贾文珅
- 作品数：14 被引量：43H指数：5
- 供职机构：北京市农林科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市农林科学院科技创新能力建设专项更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程理学自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于改进CBAM-ResNet18的六安瓜片茶智能分级系统
- 2025年
- 六安瓜片茶的品质分级长期依赖人工感官评估或电化学分析方法,存在效率低和成本高等局限。针对现有加入注意力机制的神经网络模型在茶叶细粒度分类中的局限性,提出了基于改进嵌入卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)的残差网络(residual network, ResNet)模型CBAM-ResNet18的智能评级系统。首先,将CBAM-ResNet18输入层中的最大池化层替换为卷积层,在降低空间维度的同时保留更多茶叶表面微观结构细节。其次,对CBAM-ResNet18的通道数进行压缩,使模型聚焦于不同等级茶叶间差异的关键区域,在提高模型分类精度的同时实现模型轻量化。实验结果表明,在涵盖4个主流品牌、4类等级的自制六安瓜片茶数据集上,所提模型的Top-1准确率达95.0%,媲美现有主流先进注意力网络。而模型总参数量和每秒可执行的浮点运算次数较原CBAM-ResNet18分别下降约83%和30%。在同步开发的低成本便携设备上部署后,采用FP32精度的推理时间约为1.5 s/帧,量化为INT8精度后的推理时间约为0.9 s/帧,证明了系统在六安瓜片茶质检领域的应用潜力。
- 王成蹊马洁贾文珅毕亮陈冬冬刘青伟
- 关键词：计算机视觉
- SnO_(2)/ITO光电化学电极制备及性能研究被引量：1
- 2022年
- 采用商品化氧化铟锡(ITO)导电玻璃、纳米SnO_(2)水胶体分散液,通过旋涂法制备了高性能SnO_(2)/ITO电极,考察了SnO_(2)旋涂浓度、旋涂量、Triton X-100浓度、煅烧温度对SnO_(2)/ITO电极性能的影响,并优化了缓冲体系、pH、浓度及偏压条件。结果表明,当SnO_(2)水胶体分散液浓度15%、Triton X-100浓度0.01%、煅烧温度450℃时,制备的SnO_(2)/ITO电极具有较高的热稳定性和光电化学性能;草酸-草酸钠缓冲体系有利于光电流的产生,当草酸浓度为30 mmol/L(pH 6.0)、偏压为0.5 V时,可以产生较高的稳态光电流信号,以Ru(bpy)_(2)(dppz)^(2+)为光电化学信号探针,检测限为10 nmol/L。考察了ITO电极的性能差异性,同一批次及不同批次之间的光电流信号一致性相对标准偏差(RSD)在3.9%~5.6%之间。
- 孙鹏远甄建辉贾文珅潘立刚潘立刚张志勇
- 关键词：光电化学
- 粉丝中红薯、木薯成分荧光定量PCR检测方法研究
- 2024年
- 为实现粉丝中红薯、木薯源性成分的量化研究,实验应用荧光定量聚合酶链式反应(Polymerase chain reaction,PCR)对粉丝中红薯、木薯源性成分进行定性检测。针对目前市场上粉丝标签混乱的现状,分别在红薯及木薯的特异性基因上设计引物。该方法的建立能有效区分标签与实物不符的情况。根据荧光定量PCR检测结果显示,市场上标签显示为红薯的粉丝存在着木薯掺假现象。针对粉丝掺假现象目前还尚未建立标准,缺少该方面的监管。实验中建立的红薯木薯检测方法能对市场上存在的掺假现象起到一定的监督作用,为市场监管部门监管提供了科学依据,具有一定市场应用前景。
- 陈晨史国华张瑞张涛李永波贾文珅陈佳周巍
- 关键词：荧光定量PCR粉丝红薯木薯
- 核酸适配体生物传感器应用于食品抗生素残留检测的研究进展被引量：11
- 2021年
- 食品安全已成为全球性的话题,由于其与人类健康密切相关从而引起了人们的极大关注。开发简单、快速的分析技术实现食品中有害化学物质筛查、检测,对确保食品安全是至关重要的。抗生素在农业畜牧业中发挥了巨大作用,但是抗生素的不合理使用也导致了抗生素滥用现象,引发了严重的动物源食品安全问题,对人类健康产生了威胁。虽然目前已经有很多抗生素的检测方法,但在检测的灵敏性和量化分析方面仍然存在挑战,因此,建立抗生素的快速、准确分析方法,对管控抗生素合理使用、评估环境风险具有重要意义。本文综述了核酸适配体生物传感技术在抗生素检测方面的应用,重点介绍了电化学、比色法、荧光法3类传感器的检测原理及应用现状,并阐述了不同传感检测方法的优缺点,最后对抗生素适配体传感技术存在问题及未来发展前景进行了讨论,以期为今后适配体技术特异性研究提供参考。
- 甄建辉孙鹏远巩文雯靳欣欣贾文珅贾文珅陈瑞春潘立刚梁刚
- 关键词：适配体生物传感器比色法荧光法
- 基于实时荧光定量技术建立定量检测乳粉中羊源性成分的方法
- 2023年
- 基于实时荧光定量聚合酶链式反应建立了乳粉中羊源性成分相对定量检测方法。对羊引物进行特异性、灵敏度和稳定性实验。通过模拟不同质量浓度羊乳粉与马乳粉混合样本,根据其ΔCt值的函数关系进行线性拟合进而绘制标准曲线,建立乳粉中羊源性成分相对定量检测。结果显示,该方法最低检测限为0.000 1 ng/μL、标准曲线方程为y=0.720 9x+5.651 9(R2=0.987 5)、回收率为96.22%~112.00%、组间变异系数≤0.79%、组内变异系数≤1.77%。
- 陈晨张瑞王玉欣张同贺张子仑贾文珅周巍
- 关键词：掺假检测
- 电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望被引量：9
- 2021年
- 电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点,满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展;从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向,对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析,突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性;指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐,电子鼻仪器体积大、价格高昂,模型通用性和普及性不够等不足。最后,本文从硬件系统和软件系统两方面,对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望,包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能,增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度;软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法,使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。
- 刘洋贾文珅贾文珅梁刚马洁梁刚
- 关键词：电子鼻模式识别
- 农药残留检测电子鼻设计
- 2023年
- 为了解决农药残留超标问题,基于嵌入式单片机,设计了一种可以快速检测残留农药的便携式电子鼻。为提高农药残留数据的真实性,选用4个不同类型(2个大类)气体传感器作为传感器阵列,搭配非对称抽拉式的气室结构设计,降低了漏气风险,保障了农药浓度的真实性;为消除传感器信号传输过程中伴随的高频噪声,设计了一种四阶带通滤波器,并予以稳定性实验加以验证。采用电子鼻进行氯氰菊酯测定实验,结果表明,不同质量浓度下其响应速度和峰值呈线性变化,与对照组区分效果明显,电子鼻在农药残留快速诊断运用中具备较高灵敏度。
- 张国帅马洁贾文珅
- 关键词：电子鼻仪器设计电化学传感器
- 拉曼光谱技术在食品真实性鉴别中的研究进展被引量：7
- 2023年
- 食品真实性引起的食品安全、经济利益、消费者权益等问题逐渐成为全球关注热点。传统的食品真实性鉴别技术存在高损耗检测、操作方法繁琐、预处理要求高等问题,难以满足现实的要求。拉曼光谱技术是一种灵敏度高、前处理简便、实用性强的无损或低损耗检测方法,在食品真实性鉴别中具有很好的应用前景。本文概述了食品真实性鉴伪中的拉曼光谱技术,重点综述了拉曼光谱技术在肉类、海产品及其制品、乳制品、食用油、蜂蜜和谷物制品中的应用,并对拉曼光谱技术在食品真实性鉴别领域的发展进行总结和展望,以期促进拉曼光谱技术在食品真实性鉴别方面的应用。
- 邱烨郝欣孔维恒王艺凯贾文珅张岩周巍刘鑫
- 关键词：拉曼光谱食品安全无损检测
- 仿生嗅觉电子鼻的气室结构优化
- 2025年
- 为提高电子鼻检测效率,在已有的开放性气室结构基础上仿照人鼻结构,设计一种新型的气室结构。使用流体仿真的方法,对气室结构进行优化,对电子鼻洗气阶段进行气体交换仿真。结果表明:优化后的新型气室结构检测阶段平均峰值电压波动范围在4.8%内,在不影响检测阶段的基础上,将洗气时间由127.8 s缩短至65.8 s,洗气时间缩短48.5%,大幅度提高了此种电子鼻的检测效率。研究结果为其他类型电子鼻气室结构的优化提供参考。
- 贾文珅毕亮王松林高磊Abdullahi Garba Abubakar刘青伟陈冬冬吕驰
- 关键词：电子鼻气室传感器结构优化
- 利用便捷式可见-近红外光谱仪和机器学习分辨霉变小麦及霉变程度被引量：5
- 2024年
- [目的/意义]可见-近红外光谱可对小麦霉变情况快速无损检测,但是高分辨率光谱仪价格高、体积大,不利于在农业环境中推广,因此通过对低分辨率光谱数据进行优化处理,以期接近高分辨率光谱仪分辨霉变小麦的效果。[方法]使用可见-近红外农产品检测仪(型号VNIAPD,分辨率1.6 nm)和复享光纤光谱仪(型号SIN02040,分辨率0.19 nm)采集100份小麦样本的新鲜状态以及不同霉变状态的光谱数据。首先对SINO2040光谱进行裁剪,让其和VNIAPD波长保持一致,均为640~1 050 nm;然后对其使用标准差标准化(Standard Deviation Normalization,SDN)、标准正态变换(Standard Normal Variation,SNV)、均值中心化(Mean Centrality,MC)、一阶导数(First-order Derivatives,1ST)、Savitzky-Golay平滑(Savitzky-Golay Smoothing,SG)、多元散射校正(Multiple Scattering Correction,MSC)等多种预处理方法处理并使用离群点检测算法(Local Outlier Factor,LOF)筛选出离群点并剔除;其次使用连续投影算法(Sequential Projection Algorithm,SPA)和最小绝对收缩和选择算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)对预处理后的光谱进行特征波长提取;最后分别采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forests,RF)和朴素贝叶斯(Na?ve-Bayes)、后向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)6种算法对特征波长光谱进行建模分析,从而分辨霉变小麦以及区分霉变程度。[结果和讨论]BPNN、DNN两种神经网络模型的测试集准确率均可达到100%,但是建模时间长,模型内存大;而KNN、SVM、RF和Na?ve-Bayes浅层模型的测试集准确率为93.18%~100%,建模速度快、模型内存小。本研究光谱仪VNIAPD在光学参数(光学分辨率1.6 nm)低于SINO2040的光学参数(光学分辨率0.19 nm)且成本更低的情况下,检测准确率到达同一水平。[结论]本研究通�
- 贾文珅贾文珅张上秦英栋周巍
- 关键词：无损检测食品安全神经网络
