近红外光谱技术在农产品检测中的应用研究进展

近红外光谱技术作为一种快速、高效、无损的分析技术,已被广泛应用于农产品检测领域.近红外光谱技术结合化学计量学方法,可有效实现农产品营养成分和质量安全的检测,亦可用于农产品产地溯源和作物育种.该文综述了近红外光谱技术在农产品检测中的应用现状,并对其今后的发展进行了展望.     

种子呼吸检测方法及其应用研究进展

种子呼吸反映了种子的多种内在属性和生理生化特征，种子呼吸检测方法的进展对种子呼吸代谢研究具有重要意义。本文从种子呼吸检测方法及其应用2个方面进行了综述，重点综述了小篮子法、瓦氏微量法、Clark氧电极法、红外线二氧化碳分析仪法、氧传感技术检测法(Q₂技术)和可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术检测法等常用种子呼吸检测方法的工作原理、主要检测对象及操作方法，总结了以上种子呼吸检测方法的优缺点及其适用范围。讨论了种子呼吸检测方法在种子呼吸代谢、种子储藏和种子活力测定等几个方面的研究应用，重点阐述了种子呼吸检测技术与种子活力相关的研究进展。根据研究现状对种子呼吸相关检测方法及其研究和应用方向进行了展望:①基于TDLAS技术等光学检测技术有望研制出灵敏度更高、操作更为简单的种子呼吸检测方法及装备；②种子呼吸代谢及其影响因素研究有利于丰富和深入揭示种子呼吸代谢过程理论；③开展种子呼吸指标和种子活力参数研究，为探寻能够将种子呼吸强度作为有效判定种子活力指标提供重要参数支持。表1参60     

种子质量检测问题研究——基于北京市种业协调员工作站的调研

种子是农业生产中最基本、最重要的生产资料,种子质量直接关系到农业生产的安全和农民的利益.本研究对北京市种业协调员工作站种子检测现状进行了系统调研,针对调研中发现的一系列问题以及检测需求,提出应用近红外光谱分析技术、计算机视觉技术、农田环境检测与可视化技术以及畜禽遗传缺陷基因检测技术来加强协调员工作站检测装备能力的技术选择措施.     

高光谱技术在常规水稻种子活力检测中的应用

[目的]实现常规水稻种子活力的快速自动化检测。[方法]采用高光谱成像技术(波长范围874~1 734 nm),提取甬籼69和中早39 2种常规水稻种子未老化、老化48 h和老化72 h的光谱反射率,在提取样本光谱时采用小波变换(WT)剔除像素点光谱噪声部分,并基于全波段光谱建立了支持向量机(SVM)判别分析模型。[结果]未老化种子与老化种子可以准确识别,而老化48 h种子与老化72 h种子之间无法准确识别,与基于种子活力参数的测量结果相符,且不同水稻品种对老化的反应存在差异。[结论]高光谱成像技术结合化学计量学方法用于种子活力的快速自动化无损检测是可行的。     

高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究进展

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。     

高光谱技术在苹果品质检测中的应用

高光谱技术作为新一代的光电无损检测技术,广泛应用于农产品快速无损品质检测.高光谱技术在苹果品质检测方面主要有2个方向,结合化学计量学方法进行苹果内部品质检测以及结合机器视觉进行苹果损伤、病害等外部指标的外部品质检测.该文介绍了高光谱技术在苹果品质检测中的应用,提出了高光谱技术在苹果品质检测中存在的问题.     

无损检测技术在种子质量检验上的应用研究进展

无损检测技术是近年来兴起的有别于有损检测方法的高新技术,因具备不破坏被检样品、检测速度更快、少污染、自动化等优势得到了快速的发展,并且已广泛应用于农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等诸多领域,随着我国农作物育种单位的不断扩张、育成品种数目不断剧增,种子质量检验工作也愈发复杂和繁重,无损检测技术就成为目前种子质量检验的一个重要发展趋势。本文分别综述了种子质量的几种无损检测方法的技术原理、研究现状和发展趋势,在此基础上对各种检测技术的应用前景进行了展望和预测。     

高光谱图像技术检测玉米种子真伪的研究进展

玉米种子真伪的检测是玉米种子在品种选育、种子检验、农业生产中的重要环节。随着图像技术和光谱信息的快速发展、高光谱成像系统硬件成本的降低以及性能的大大提升,高光谱图像技术在玉米种子真伪检测方面获得了更广泛的应用。为了能及时利用国内外的最新研究成果,从高光谱图像技术在玉米种子真伪检测方面综述了玉米种子及其他作物种子类型真伪检测的研究进展,并对其未来的发展方向进行了讨论和展望。     

水果品质无损检测研究进展及应用现状

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。     

近红外光谱技术在家禽养殖领域应用现状

近红外光谱是一种快速光谱分析的新方法,伴随着光谱技术与化学计量法的发展,近红外光谱已广泛应用于农业、食品、医药、石油化工等行业,极大地提高了各行业信息化水平。基于近红外光谱在家禽养殖领域的应用现状,本文总结了近红外光谱技术的发展及其在饲料成分检测和禽肉检测中的应用。在饲料检测和家禽肉类检测方面,通过将禽肉样品的光谱信息与质量指标的参考值相关联,建立了预测饲料和待测肉类高精度、高稳定性的数学模型。与传统方法相比,近红外光谱技术具有信息量大、数据计算速度快等优点。本文还归纳了近红外光谱技术在饲料品质检测和肉类品质检测的应用现状,指出了近红外光谱在家禽养殖领域的大规模应用推广的可能性。同时指出近红外光谱技术存在的问题和未来发展方向,结果表明近红外光谱技术在饲料和畜产品检测领域具有良好的发展前景和应用价值。     

长输管道超声波内检测技术现状

超声波管道内检测技术以其检测速度快、可靠、准确且不需要剥离管道外包层等优点成为管道无损检测的重要方法。国外超声波管道检测技术已有几十年的发展历史,并形成了管道内检测系列产品,但国内在该方面的研究仍处于探索阶段。相比于其他无损检测方法,超声波检测技术在检测精度和准确度上具有优势,是管道内检测的研究热点。分析了超声波检测的基本原理,介绍了国内外超声波检测技术的研究现状和最新研究进展,概述了现阶段国外较先进的超声波管道检测器的技术指标和产品的性能、特点。指出了超声波管道检测技术未来发展方向,可为我国超声波管道内检测技术的研究提供参考和借鉴。（图3,表3,参21）。     

低碳农业的研究现状和前景展望

阐述了低碳农业的概念和内涵、背景和意义,并总结了国内外低碳农业的发展现状,由此提出了低碳农业的发展对策,并对我国低碳农业的发展前景进行了展望。     

农业废弃物制备生物炭方法及应用现状

农业废弃物是指在农产品生产、再生产过程中,由于资源的投入和产出的差异,导致资源利用中物质和能源的流失。农业废弃物产量日益增多,但没有得到合理利用,对环境造成污染。利用农业废弃物制备生物炭是一种有效的资源化利用方式,已成为国内外研究热点。本文主要归纳总结了农业废弃物制备生物炭的4种方法及其优缺点,并对生物炭在土壤改良、环境修复和气候变化的应用进行了分析,以期为生物炭在农业领域的应用开发提供依据。     

基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展

农作物病害的无损检测和早期识别是精准农业和生态农业发展的关键。随着图像采集和图像处理技术的进步,高光谱成像等先进成像探测技术和基于深度学习的图像分析技术越来越多地应用于农作物病虫害的无损检测中。本文首先简单介绍了以深度学习为代表的图像识别技术的基本原理,然后系统地阐述了基于深度学习的先进成像技术和先进图像识别分析技术在农作物病害检测识别中的国内外研究现状,分析了其在农作物病害检测识别上存在的优缺点,如具有快速、准确率高等优点以及数据量过大处理不便等缺点,并进一步指出,利用高光谱成像和热红外成像与深度学习相结合,将成为今后研究农作物病虫害早期检测的主要发展方向。     

种子质量的一个重要指标——种子活力及其测定

本文简述了国内外在种子活力方面的研究,论述了种子活力作为种子质量指标的重要性,并对活力测定的使用范围、主要测定方法进行了讨论。     

传感器技术在农产品无损检测中的应用研究

无损检测技术是有别于传统检测手段的一种新兴技术,近年来在工业和农业方面的应用研究得到了广泛的关注。针对传感器技术在农产品无损检测领域的研究,着重论述了视觉、嗅觉、味觉传感器技术以及生物传感器技术等多种无损检测技术在不同农产品检测中的基本原理、应用现状和最新研究进展,并对传感器无损检测技术的发展方向和应用前景进行了探讨。     

人工老化对小麦种子活力及超弱发光的影响

为阐明人工老化对种子超弱发光(UWL)的影响及UWL与种子活力的相关性,探索一种种子活力无损检测新方法,以小麦种子‘济麦22’为材料,研究了人工老化过程中超弱发光的变化及其与种子活力、ATP含量的关系.研究结果显示:随着老化时间的延长,种子的发芽率、发芽势、发芽指数、UWL强度和ATP含量均逐渐下降;人工老化48 h后,与对照相比分别降低了19.19％、34.34％、38.78％、27.77％和13.84％.相关分析表明,UWL强度与发芽率、发芽势、发芽指数和ATP含量显著正相关.因此UWL作为一种快速、无损、灵敏的检测方法可应用于种子活力无损检测研究.     

机器视觉技术在现代农业中的应用

介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成，讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况，并且在分析国内外研究现状的基础上，针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。