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以反應曲面法探討真空油炸青花菜梗脆片最適化條件及其物化特性分析

為了解決Martins Apple Chips的問題，作者張馨月 這樣論述：

　　青花菜梗為產季時由青花菜截切蔬菜工廠處理時之副產物，量體大且因皮厚纖維粗都以廢棄物處理，回歸農田或廚餘利用，故設計以青花菜梗為原料開發蔬菜脆片。本研究以綠王品種之青花菜梗作為原料，透過適當的前處理條件 (碳酸氫鈉浸泡濃度、麥芽糖糖度及糖漬時間) 進行處理後真空油炸，利用反應曲面法 (RSM) 之三變數三層級設計，以碳酸氫鈉濃度 (0、0.5、1%) 、麥芽糖糖度 (36、40、44°Bx) 及糖漬時間 (2、4、6 小時) 作為真空油炸青花菜梗脆片之前處理的操作條件，並以破段力分析 (硬度及脆度)、色澤分析 (b* 值) 及感官值作為指標，探討真空油炸青花菜梗脆片之最適條件。以 RSM

試驗結果顯示，最適合的前處理條件為碳酸氫鈉濃度為 0.93%、麥芽糖糖度 37.0°Bx、糖漬時間 5.39 小時，在此條件下，真空油炸青花菜梗的脆度為 0.18 mm、b* 值為 26.56、感官值為 46.23 分，求得最適前處理條件並以此模型做驗證，確定模型與實作最適前處理條件之結果相符。最適條件組與其他真空油炸產品相比其脂肪含量少約 4~10 %、假密度數值與其他油炸食品相似、硫代巴比妥酸反應性物質於儲藏上並無顯著差異、粗纖維含量高 1.33%。綜合以上，本研究之真空油炸青花菜梗脆片其口感佳、粗纖維含量高且脂肪含量低，適合供給不愛吃蔬菜又愛吃零食的族群，亦可提高青花菜梗的利用性及附加價

值。

自動化滾子式檸檬分級機構設計與深度學習應用研究

為了解決Martins Apple Chips的問題，作者林于權 這樣論述：

在屏東檸檬是重要的產物之一，然而現今農業人口的不足，農業自動化與智慧化是急迫需要且重要。在目前檸檬採後處理工程中，外觀分級作業還是使用人工分級，這不僅速度慢，標準也不一致，因此採後處理工程自動化的趨勢勢在必行，但國內目前尚無將檸檬外觀精確分級的自動化設備。本研究是依據產業需求，將無毒檸檬依照瑕疵面積分成三個等級，不過無毒檸檬沒有使用農藥因此有很多不同種類的瑕疵，經過文獻探討發現使用深度學習中的 卷積 神經網路（ CNN）技術建置，會比傳統方法更為優良。最終設計一台適用於檸檬分級的自動化設備，採用 CNN做為分級方法，並在檸檬旋轉 360°的過程中拍攝四張影像取得完整檸檬外觀特徵。然而目前 C

NN技術中，有眾多不同的模型架構如 Vgg、 Inception、ResNet，為了了解不同的架構用於外觀分級上的實際差異 ，本研究將經典架構與前人改良的模型進行實驗。實驗數據結果顯示，淺層網路模型比較具有優勢。將 Vgg16和前人使用的模型經過參數最佳化調整後，發現每迭代 100次將學習率調降 10倍並配合初始學習率為 0.001的模型會有最好的收 斂。將兩種表現最佳的模型建立及時動態分級模式，並請專家以隨機採樣的方式挑選出 100顆檸檬進行即時模式的測試，結果表示每顆分類時間平均僅需 1.88秒 和 1.82秒 ，準確度分別為 88.03%與 86.99%。