啤酒釀造用大麥及麥芽的分形學特性研究.pdf

1、本文首次利用分形理論對大麥(麥芽)進行系統(tǒng)的研究，通過對大麥(麥芽)的自然堆積的分形學特性、大麥(麥芽)籽粒的分形學特性、麥芽灰度統(tǒng)計圖的特征分析、大麥紅色、綠色、藍色位面的統(tǒng)計的研究，建立大麥(麥芽)分形學特性的體系。 首先通過對大麥(麥芽)自然堆積的分形學特性的研究，得到自然堆積大麥(麥芽)的分形學特性為：大麥(或麥芽)的分維數(shù)越小，顏色越深；反之，亦然。大麥經(jīng)過發(fā)芽加工后，由于大麥的溶解使得麥芽更容易破碎。不同品種的大麥與

2、麥芽的粗粉碎圖像，也遵循顏色越淺其分維數(shù)也越大的原則；由大麥和麥芽粗粉碎對比試驗可知，麥芽和大麥分維數(shù)之差和庫爾巴哈值呈現(xiàn)線性關(guān)系，即庫爾巴哈值隨分維數(shù)之差的增大而增大。 為了對大麥的自身分形學特性有進一步研究，對大麥籽粒的進行了灰度統(tǒng)計，研究結(jié)果表明：除Harrington外，這些典型大麥品種的腹面分維數(shù)都比其的背面分維數(shù)要小。從大麥背面和腹面的顏色來看，腹面的顏色更昏暗，色調(diào)更深；而其背面則相對光亮，籽粒背面的絕大部分色調(diào)都

3、很淺。通過實驗數(shù)據(jù)可以得出結(jié)論，顏色越淺的大麥品種的分維數(shù)越大；反之，顏色越深，大麥品種分維數(shù)越??；在大麥籽粒圖像的像素值和千粒重的大小進行關(guān)聯(lián)后，即可定量表述籽粒的飽滿程度。像素值一定，千粒重越大的大麥籽粒就越飽滿；反之，千粒重小的大麥籽粒就干癟。 由于不同品種麥芽的灰度統(tǒng)計圖都呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，為對其進行量化的描述。本論文又對麥芽灰度統(tǒng)計圖的特征進行分析。分析結(jié)果為：在灰度統(tǒng)計圖中，特征最大值越大，其最高點越高。即麥芽籽粒

4、的特征最大值越大，說明其在特征色階的顏色分布就越集中。通過對麥芽特征色階的比較，不同的麥芽品種其特征色階不同。通過對色差值的比較可以知道，色差值越大的麥芽籽粒顏色越鮮明；通過對麥芽的特征最大值、特征色階、色差值的走勢比較可以知道，不同品種麥芽的特征最大值和色差值的走勢是一致的，這說明灰度統(tǒng)計圖基本上都是以特征色階為中心，特征最大值大，那么其麥芽籽粒在特征區(qū)間的分布相對較集中，即色差值大。 基于對大麥(麥芽)的灰度統(tǒng)計，本文又在實