冷冻电镜技术在白酒微观形态观测中的应用
通过将冷冻电镜技术与深度学习技术相结合,应用卷积神经网络对白酒样品的冷冻电镜成像照片信息进行鉴别分类.采用冷冻电镜技术观测白酒微观形态时,选取36000×、73000×、120000×3种标称的放大倍数.实验结果表明,73000倍放大倍数的图像较为适合白酒样品的微观观测,白酒中存在一些体积相对较大的圆球状形态物质和一些体积相对较小的链状形态物质;对原酒、掺假白酒、成品酒3种类别进行分类,针对73000倍放大倍数的白酒微观图像分类识别所构建的卷积神经网络,本研究主要采用了LeNet-5、ResNet50、VGG16、GoogLeNet等网络结构,相对而言,ResNet50网络结构的效果最佳,结果显示,采用ResNet50网络结构时,样本训练准确率达到96%.
冷冻电镜、白酒、观测、深度学习、卷积神经网络
TS262.3;TS261.7(食品工业)
四川省重点研发计划重大科技专项项目编号:2018SZ0360
2021-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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