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介邓飞
作者:   发布时间 :2022-05-12    浏览次数:1997



姓名:介邓飞

职位:工学博士、副教授、硕士生导师

社会学术兼职:中国农业工程学会青年科技委员会委员,中国农业机械学会青年科技委员会委员,中国农业机械学会设施园艺与果蔬机械分会委员,中国农业机械学会农副产品加工机械分会委员,中国农业工程学会高级会员,中国农业机械学会高级会员;SCI期刊“Journal of Food Science and Technology”、“Journal of Food Process Engineering”、“Science of the Total Environment”、“Biosystems Engineering”“Food Analytical Methods”等期刊审稿人。

导师介绍:

1、学习工作经历:

2019/01-至今      牛宝体育-牛宝体育,副教授

2018/01-2018/12 华中农业大学工学院,副教授

2014/04-2017/12华中农业大学工学院,讲师

2010/09-2014/03浙江大学生物系统工程与食品科学学院,博士

2007/09-2010/06山西农业大学工学院,硕士

2003/09-2007/06山西农业大学工学院,本科

2、主讲课程:

本科生课程:《机械制造装备设计》《机电传动控制》《机械制造基础》;

研究生课程:《农业工程研究进展》

3、研究方向和领域:

农业信息感知技术与智能装备、农业机器人;

4、科研项目:

[1] 主持省自然科学基金-面上项目,垫料肉鸡舍NH3排放机理模型构建与排放规律研究,2020-2023,10万元;

[2] 主持省自然科学基金-青年项目,肉鸡饲养环境氨气和硫化氢污染气体控制与减排技术研究,2018-2020,5万元;

[3] 主持高层次人才引进科研启动经费项目,柚子粒化内部品质无损检测方法研究,2019-2024,30万元;

[4] 主持中央高校基本科研业务费项目,厚皮类瓜果内部品质与光谱变化机理研究,2014-2017,10万元;

[5] 主持中央高校基本科研业务费项目,基于拉曼光谱技术生鲜鸡肉鲜味物质肌苷酸含量快速检测方法研究,2015/01-2016/12,8万元;

[6] 主持中央高校基本科研业务费项目,猪舍环境污染气体排放特征与检测方法研究,2017/01-2019/12,24万元;

[7] 参与“十三五”国家重点研发计划项目,畜禽养殖智能装备与信息化技术研发,2018-2020,245万元;

5、科研和教学成果:

 

6、发表论文:

[1] Using visible and near infrared diffuse transmittance technique to predict soluble solids content of watermelon in an on-line detection system[J]. Postharvest Biology and Technology, 2014, 90: 1-6.SCI;

[2] Variable selection for partial least squares analysis of soluble solids content in watermelon using near-infrared diffuse transmission technique[J]. Journal of Food Engineering, 2013, 118(4):387-392. SCI;

[3] Research progress on interference in the detection of pollutant gases and improving technology in livestock farms: A review[J]. Applied Spectroscopy Reviews, 2017, 52(2): 101-122. SCI;

[4] Review on the recent progress of non-destructive detection technology for internal quality of watermelon [J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 151: 156-164. SCI;

[5] Nondestructive detection of maturity of watermelon by spectral characteristic using NIR diffuse transmittance technique[J]. Scientia Horticulturae, 2019, 257: 108718. SCI;

[6] Research on citrus grandis granulation determination based on hyperspectral imaging through deep learning[J]. Food Analytical Methods, 2021, 14(2), 280-289. SCI;

[7] Impact of waste tea litter on NH3 and CO2 emissions during broiler rearing[J] Applied Sciences, 2022, 12 (5): 2559. SCI;

[8] Microalgal detection by Raman microspectroscopy[J], Trends in Analytical Chemistry, 2014, 53: 33-40. SCI;

[9] Navel orange maturity classification by multispectral indexes based on hyperspectral diffuse transmittance imaging[J]. Journal of Food Quality, 2017, 2017(7):1-7. SCI;

[10] Optimization to hydrothermal liquefaction of low lipid content microalgae Spirulina sp. using response surface methodology[J]. Journal of Chemistry, 2018, 2018:1-9. SCI;

[11] Effects of different litters on ammonia emissions from chicken manure[J]. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 2019, 12(4): 27-33. SCI

[12] 近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度,农业工程学报,2013,29(12): 264-270. EI

[13]适宜西瓜检测部位提高近红外光谱糖度预测模型精度[J]. 农业工程学报,2014,30(9): 229-234. EI

[14]规模化畜禽养殖污染气体现场检测方法与仪器研究进展[J]. 农业工程学报,2015,31(1): 236-246. EI

[15] 肉鸡密闭养殖箱的氨气排放检测方法[J]. 农业工程学报,2015,31(22):235-239. EI

[16] 基于近红外光谱禽蛋新鲜度无损检测模型研究[J]. 食品与机械,2016,328):115-118.CSCD

[17] 基于高光谱漫透射成像可视化检测脐橙可溶性固形物[J]. 发光学报,2017,38(5): 685-691. EI

[18] 基于高光谱技术的柑橘不同检测部位糖度模型研究[J]. 食品与机械,2017,333):51-54CSCD

[19] 基于深度学习的西瓜可见/近红外光谱可溶性固形物预测模型研究[J]. 食品与机械,2020,3612):132-135CSCD

授权发明专利(第一发明人)

[1] 基于拉曼光谱生鲜鱼肉中鲜味物质肌苷酸的快速检测方法. 201510410301.6,国家发明专利

[2] 基于拉曼光谱生鲜猪肉中鲜味物质肌苷酸的快速检测方法. 201510413462.0,国家发明专利

[3] 基于拉曼光谱生鲜鸡肉中鲜味物质肌苷酸的快速检测方法. 201510410091.0,国家发明专利

[4] 基于高光谱透射技术谱峰面积的脐橙糖度检测快速建模法. 201510644358.2,国家发明专利

[5] 类球形水果透射高光谱成像无损检测装置. 201510645453.4,国家发明专利

[6] 禽蛋品质无损检测输送旋转装置,201510872383.6,国家发明专利

[7] 多功能封闭小型动物饲养实验系统,201511000125.5,国家发明专利

[8] 基于进步电机的密闭养殖箱定量换气实验系统,201511003207.5,国家发明专利

[9] 基于电压控速的纸币整理装置,201511025838.7,国家发明专利

[10] 基于轮毂电机和控制器的手扶电动轻型载运小车,201610279282.2,国家发明专利

[11] 柑橘品质在线输送和大小分级设备,201610933005.9,国家发明专利

7、联系方式:(联系电话)13365918916,(电子邮箱)dfjie@fafu.edu.cn。


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