[发明专利]一种蓝莓肽的提取方法在审
申请号: | 202310128756.3 | 申请日: | 2023-02-17 |
公开(公告)号: | CN116218937A | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 石丰;周兴江;王鲁娜 | 申请(专利权)人: | 吉林肽谷生物工程有限责任公司 |
主分类号: | C12P21/06 | 分类号: | C12P21/06;G06V20/68;G06V10/28;C07K1/34 |
代理公司: | 北京科聚知识产权代理事务所(普通合伙) 11916 | 代理人: | 邢文月 |
地址: | 134500 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 蓝莓 提取 方法 | ||
1.一种蓝莓肽的提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、对蓝莓进行筛选,获取成熟度满足要求的蓝莓;
S2、将筛选后的蓝莓粉碎冻干后再与水混合均匀,均质制得蓝莓混合液;
S3、建立基础酶解方案,对基础酶解方案的酶解条件进行调整生成备选酶解方案集合;
S4、从备选酶解方案集合中选取优选酶解方案,采用优选酶解方案并对蓝莓混合液进行酶解;
S5、对酶解处理得到的酶解液进行高温灭酶,并将酶解液依次通过微滤膜、超滤膜和纳滤膜过滤后,通过浓缩、杀菌以及喷雾干燥得到蓝莓肽。
2.根据权利要求1所述的蓝莓肽的提取方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:
通过风选法筛选设备预先剔除干瘪和虫蛀的蓝莓;
基于图像的视觉伺服筛选机器人通过成熟度识别抓取成熟度不满足要求的蓝莓,并进行剔除;
收集成熟度满足要求的蓝莓。
3.根据权利要求2所述的蓝莓肽的提取方法,其特征在于,所述蓝莓成熟度识别方法如下:
获取输送中的蓝莓原始图像,将蓝莓原始图像转换为灰度图像,并进行预处理后,将灰度图像转换为二值图像,阈值为0.35;
采用中值滤波器对二值图像进行过滤,删除或减去背景后,再次采用中值滤波器对图像进行过滤;
进行图像反转,使得黑白颜色区域发生反转,识别出待确认蓝莓;
通过二值图像计算图像矩,所述图像矩计算公式如下:
,,
其中,为位置处的像素值;为的阶矩;为的零阶矩,为目标区域的像素数,也为目标区域的面积,其中,;
利用零阶矩计算目标区域的面积,若面积小于阈值,则将待确认蓝莓确认为成熟度不满足要求的蓝莓。
4.根据权利要求3所述的蓝莓肽的提取方法,其特征在于,所述基于图像的视觉伺服筛选机器人控制方法如下:
构建映射关系矩阵,建立图像特征空间与基于图像的视觉伺服筛选机器人臂端位置空间的微分关系并进行反馈控制,如下:
,
msubmiJ/mimii/mi/msubmfencedmir/mi/mfencedmi=/mimsubmfenced open=[ close=]mtablemtrmtdmfracmrowmi∂/mimsubmif/mimi1/mi/msubmi(r)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmir/mimi1/mi/msub/mrow/mfrac/mtdmtdmi⋯/mi/mtdmtdmfracmrowmi∂/mimsubmif/mimi1/mi/msubmi(r)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmir/mimin/mi/msub/mrow/mfrac/mtd/mtrmtrmtdmi⋮/mi/mtdmtdmi⋱/mi/mtdmtdmi⋮/mi/mtd/mtrmtrmtdmfracmrowmi∂/mimsubmif/mimim/mi/msubmi(r)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmir/mimi1/mi/msub/mrow/mfrac/mtdmtdmi⋯/mi/mtdmtdmfracmrowmi∂/mimsubmif/mimim/mi/msubmi(r)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmir/mimin/mi/msub/mrow/mfrac/mtd/mtr/mtable/mfencedmin×n/mi/msub,
,
msubmiJ/mimii/mi/msubmfencedmiθ/mi/mfencedmi=/mimsubmfenced open=[ close=]mtablemtrmtdmfracmrowmi∂/mimsubmir/mimi1/mi/msubmi(/mimiθ/mimi)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmiθ/mimi1/mi/msub/mrow/mfrac/mtdmtdmi⋯/mi/mtdmtdmfracmrowmi∂/mimsubmir/mimi1/mi/msubmi(/mimiθ/mimi)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmiθ/mimip/mi/msub/mrow/mfrac/mtd/mtrmtrmtdmi⋮/mi/mtdmtdmi⋱/mi/mtdmtdmi⋮/mi/mtd/mtrmtrmtdmfracmrowmi∂/mimsubmir/mimin/mi/msubmi(/mimiθ/mimi)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmiθ/mimi1/mi/msub/mrow/mfrac/mtdmtdmi⋯/mi/mtdmtdmfracmrowmi∂/mimsubmir/mimim/mi/msubmi(/mimiθ/mimi)/mi/mrowmrowmi∂/mimsubmiθ/mimip/mi/msub/mrow/mfrac/mtd/mtr/mtable/mfencedmin×p/mi/msub,
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其中,为映射关系矩阵,为特征向量,为图像的变化率,为是筛选机器人臂端执行器在任务空间中的位置向量,为机器人臂端执行器的速度矢量,为机器人关节的角速度,为机器人关节在p自由度下的角速度矢量;
构建中心矩获取目标位置,抓取成熟度不满足要求的蓝莓,并进行剔除。
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