高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱法测定猪肉中20种兽药残留量

采用高效液相色谱法(HPLC)和四极杆飞行时间质谱法(TOFMS)联用技术测定了猪肉组织中20种兽药的残留量,包括16种磺胺类药物和4种β-受体激动剂类药物。猪肉样品(2.00g)用基质固相分散法处理后先后2次用乙腈-甲酸(99+1)混合液(每次20mL)振荡提取5min,离心分离后,取其上清液吹氮至近干,用甲醇-水(1+9)溶液1.0mL溶解浓缩物。经过滤后在所选仪器工作条件下进行HPLC-TOFMS分析。结果表明:20种目标化合物的线性范围均在0.2~400μg·L-1之间,其测定下限(10S/N)在0.4~15μg·kg-1之间。在3个浓度水平上用标准加入法进行回收试验,测得回收率在70.4%~109%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)在6.7%~19%之间。     

高效液相色谱法同时测定化妆品中七种性激素

建立了化妆品中7种性激素(雌二醇、雌三醇、雌酮、睾酮、甲基睾酮、孕酮、己烯雌酚)同时测定的高效液相色谱法。先在试样中加入20 g/L氢氧化钠溶液与油脂进行皂化反应,然后用二氯甲烷-乙酸乙酯(体积比为40∶1)混合液在酸性条件下(pH 3)萃取,选择XTerraTMRP18色谱柱,以水-甲醇-乙腈(体积比为50∶32∶18)混合液为流动相,在波长230 nm处检测。7种性激素分离良好并排除了样品中杂质峰的干扰,低、高浓度平均回收率范围为75.6%~97.8%;相对标准偏差为1.9%~7.2%;检出限为3.7     

毛细管区带电泳法快速测定食品中的金属硫蛋白

 采用毛细管区带电泳法 (CZE) ,以 5 0cm× 75 μmi d 毛细管柱作为分析柱 ,0 .0 2mol/L磷酸二氢钠 0 .0 2mol/L磷酸氢二钠混合体系 (pH 7.0 )作为背景电解质 ,以紫外检测器在波长 2 0 0nm的条件下检测 ,对具有生物活性的金属硫蛋白 (MT)的两种异构体 (MT1,MT2 )进行了分离。样品经过预处理后 ,采用外标法可对食品中的金属硫蛋白进行定量测定。该方法的最低检测质量浓度为 1mg/L ,相对标准偏差低于 10 % ,加标回收率为 82 .0 %～93.4%。     

原料奶、婴儿配方奶粉及酸奶中蛋白去除效果的研究

建立了毛细管电泳法分析α-乳白蛋白、β-乳球蛋白A及β-乳球蛋白B的方法,考察了不同浓度冰乙酸(HAc)及三氯乙酸(TCA)对原料奶、婴儿配方奶粉A和B及酸奶中蛋白的去除效果。结果表明,TCA去除蛋白效果优于HAc,不同样品所需TCA浓度不同:2g原料奶需3mL100g/LTCA;0.5g婴儿配方奶粉A和B分别需5mL10g/L及20g/LTCA;2g酸奶则需3mL20g/LTCA才能将蛋白完全沉淀。为原料奶、婴儿配方奶粉及酸奶等乳制品的样品前处理提供了有价值的参考。     

基于机器视觉技术的振动台试验变形位移测量方法研究

在振动台试验中,结构的变形位移是试验关注的重要数据之一。将机器视觉技术运用于振动台试验的变形位移测量上,是对传感器测量法的一个补充,从另外一种渠道力争为振动台试验提供更多的数据来源。该方法首先给定振动台一个激励信号,同时对固定在振动台台面上、粘贴有人工标志的弹性结构试件进行视频采集;然后将视频分帧成一系列静态图片,对静态图片进行图像灰度化、图像增强等图像预处理并对人工标志进行识别;接下来,在识别出所有人工标志的基础上采用最小二乘椭圆拟合法进行目标定位并进行像素标定。目标点的像素位移结合像素标定系数,最终完成变形位移的测量。最后通过振动台的固定位移试验和正弦信号激励试验证明了该方法在振动台试验中的可行性。     

基于多尺度Radon变换的图像检索

根据Radon变换的统计特性构造了不变量,提出一种新的基于多尺度Radon变换的图像形状检索方法.对检索图像作小波变换,根据小波模极大原理得到边缘图像,对边缘图像构造Radon变换中心矩,在中心矩的基础上根据Radon的统计原理构造出尺度不变矩.由于矩阵的奇异值具有旋转不变性,因此针对不变矩向量矩阵求奇异值,该奇异值特征向量具有平移、尺度和旋转不变性.将该Radon变换的不变量作为形状特征,并进行高斯归一化,按照欧氏距离计算不同图像间的形状相似度.试验结果表明,该方法对高斯噪音具有较强的鲁棒性,与其它方法相比具有较好的检索效果.     

基于位平面分布特征的图像检索算法

针对利用颜色直方图检索时存在的问题,提出了一种基于位平面空间分布特征的图像检索算法.首先结合光照、锐化、模糊等噪声的攻击特点,将图像分解为8个位平面,然后提取对表征图像结构特征有意义的4个位平面的空间分布信息组成特征矢量来多层次地对图像特征进行描述.为了避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出了采用位平面的格林码表示方法.考虑到位平面之间的相关性,最后设计了权值矩阵,采用马氏距离进行相似性度量.实验结果表明,该算法利用位平面分解的方法来提取颜色的空间分布特征,又避免了颜色量化引起的误检问题,而且提取的特征矢量维数较低,因而具有较高的检索率.     

Autodesk Inventor曲面造型中放样特征的研究

Autodesk Inventor软件具有强大的三维造型能力,该软件为设计者提供了一个自由的环境,使得二维设计能够顺畅地转为三维设计环境,其中,曲面造型在工业产品设计行业的地位越来越重要.文章以电吹风的轮廓绘制方法为例,对放样特征在曲面造型中的作用进行了分析和探究,进一步对放样特征进行了说明,减少设计过程中的重复工作,...     

基于方块编码的图像纹理特征提取及检索算法

针对灰度共生矩阵（GLCM）在提取纹理特征时存在的问题,提出一种基于方块编码（BTC）的图像纹理特征的检索算法。首先将图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想对这些图像块进行编码,进而定义图像的纹理基元并以此作为对图像的纹理描述,并提出采用一种改进的基于纹理基元的共生矩阵来获取纹理特征。实验结果表明,该方法既有效地利用了图像的纹理信息,又考虑了图像的空间和形状信息,具有较好的检索效果。     

基于位平面分布熵的图像检索算法

该文针对利用颜色直方图检索时存在的问题,提出了一种基于位平面分布熵的图像检索算法。首先将图像分解为8个位平面,然后采用对表征图像结构特征有意义的4个位平面的信息熵组成的熵矢量来多层次地对图像特征进行描述。为了避免图像中像素灰度值的微小变化对位平面的影响,又提出了采用位平面的灰度码表示方法。同时,考虑到位平面间的相关性,设计了相关权值矩阵,并采用马氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该算法具有较高的检索率。