發(fā)布時間：2020-06-28 15:18

【摘要】：作為自然界第二豐富的天然高分子原料,淀粉及其衍生物已廣泛應用在食品、醫(yī)藥、紡織和化工等領域。相變是淀粉體系中組分形態(tài)、超分子結構、多組分構效關系和行為響應的直觀表達,可為新產品的研發(fā)及品質改善提供預測和理論指導。熱臺-偏光顯微鏡觀察法是一種對淀粉相變行為進行在線研究的重要方法。然而傳統(tǒng)的研究手段主要是通過在線數(shù)據(jù)采集和線下人工處理的方法對相變進程中淀粉的顆粒形態(tài)、溶脹能力、糊化特性等變化進行定量分析,存在時間消耗長、主觀判定誤差大等缺陷,而且無法對關鍵轉變點進行在線即時界定和精準評估。如何使用更多元化的定量分析指標與智能化分析手段相結合的方式,實現(xiàn)對淀粉結構和相變行為的深入表征及調控已成為國內外研究的熱點及突破口。本文在傳統(tǒng)的顯微鏡觀察和表征技術基礎上,開發(fā)和設計出基于淀粉特征變化的人工智能算法模型(神經網(wǎng)絡、邊緣檢測和數(shù)學形態(tài)學處理),通過研究相變過程中淀粉形態(tài)結構和光學結構特征的變化,構建出可對淀粉相變行為進行在線檢測和結果評估的新型研究方法和體系,進而實現(xiàn)反應過程中淀粉形態(tài)結構和反應行為精準調控,主要研究結果如下:1.機器學習在淀粉溶脹特性研究中的應用:由于淀粉在正常光下呈現(xiàn)獨特的透明、不規(guī)則顆粒形態(tài),傳統(tǒng)圖像處理技術和軟件無法對淀粉的顆粒形態(tài)和溶脹特性進行定量分析。本文采用Canny邊緣檢測和形態(tài)學處理兩種機器學習算法聯(lián)用的方式,對淀粉外部輪廓進行精準識別,并通過檢測整體顆粒面積變化,建立了淀粉溶脹進程的智能化評估體系。2.淀粉糊化特性智能檢測體系的建立:基于淀粉糊化過程中雙折射特征的變化,將熱臺-偏光顯微觀察技術與卷積神經網(wǎng)絡結合,開發(fā)出可對雙折射特征在線檢測、定位和分類的卷積神經網(wǎng)絡算法模型Starch-SSD,利用該算法模型對淀粉的轉變溫度及糊化度等指標進行人工智能檢測,相關評估可在4 s內完成。3、淀粉相變過程中在線調控體系的設計及構建:在淀粉溶脹進程智能化分析體系和新型淀粉糊化行為評估方法Starch-SSD的研究基礎上,結合模糊邏輯控制器理論將傳統(tǒng)的熱臺溫度控制系統(tǒng)改進和優(yōu)化,開發(fā)出可對淀粉糊化程度(Degree of gelatinizaiton,縮寫DG)進行在線調控的DG控制體系,并對不同反應程度淀粉的顆粒形態(tài)、相變特性對比分析。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TS231;O652.9
【圖文】：

當?shù)庥龅街辨湹矸蹠r，就會進入其獨特的螺旋空腔，形成直鏈淀粉-碘復合物，該復合物呈現(xiàn)深藍色并且在 620-680nm 處存在最大吸收峰。盡管藍色受多種因素的影響，包括溫度、pH 值和機械混合，但淀粉-碘的呈色反應已廣泛應用于測定直鏈淀粉的含量[18,19]。支鏈淀粉實際上是一種高度分支化的生物聚合物，它的分支鏈上的 α-D-（1，4）葡聚糖經由α-D-（1，6）糖苷鍵（占糖苷鍵總量的 5%）連接（如圖 1-2），并且所含葡萄糖單元數(shù)遠遠高于直鏈淀粉，相對分子質量約為 1.0 107-6.0 109，在物理和生物性能上與直鏈分子有顯著差異。與直鏈淀粉相比，支鏈淀粉分子每個分支的平均長度短，所以絡合碘分子的數(shù)量少。支鏈淀粉分子與碘結合形成的復合物為呈現(xiàn)紫紅色，最大的光吸收峰位于 530-550nm 處。支鏈淀粉分子含有還原端的主鏈（C 鏈），主鏈具有許多側鏈（B 鏈），B 鏈又具有側鏈，與其他的 B 鏈和外鏈（A 鏈）相連，由于支鏈淀粉分子量大，所以基本不顯示還原性[20]。

華南理工大學碩士畢業(yè)論文形成的。無定型區(qū)主要為直鏈淀粉，同時包含少量的支鏈淀粉；而結晶區(qū)主要包含支鏈淀粉，支鏈之間彼此纏繞形成螺旋結構，再締合成束狀[14]。螺旋結構中含有空隙，可以容納直鏈淀粉。為了進一步描述淀粉的顆粒結構，Badenhuizenzan 在 1934 年首次提出了由不連續(xù)的結晶片層和非結晶片層交錯排列形成的淀粉顆粒 blocklet 結構模型（圖 1-3e）。此后，研究者通過實驗證明了 blocklet 結構的存在[21, 25]。目前，淀粉顆粒比較公認的理論模型如圖 1-3 所示。

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李志偉;鐘雨越;吳權明;王文斌;高杰;劉香香;康慧敏;郭東偉;薛吉全;;高直鏈玉米淀粉的理化特性研究[J];西北農林科技大學學報(自然科學版);2014年07期

2 廖麗莎;劉宏生;劉興訓;陳玲;余龍;陳佩;;淀粉的微觀結構與加工過程中相變研究進展[J];高分子學報;2014年06期

3 高群玉;謝欽;;淀粉糊化過程的數(shù)字圖像分析技術動態(tài)監(jiān)測[J];華南理工大學學報(自然科學版);2011年12期

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本文編號：2733167