X射线无损检测技术在农产品品质评价中的应用

近年来,无损检测技术在农业中得到了广泛的应用.X射线检测作为无损检测的重要技术手段,在农产品品质检测与评价中发挥了重要的作用.为此,综述了国内外在X射线检测技术应用于农产品品质检测方面的研究进展;阐明了X射线检测技术测定的基本原理;介绍了其在果品水分测定、农产品内部病虫害检测、外观品质检测以及异物检测等方面的典型应用实例;并展望了X射线检测技术在农产品检测中的应用前景.     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。     

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

一、引言 计算机视觉又称机器视觉,是指由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科的交叉与结合,它涉及到计算机、数学、光学、心理学、生理学、物理学、信号处理等诸多学科。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸,简而言之,对模拟高等动物的视觉系统而言,完成对物体的形状和类别的识别是最重要的。计算机视觉处理的原始信息多是     

基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势.为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议.     

激光多普勒测振技术在农产品品质检测中的应用

准确检测农产品品质,可以为采后保存、分期销售、预测产品货架期以及产品分级提供可靠的依据.激光多普勒测振技术基于多普勒效应测量从振动物体表面散射回来的光所产生的频移,具有灵敏度高、非接触性测量、不破坏物体振动等优点,可通过测量农产品的振动特性实现对农产品品质的无损检测.论述了激光多普勒测振技术的进展、原理及其在农产品品质无损检测中的应用.     

无损检测技术在水果品质测定中的应用

本文阐述了几种水果内部品质的无损检测法,分析说明了各自的工作原理、测试及分析方法,并探讨了水果无损检测的应用前景。     

无损检测技术在水果品质测定中的应用

本文阐述了几种水果内部品质的无损检测法,分析说明了各自的工作原理、测试及分析方法,并探讨了水果无损检测的应用前景.     

无损检测技术在水果品质测定中的应用

本文阐述了几种水果内部品质的无损检测法,分析说明了各自的工作原理、测试及分析方法,并探讨了水果无损检测的应用前景.     

步进电机在农产品无损检测中的应用

步进电机具有成本低、工作可靠、控制简单等优点,通过介绍步进电机的分类、控制原理及步进电杌在农产品无损检测中的应用,以期步进电机在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用。     

X射线图像在农畜产品内部品质无损检测中的应用

内部品质检测一直是农畜产品品质无损检测的难点之一，X射线图像检测是解决这个难点的较好方法。为此，分别概述了X射线产生原理、X射线图像无损检测系统及X射线图像在苹果、梨、鸡肉和其它农畜产品的内部品质检测中的研究现状等几个问题。并对今后的研究提出了建议。     

近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用

近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。     

农产品无损检测中高光谱成像技术的应用研究

高光谱成像技术集成了计算机成像技术和光谱技术的优势,能够在连续空间内同时获得被测物的光谱信息和图像信息,可对农产品内外部品质进行可视化研究.尽管高光谱成像技术起源于高空遥感,但近几年仍以高效快速的检测分析方法出现在农产品无损检测领域,成为该领域重要研究方向.为此,对高光谱成像技术的原理特点以及其成像技术在农产品无损检测中应用的最新研究进展进行了综述,分析总结了国内外高光谱成像技术在农产品品质无损检测发展中存在的问题以及应用前景,以期该技术在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用.     

高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的应用

简介高光谱成像系统的原理及优势,综述国内外高光谱技术在水果内部和外部品质检测方面的应用,分析其在相关检测中存在的主要不足,展望其未来发展方向,为提高高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的检测准确性提供参考。     

水果无损检测技术的应用现状

中国是水果生产大国,在世界水果市场上所占比重日益提升.为了进一步提高竞争力和贸易利润,用于把控贸易水果品质的无损检测技术,其存在价值越来越高,发展程度越来越受重视.无损检测技术可以在不损伤被测对象的情况下,利用被测对象缺陷的相关物理性质对其进行检测.本文针对目前比较常见的几种水果无损检测技术,阐述其技术原理,对它们国内...     

高光谱成像技术在水果无损检测中的应用

高光谱成像技术结合了光谱学和成像技术的主要优势,可以同时获得一个样本的空间分布及物理和化学性能,是水果无损检测的发展趋势。为此,主要介绍了高光谱成像原理、装置、数据处理方法,以及国内外水果内外品质无损检测的应用,并对高光谱成像技术在水果无损检测中的不足及未来趋势进行了分析。     

高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究现状

高光谱成像技术能实现"图谱合一",被广泛应用于各种水果的品质检测.为了深入了解高光谱成像技术在水果品质检测中的应用研究,介绍了高光谱成像技术的基本原理与数据处理方法以及高光谱成像技术在水果品质检测的进展,讨论了高光谱成像技术在水果品质检测中的发展趋势及存在的不足.     

苹果品质安全无损检测技术研究

运用PEN3型电子鼻,对330个带有已知不同浓度、种类农药的苹果样本进行原始气味采集。通过电子鼻采集到的原始气味图谱生成柱状图表明,传感器对不同浓度农药的响应值是不同的,但是没有明显的规律,因此,需要结合化学计量学方法进一步分析。通过PCA模型分析,各组样品第一主成分的方差贡献率均大于85%,说明第一主成分在区分不同苹果样品气味的过程中起着关键作用。通过LDA模型分析,各组样品的两种主成分累计方差贡献率均大于80%,表明这两种主成分包含了样本的大部分信息,因此,可作为苹果样本分析的两个主要成分。通过SVM分析并建立模型,结果表明,测试集与训练集准确率均大于90%,可以准确识别苹果样本上的农药。     

苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望

中国苹果总产量高,但出口量占比低,高端苹果市场多被进口苹果所占领,主要原因是缺乏果品品质分级精选技术与装备,采摘后处理自动化程度低,大部分果品未经加工或简单粗加工后进入消费市场,果品品质不稳定,大大降低了市场竞争力。本文分别对苹果品质无损检测和分级技术的现状进行了研究进展分析,并对其发展进行了展望。苹果无损检测技术主要包括光谱、电特性、CT、色谱、电子鼻和计算机视觉技术,针对各种技术的功能特点和优缺点,提出了发展基于新型传感器技术的苹果气味检测方法;苹果品质分级则主要采用基于机器视觉的多特征分级方法,苹果品质无损检测技术与分级技术的有机结合是苹果品质分级技术的发展方向,同时这对于提高苹果产业竞争力具有促进作用。整体而言,中国苹果品质无损检测和分级技术发展需求紧迫,检测新技术如采用纳米科学、生物技术和人工智能方法的传感器技术及产品在苹果无损、品质分级检测方面具有巨大潜力,多技术的融合如集成电、光、气和计算机视觉等实时、高效、高精度的苹果品质分级系统可能是提高苹果分级品质和提升苹果产业竞争力的重要发展方向。     

论压力容器无损检测技术的原理及应用

随着现代工业化的发展,压力容器在工业生产中应用十分广泛,涉及到石油、化工、冶金、国防等多个领域,在众多的行业中压力容器都是十分重要的生产设备,因此压力容器的安全使用对整个工业生产是十分重要的。压力容器的安全检测在工业生产中十分重要,且要考虑到检测技术不能对压力容器具有破坏性或者检测影响工业生产,鉴于此压力容器无损检测技术发展起来了,压力容器的无损检测对压力容器的安全使用至关重要。本文对目前一些常见的射线、超声波、渗透、磁粉等无损检测技术的原理及应用进行了简要介绍,以供借鉴。     

介电谱无损检测梨内部品质方法研究

为了探索利用介电谱无损检测采后梨内部品质的潜力,采用同轴探头技术测量了采摘于4个果园的310个砀山酥梨在采后8周贮藏期间20~4 500 MHz间201个频率点下的相对介电常数和介质损耗因数;分别以可溶性固形物含量(SSC)、硬度和含水率作为内部品质指标,基于x-y共生距离的样本划分法确定了校正集样本233个和预测集样本77个。采用连续投影选法(SPA)从全介电谱中分别提取出了15个、14个和15个用于预测SSC、硬度和含水率的特征变量;建立了基于全介电谱和SPA提取的特征变量预测SSC、硬度和含水率的最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机和BP神经网络模型。结果指出,基于全介电谱的LSSVM模型具有最好的SSC决定性能和良好的预测能力,其校正集和预测集相关系数分别为0.974和0.931,校正集和预测集均方根误差分别为0.592°Brix和0.868°Brix,剩余预测偏差为2.65;基于SPA的LSSVM模型可粗略预测含水率;但是所有模型对硬度的预测能力很差。研究结果表明,介电谱结合LSSVM可用于无损检测梨的SSC和含水率,但尚难用于检测梨的硬度。