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光谱分析技术在水果品质与安全检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】对可见光/近红外光谱和拉曼光谱应用于我国水果品质与安全检测领域近年来的研究成果进行总结,并展望其未来发展方向。【方法】文章在纵向梳理基于光谱分析技术检测水果品质与安全研究文献的基础上,深入分析了可见光/近红外光谱和拉曼光谱在我国水果品质(包括内部糖、酸、可溶性固形物、维生素C含量、内部霉变、坚实度及外部缺陷、损伤检测)与安全(农药残留)检测中的研究状况及存在的问题。【结果】在我国,可见光/近红外光谱技术广泛应用于水果各品质指标检测研究,并取得了大量研究成果。拉曼光谱技术在我国水果品质分析领域获得成功应用较少,但在水果农药残留量检测方面比可见光/近红外光谱分析技术更具优势。【结论】可见光/近红外光谱和拉曼光谱在水果品质与安全检测方面应用广泛,但存在较多问题。同时检测指标多、通用性强的便捷式检测系统和痕量检测是未来光谱分析技术在水果质量检测与分级方面的发展方向。 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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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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我国橡胶园(简称“胶园”)林下经济产业逐渐成为近几年发展的热门,多种胶园林下间种和养殖模式取得了一定的效果,但由于目前林下经济主要以林下种植为主,种植获得的原材料经济效益不高,农产品加工方面还远远跟不上需求,导致胶园林下经济产业效益不佳,林下经济相关模式难于推广。林下种养虽然可以获得较好的经济效益,但是存在风险大、技术要求高等问题。随着畜禽养殖中抗生素的使用被逐渐摒弃,中草药作为饲料或其提取物逐渐替代了抗生素。发展胶园林下生态循环种养模式,既可以充分利用林下空间,又能获得好的畜禽肉质,提高经济效益,市场前景广阔。笔者总结了目前我国胶园林下种植、养殖模式发展现状、存在问题等,并对胶园林下经济发展前景进行了分析,旨在为我国胶园林下经济发展提供参考。 相似文献
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种子是农业实际生产中最根本的生产资料,种子活力的高低将直接影响农业生产和发展。种子活力的检测方法可分为无损和有损检测两大类。种子活力无损检测方法具备不损伤种子样本、检测效率高、可在线化检测、实验可重复性好以及实验污染少等优点,有近红外光谱检测技术、高光谱检测技术、电子鼻检测技术、机器视觉检测技术等多种无损检测法。基于国内外种子活力无损检测技术的发展现状,本研究综合评述了种子活力无损检测方法、技术以及检测结果,归纳了不同活力检测的特点、应用现状、研究进展以及在实际应用中优势和缺点,同时对种子活动检测技术发展趋势进行展望。 相似文献
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Near-infrared Spectral Detection of the Content of Soybean Fat Acids Based on Genetic Multilayer Feed forward Neural Network 总被引:1,自引:0,他引:1
CHAIYu-hua PANWei NINGHai-long 《东北农业大学学报(英文版)》2005,12(1):74-78
In the paper, a method of building mathematic model employing genetic multilayer feed forward neural network is presented, and the quantitative relationship of chemical measured values and near-infrared spectral data is established. In the paper, quantitative mathematic model related chemical assayed values and near-infrared spectral data is established by means of genetic multilayer feed forward neural network, acquired near-infrared spectral data are taken as input of network with the content of five kinds of fat acids tested from chemical method as output,weight values of multilayer feed forward neural network are trained by genetic algorithms and detection model of neural network of soybean is built. A kind of multilayer feed forward neural network trained by genetic algorithms is designed in the paper. Through experiments, all the related coefficients of five fat acids can approach 0.9 which satisfies the preliminary test of soybean breeding. 相似文献
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