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人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。
 
行业AI解决方案

人工智能赋能来凤姜品质鉴别

基于多模态模型构建来凤姜地理标志物品质分等分级体系

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。
  • 多维度:多模态化学计量学模型提升生姜道地性评价方法
  • 智能化:人工智能模型实现生姜品质差异快速鉴别
  • 标杆化:为来凤姜地理标志物品质分等分级提供技术标杆

解决方案简介

来凤姜,又称“凤头姜”,是湖北省恩施土家族苗族自治州来凤县的特产,因形似凤头而得名,已有500余年种植历史。2007年被列为国家地理标志保护产品。

1.产品特色与品质优势

来凤姜形似凤头,富硒多汁、纤维化程度低的特点使其兼具蔬菜与调味品功能,可加工成糟姜、姜油等高附加值产品。

2.营养价值与药用价值高

富含硒、维生素、氨基酸及姜油酮、姜辣素等活性成分,具有健脾开胃、祛寒活血、抗衰老等功效。

3.独特的地理与气候条件

湖北来凤县属亚热带季风湿润山地气候,年均温约16℃,年降雨量1300-1900mm,土壤肥沃、富硒且pH值5-7,为生姜生长提供优越条件。

核心品质依赖品种纯正性,但当前面临品种退化、混杂及缺乏统一品质评价体系等问题,导致市场质量参差不齐,制约品牌发展。针对来凤姜质量评价中所面临的挑战,科迈恩与农业农村部营养与发展研究所就农产品营养品质评价及分等分级领域开展合作。

 

围绕来凤姜与其他姜的营养成分开展建模分析,建立了来凤姜与其他姜营养成分的差异性鉴别方法,完善了来凤姜分等分级体系标准。

1.基于指纹图谱的精准鉴别技术

通过化学计量学算法模型整合姜辣素、挥发油、微量元素等的检测数据,建立来凤姜多维成分指纹图谱及分等分级品质鉴别模型,实现来凤姜与其他姜精准识别,识别率高达100%,强化地理标志产品的独特性验证

2.道地性指标体系的科学验证

对比分析显示,来凤姜在姜辣素、总黄酮、硒、锌、水分等指标方面具有显著差异,为地理标志认证提供数据支撑

3.标准化分级与质量管控体系

依据成分差异性,建立涵盖安全性、真实性、营养性、道地性、一致性的分级标准,完善从种植到加工的全链条质量监管,确保产品道地性与品质一致性

4.推动农产品产业升级

道地性品质差异分析技术为来凤姜的品牌保护提供了科学依据,同时也为同类地标农产品的发展提供了参考范式,推动农产品从传统种植向精深加工转型,提升附加价值。

欲进一步了解技术与应用详情,请详见官网栏目介绍或在线联系我司客服。


人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

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