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果蔬是人体维生素、矿物质、蛋白质、碳水化合物等的重要来源,含有多种功能性成分,是维持人体生理活动和增进健康的重要食物.随着居民受教育程度和家庭收入的普遍提高,消费者对于果蔬的消费观念发生了根本性改变,关注点从价格转向品质.我国果蔬生产总量大、品种多,但是果蔬产业供给侧结构性矛盾也逐渐凸显,高品质果蔬供不应求,而普通果蔬过剩滞销.目前,果蔬采后品质分级评价仍靠人工、简单机械粗略检测,或者采用破坏性抽检的方法,从而衍生了多种简单、高效品质评价方法,如近红外光谱、高光谱成像等无损检测技术.针对我国果蔬产业现状,综述果蔬品质分析评价中所使用的无损检测技术及其应用情况,为完善果蔬品质评价系统提供参考. 相似文献
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基于光谱技术的禽蛋内部品质无损检测研究进展 总被引：2，自引：1，他引：1
禽蛋品质检测是食品安全和消费者权益的重要保障措施,传统禽蛋品质检测主要依赖人工进行,存在工作强度大、效率低且准确率波动大等弊端。光谱检测技术具有快速、安全、无损等优点,近些年来在禽蛋内部品质检测领域发展迅速。本文基于禽蛋的新鲜度、蛋白含量、脂肪含量、血斑肉斑、受精信息、种蛋性别、胚蛋活性等内部品质指标检测的有关研究,概述了近红外光谱、可见-近红外光谱、高光谱成像及拉曼光谱等光谱检测技术在禽蛋内部品质无损检测中的研究进展,分析总结了光谱检测技术在禽蛋无损检测中的应用特点与难点,并展望了其未来发展趋势,以期为我国蛋品无损检测研究及行业质量安全监管提供参考。 相似文献
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果蔬光学参数测量及其在品质检测方面的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
光子在果蔬组织内部的传输规律可以由吸收系数、散射系数等光学参数来表征。果蔬光学参数与果蔬组织内部的化学成分、组织结构密切相关,是分析果蔬品质的一类重要指标。果蔬光学参数的测量为了解光子在果蔬组织的传输规律,以及开发新型的果蔬品质光学无损检测方法提供了途径。为了追踪这项技术在果蔬方面的最新研究进展,本文对时间分辨、空间分辨、频域分辨和积分球技术这4种光学参数测量技术的原理和特点进行简单介绍,并着重介绍了2001—2017年期间,其在果蔬组织光学参数的测量及品质检测方面的应用进展,旨在为果蔬光学参数测量技术的研究和应用提供参考。 相似文献
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无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
无损检测技术是近年来发展起来的高科技检测技术,广泛应用于农产品质量安全分析领域。本文综述了近红外光谱检测技术、高光谱成像技术、X射线检测技术、激光诱导荧光技术和生物传感器法等主要无损检测技术的进展及其在果品农药残留、重金属污染、微生物污染及病害等品质安全检测中的应用情况,并对其前景进行了展望。 相似文献
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《郑州牧业工程高等专科学校学报》2020,(2)
近红外光谱技术的无损、快速、适合在线分析等特点使得该技术被广泛关注,近几年该技术在农产品中的应用呈现直线增长的趋势。近红外光谱分析技术可在农产品果蔬类、粮食类、肉类、烟草、茶叶等检测方面广泛应用,包括成分的无损检测、病害诊断、成熟期鉴定、产地鉴别、真假检验等。对农产品的品质控制,将是该技术今后的应用方向。 相似文献
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近红外光谱在果蔬检测中的应用及研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
对近红外光谱在果蔬成分测定和品质分析中的研究近况进行了综述,简单介绍了近红外光谱的基本原理,以及近红外光谱的统计学分析方法和现代检测技术等,并对其最新研究进行了展望。 相似文献
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利用近红外光谱(350～2 500 nm)系统采集180个西葫芦样本的光谱数据,运用多种预处理方法对原始光谱数据进行处理,建立西葫芦果肉硬度的PCR、SMLR和PLSR预测模型;并通过对不同的建模模型进行分析,对西葫芦硬度进行快速检测,实现可见/近红外光谱技术对西葫芦的硬度品质在线无损检测。结果表明,经过卷积平滑法和标准正态变换(S-G+SNV)处理建立的PLSR硬度预测模型效果最好,校正集相关系数为0.979,预测集相关系数为0.976;验证模型结果预测相关系数为0.886,预测均方根误差为0.126。运用可见/近红外光谱技术对西葫芦硬度指标的预测研究具有可行性,研究结果可为今后在线快速无损检测果蔬硬度提供理论依据。 相似文献
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柿子果实采前和采后电学特性与近红外光谱检测是近年来发展起来的无损检测新技术。相对于传统的果实有损检测手段,果实的电学特性和近红外光谱检测更加方便、快捷、省工和高效,且可实现果实品质的在线检测。文章在分析柿果实采后生理生化变化的基础上,重点综述了电学特性和近红外光谱技术在柿子果实品质检测中应用所取得的最新进展,为日后学者开展该领域的相关研究提供依据和参考。 相似文献
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优质水果的生产和销售离不开水果品质检测,传统的水果品质检测手段精度低、成本高、时效性差、破坏性强。近年来,随着科学技术的不断进步,低成本、高效率的水果品质无损检测技术得到飞速发展。其中,高光谱成像技术逐渐成为研究热点。综述了该技术在水果品质无损检测方面的技术原理、应用和发展现状,探讨其在水果品质无损检测领域的应用潜力、存在问题、发展趋势以及应用前景。整体来看,高光谱成像技术能够实现不同水果种类、多个水果品质指标的无损、高效检测,如成熟度、糖度、酸度、红色指数等;受硬件技术限制,其发展侧重于数据挖掘方向,即在硬件发展有限的情况下,通过不断更新和优化的针对性算法获得精准的解析结果;另一方面,设备昂贵、数据处理复杂、模型普适性较差是该技术需要进一步优化和改进的主要问题;其未来发展将基于云计算和人工智能的高效数据处理、适用范围更广的水果品质高光谱检测设备研发、多源综合无损检测等研究方向。随着技术的不断发展,高光谱成像技术在水果品质无损检测方面的应用前景广阔,未来将成为水果品质检测的重要手段之一。 相似文献
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无损检测技术作为一门新兴的综合性应用学科,大致可分为光学检测法、声学检测法、视觉检测法和电磁学检测法.基于光学原理的无损检测技术——近红外检测技术由于其高效、快速的特点,已经广泛应用于果蔬品质的无损检测.综述近红外检测技术在水果品质检测方面的国内外研究进展,并展望该技术的发展前景. 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2017,(2)
为可移动、快速、便携的利用可见/近红外光谱技术检测苹果糖度,基于嵌入式系统和可见/近红外光谱检测技术,开发了便携式苹果品质快速无损检测系统。以ARM11处理器为核心,以卤素灯光源和USB2000+可见/近红外光谱仪为光谱检测平台,在ARM11内嵌的Win CE6.0系统上,采用VS2005编程工具,设计出人性化的软件系统,并实现苹果的糖度值输出到LCD触摸屏上。以寒富苹果样本作为研究的对象,采集寒富苹果样本的可见/近红外光谱数据值,采取二阶微分、多元散射校正、平滑等方法对光谱进行预处理,选取485.01~900.71nm共1231个波长点建立寒富苹果糖度的偏最小二乘数学模型,预测模型决定系数R~2=0.9852,预测均方根误差RMSEP(0.0958)校正均方根误差RMSEC(0.1172),偏差值Bias=-0.0133。经过试验验证,绝大多数样本的预测值和测量值的绝对偏差值均在0.15以内,绝对偏差值很小,表明该监测检测系统能比较好地满足苹果糖度的快速无损检测要求,实现可便携的苹果糖度的快速无损检测,对寒富苹果产中和产后的管理提供依据。同时,该检测系统可以将经过试验研究得到的不同品种的果蔬糖度、酸度、色度(L*,A*,B*)模型导入该检测系统,实现不同品种果蔬多品质参数的同时检测。 相似文献
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水果品质无损检测研究进展及应用现状 总被引：1，自引：0，他引：1
针对市场上存在的水果品质良莠不齐的现状及消费者对水果品质逐步提高的需求,水果售前品质分级显得尤为重要。水果售前品质分级可有效保证市场品质、促进品牌打造、提升商品竞争力、指导采后处理。已有的理化指标检测法和感官评定法均存在检测效率低、劳动强度大等缺陷,无法完全满足实际产业大批量水果无损分级的要求。无损检测作为一种新兴技术在水果品质分级上具有广泛的市场需求和应用前景,至今已形成了光谱、机器视觉、高光谱成像、电子鼻、声特征、介电特性和低场核磁共振等系列水果品质无损检测方法。这些方法针对水果结构、外形、品质指标等差异检测时各具优势,但受环境噪声、漂移噪声、样本差异、检测效率和检测成本等因素影响,并未全部应用于实际生产。介绍了水果品质无损检测领域已有技术的特性及其可行对应检测的水果品质参数,阐述分析了无损检测技术在水果品质分级行业的实际应用现状,讨论了水果品质无损检测领域尚存在的难点,并对下一步研究方向提出建议。 相似文献
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应用光谱图像技术进行油桃内部品质无损检测技术的研究。通过采集不同波长(分别为632、650、670、780、850和900 nm)的光谱图像,对所采集的光谱图像灰度分布进行洛伦茨分布(LD)函数的拟合。将油桃的糖度与洛伦茨分布函数拟合所得参数分别进行多元线性回归,建立最佳单波长、最佳双波长组合、最佳三波长组合和最佳四波长组合的校正方程,相关系数分别是最佳单波长r为0.789;最佳双波长r为0.893;最佳三波长r为0.970;最佳四波长r为0.943。试验结果表明:利用光谱图像技术无损检测油桃糖度是可行性的,为计算机图像对水果进行内部品质的无损检测提供技术依据。 相似文献
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激光散斑技术在农产品检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]研究激光散斑技术在农产品检测中的应用。[方法]介绍了激光散斑技术的基本原理,综述了激光散斑技术在农产品检测应用的发展概况,分析了激光散斑技术在农产品检测中需要解决的问题,同时叙述了激光散斑技术在农产品检测中的发展前景。[结果]激光散斑技术是可以用于农产品的品质检测的一种无损的检测技术,可以根据农产品的品质质量,对农产品进行合理分级。[结论]为激光散斑检测技术的研究提供借鉴和参考。 相似文献
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《浙江农林大学学报》2015,(3)
开展木材无损检测是提高木材利用率,优化木材资源的重要手段。高光谱成像技术作为一种先进的无损检测技术,能同时获取待测物的光谱与图像信息,具有图谱合一的优点。介绍了高光谱成像技术的原理、装置以及数据处理方法,并首次详细介绍了该技术在木材及木制品的缺陷识别、重要物理力学性质检测以及化学性质预测等方面的研究进展。通过综合分析已有的研究,表明高光谱成像技术在木材及木制品品质无损检测中具有良好的应用前景。 相似文献