[发明专利]一种利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法在审

专利信息
申请号: 202010219506.7 申请日: 2020-03-25
公开(公告)号: CN111351875A 公开(公告)日: 2020-06-30
发明(设计)人: 李建 申请(专利权)人: 李建
主分类号: G01N30/02 分类号: G01N30/02;G01N30/12;G01N30/34;G01N30/74
代理公司: 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 代理人: 赵红霞
地址: 550400 贵州省瓮安县瓮水*** 国省代码: 贵州;52
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摘要:
搜索关键词: 一种 利用 色谱 测定 农产品 二甲 含量 方法
【权利要求书】:

1.一种利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,所述利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法包括以下步骤:

步骤一,裁剪待检测农产品小部分枝、叶,称取定量的待检测农产品样品;利用丙酮清洗待检测农产品样品表面得到二甲戊灵-丙酮溶液;

步骤二,将步骤一得到的二甲戊灵-丙酮溶液经提取、净化、浓缩后,利用有机溶剂溶解浓缩液并定容,得到待检测液体;

步骤三,将VWD检测器、FLD检测器与高效液相色谱分析仪进行连接,对待检测液体中的农药残留组分进行检测;

步骤四,基于步骤三得到的农药残留分析结果喷洒对应去除农药残留的试剂,并基于色谱分析结果调整农产品光照时间及强度;

步骤五,利用图像提取设备提取采集农产品图像的特征元素,同时利用识别设备根据提取的特征元素识别农产品灾害;

步骤六,基于步骤五识别的农产品灾害采取对应的防治措施,同时利用二氧化碳传感器采集植物环境二氧化碳浓度数据;

步骤七,利用分析设备对农产品生长状态进行分析,利用湿度传感器采集植物环境湿度数据,并基于获取的环境湿度数据进行植物灌溉;

步骤八,通过显示器显示农产品农药残留组分、光照时间及强度、农产品灾害、二氧化碳浓度数据、湿度数据及生长状态的实时数据。

2.如权利要求1所述的利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,步骤二中,所述二甲戊灵-丙酮溶液的提取的方法为:

准确称取10~20g样品于50mL离心管中,加乙腈20~30mL,放上摇床震摇20~50min,再离心,取上清液10~15mL氮吹至近干,加2~4mL甲醇和二氯甲烷混合液溶解残渣,即可提取得到二甲戊灵-丙酮溶液。

3.如权利要求1所述的利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,步骤二中,所述二甲戊灵-丙酮溶液的净化、浓缩方法为:

将提取后的二甲戊灵-丙酮溶液薄层色谱、过柱提纯,薄层色谱展开剂和过柱淋洗液选用极性和非极性物质调配,得到二甲戊灵溶液;

利用旋转蒸发仪浓缩过柱后的溶液,形成二甲戊灵浓缩液。

4.如权利要求1所述的利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,步骤三中,所述高效液相色谱中有机流动相为:乙腈和甲醇,无机流动相为水,比例为甲醇:乙腈:水=70:30:20,流动相流速为0.5ml/min,进样量为3ul,色谱柱为反相碳十八柱,二极管检测器最大吸收波长设定为500nm。

5.如权利要求1所述的利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,步骤五中,所述识别农产品灾害的方法如下:

(1)通过识别设备获取包括对应的光谱-纹理特征的彩色的待识别图像;

(2)将获取到的待识别图像的光谱-纹理特征与所述深度学习识别模型中的训练图像集中的训练子图像的光谱纹理特征进行匹配,得到待识别图像与训练子图像的相似度;

(3)在训练图像集中选取相似度最大的所述训练子图像,将选出的所述训练子图像的预设标签作为所述待识别图像的病害的实际标签,以得到所述待识别图像中植物感染的病害种类、病害严重度等级或病原菌发育级别及感染病害的区域;根据所述严重度发出对应的预警提示。

6.如权利要求5所述的利用液相色谱法测定农产品中二甲戊灵含量的方法,其特征在于,所述步骤(2)之前还包括:

获取植物病害的训练图像集,包括多个训练子图像,每个所述训练子图像包括感染病害的植物图像以及对应的病害种类的预设标签,其中,所述植物图像包括植物的叶片图像、花瓣图像、果实图像、枝干/枝条图像、根茎图像中的至少一种,所述预设标签包括病害种类、病害严重度等级或病原菌发育级别;

使用所述训练图像集,采用深度学习算法训练所述深度学习识别模型,得到训练后的深度学习识别模型。

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