |
| 2.2 卵形体农产品翻转运动仿真模型的建立与求解 |
| 2.2.1 三维模型的建立 |
| 2.2.2 材料属性的添加 |
| 2.2.3 约束副和驱动的设置 |
| 2.2.4 接触函数的设置 |
| 2.2.5 评价指标测量函数的创建 |
| 2.2.6 仿真相关参数设置 |
| 2.3 卵形体翻转运动仿真模型的试验验证 |
| 2.3.1 试验材料与设备 |
| 2.3.2 试验方法 |
| 2.3.3 结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 禽蛋翻转运动仿真模型的建立与验证 |
| 3.1 基于ADAMS禽蛋翻转运动仿真模型的建立 |
| 3.1.1 禽蛋翻转运动仿真模型的建立 |
| 3.1.2 禽蛋翻转运动仿真模型的建立 |
| 3.2 侧偏角的几何关系分析 |
| 3.2.1 主视图坐标系建立 |
| 3.2.2 旋转后主视图坐标系的建立 |
| 3.2.3 旋转前后的侧偏角几何关系对比分析 |
| 3.3 禽蛋翻转运动仿真模型的试验验证 |
| 3.3.1 试验材料与设备 |
| 3.3.2 试验方法 |
| 3.3.3 结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 禽蛋翻转运动仿真模型的应用 |
| 4.1 基于禽蛋翻转运动仿真模型的动力学参数分析 |
| 4.1.1 翻转运动的动力学参数 |
| 4.1.2 速度分析 |
| 4.1.3 加速度分析 |
| 4.1.4 角速度分析 |
| 4.1.5 角加速度 |
| 4.1.6 力分析 |
| 4.2 基于禽蛋翻转运动仿真模型的工作条件参数的影响分析 |
| 4.2.1 试验方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 卵形体农产品自动定向装置仿真模型的设计和应用 |
| 5.1 基于ADAMS自动定向装置仿真模型的建立 |
| 5.1.1 三维模型的建立 |
| 5.1.2 材料属性的添加 |
| 5.1.3 约束副和驱动的设置 |
| 5.1.4 接触函数的设置 |
| 5.1.5 评价指标测量函数的创建 |
| 5.1.6 仿真参数设置 |
| 5.2 卵形体农产品自动定向装置的应用 |
| 5.2.1 试验方法 |
| 5.2.2 结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的成果 |
四、我国蛋品加工及利用的现状和展望（论文参考文献）
- [1]盐城市大丰区蛋鸡产业现状调查及发展对策研究[D]. 陶岚. 扬州大学, 2021(09)
- [2]2020年蛋鸡产业发展概况、未来发展趋势及建议[J]. 孙从佼,朱宁,秦富,杨宁. 中国畜牧杂志, 2021(03)
- [3]鸡蛋暗斑检测及分拣装置的设计[D]. 刘荣. 河北农业大学, 2021(06)
- [4]发酵全蛋粉制备工艺及其功能特性研究[D]. 李漫. 武汉轻工大学, 2020(06)
- [5]贮期鸡蛋蛋白质含量品质的光谱无损检测方法及装置研发[D]. 付丹丹. 华中农业大学, 2020
- [6]蛋壳裂纹高通量在线检测技术研究[D]. 陈诚. 江苏大学, 2020(02)
- [7]皮蛋凝胶品质的无损检测方法研究[D]. 梅璐. 华中农业大学, 2020(02)
- [8]基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究[D]. 刘进闯. 武汉轻工大学, 2020(06)
- [9]温度和明胶基复合涂膜剂对贮藏期皮蛋品质的影响[D]. 罗文翔. 南昌大学, 2020(01)
- [10]卵形体农产品大小头自动定向中翻转运动的仿真及应用研究[D]. 陈琦莹. 江苏大学, 2020(02)