主要粮食品质快速光学检测技术与装备研究进展

稻米、小麦、玉米作为三大主粮在我国居民粮食结构中占有重要位置,粮食生产、加工、储运等产业链中品质监测是不可或缺的重要环节,特别是高效、无损、客观、实时的光学品质检测对粮食行业的健康发展具有重要意义。本文对比分析了三大主粮的可见/近红外光谱、拉曼光谱、荧光光谱的光学特性及内部品质光学检测机理,总结分析了粮食内部品质光学检测技术国内外应用研究现状,探讨了机器视觉、高光谱等粮食外观品质检测技术应用范围及国内外研究现状。结合三大主粮特定的品质检测需求,总结分析了国内外粮食内部品质光学检测装置研究现状,重点探讨了外观品质检测装置的硬件组成和空间排布研究现状,并总结分析了各光学检测技术相关装置的商业化推广应用情况。最后,从粮食品质光学检测技术瓶颈出发,对粮食快速光学检测技术及装备存在的问题和发展趋势进行了分析展望。     

机器视觉在柑橘分级技术上的研究进展

为了解决水果分选过程中,人工分选费时费力,机械分选可能会刮伤果皮,机器视觉技术用于水果行业分选有着巨大的优势。文章综述了近几年国内外机器视觉技术在水果品质分选行业的分级技术研究现状。目前学术界采用传统图像处理技术研究机器视觉柑橘检测分级方法都是人为设计特征,分选准确率有待提高,近几年深度学习算法在图像处理上表现出了极好的检测效果,该方法不需要人为设计特征,只需要训练足够的样本数据,就可输出想要的结果。针对传统图像处理技术存在的弊端,深度学习算法尤其是卷积神经网络算法（CNN）在柑橘品质检测分级上有着巨大的研究价值。     

果蔬品质劣变传感检测与监测技术研究进展

果蔬在采后贮藏和运输过程中极易发生品质劣变,食用价值降低且造成巨大的经济损失。为保障果蔬品质,减少产后劣变导致的资源浪费,本文综述了果蔬品质劣变传感检测与监测技术最新研究现状,分析了各类检测技术的原理、特点及优缺点。其中,机器视觉可检测果蔬外部品质和表面缺陷,电子鼻可监测果蔬的劣变气味,近红外光谱可检测果蔬内部品质和隐性缺陷,高光谱成像能实现可视化检测果蔬内外品质、监测劣变过程,拉曼光谱可检测果蔬腐败菌及其代谢产物,多技术联用和多信息融合能综合评价果蔬劣变。以各种传感器为感知节点构建物联网监测系统,进而实现果蔬品质劣变信息的智能化实时监测,为解决果蔬加工过程中品质劣变控制技术难题提供参考,对降低果蔬产后的经济损失,推进果蔬产业可持续发展具有重要意义。     

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.     

水果病害视觉与光谱检测技术研究现状及展望

水果病害是影响果树健康生长、果实品质和产量的重要因素之一,及时、精准地掌握果树的病害信息并进行精准施药管控,对防范果园重大病害的发生和流行,保障水果的稳产优产具有重要意义。随着现代农业朝规模化、智能化和高效率的发展需求,视觉和光谱检测技术因具有无损检测、可规模化和高效率等优点,逐渐发展为检测水果病害的重要技术之一。梳理国内外机器视觉和光谱技术在水果病害检测应用领域的研究进展,介绍图像处理技术有较好的解释性,有利于与植保农艺研究相结合;深度学习技术有较好的精度和泛化性;透射光谱技术可用于检测果实内部病害;反射光谱技术可用于检测果实、叶片表面病害,并实现分级。最后,总结未来机器视觉与光谱检测技术优化和应用的方向,并展望水果病害检测的实际生产应用前景,以期为水果病害检测研究提供参考与借鉴。     

基于机器视觉的葡萄品质无损检测方法研究进展

我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。     

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。     

计算机视觉在禽蛋品质检测中的应用研究进展

针对基于计算机视觉技术的蛋品分级技术进行了综述。禽蛋品质检测一般分外部品质检测和内部品质检测两大部分。主要基于小波的轮廓特征提取算法、基于边缘算子技术等图像识别方法检测禽蛋外部品质;利用图像亮度、声学特性检测技术对裂纹禽蛋进行检测,主要有基于阈值、区域和梯度等图像分割技术、基于小波变换的图像增强算法、声学脉冲共振特性等;基于透射光谱技术、荧光光谱图像、磁共振成像技术等非破坏性技术检测禽蛋内部品质;利用贝叶斯判别原理、神经网络及其改进算法对进行分级。但目前研究多数是静态的,动态检测识别准确率偏低,因此改进识别方法提高检测准确精度是今后的主要研究方向。     

光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

大型瓜果品质检测分级技术研究进展

较全面地介绍了目前国内外大型瓜果(甜瓜、西瓜、柚子等)品质检测分级技术的研究现状以及方法,包括声波特性、振动频谱法、电磁技术、机器视觉技术以及光谱技术。同时,提出了大型水果的检测分级技术目前存在的问题,并对未来大型水果品质检测分级技术的发展予以展望。     

基于深度学习的青梅品质智能分选技术与装备研究

青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中,引入多头注意力机制,提升全局特征表示能力,并通过softmax函数减少梯度,实现青梅表面的多类（腐烂、裂纹、疤痕、雨斑、完好5类）检测分选,结果表明其平均判别准确率达到99.16%,其中腐烂、疤痕、裂纹以及完好青梅图像的判别准确率达到100%、雨斑达到97.38%,每组平均测试时间为100.59ms;该网络的各类判别准确率、平均判别准确率均明显优于VGG网络、ResNet-18网络。青梅内部品质（SSC）预测方面,基于高光谱成像技术,结合低秩张量恢复（LRTR）的去噪优势和堆叠卷积自动编码器（SCAE）的降维优势,构建了LRTR-SCAE-PLSR青梅糖度预测模型。结果表明网络规模为119-90-55-36时,模型预测集相关系数为 0.9654,均方根误差为0.5827%,表现最佳;通过SCAE、LRTR-SCAE两种降维模型对比,LRTR-SCAE模型不仅维度更低,预测集相关系数也明显提高,验证了LRTR-SCAE模型的降维去噪优势。设计并搭建了可用于青梅内外品质无损分选的智能装备,整机尺寸小,结构简单,分选结果满足青梅精深加工需求。     

农畜产品品质安全高光谱无损检测技术进展和趋势

高光谱成像技术作为光学无损检测的一种新技术在农畜产品品质安全检测中被广泛关注和应用.综述了高光谱无损检测技术的研发现状.在果蔬品质安全检测上,高光谱成像技术可用于组成分分析、食用指标测定、质量分级评定等内部品质检测和外部形态特征识别、表面缺陷及污染物检测、冻伤检验等外部品质判定,以及农药残留、致病菌污染等安全评定.在生鲜肉检测应用方面,包括营养品质的组成成分分析、食用品质如嫩度、大理石花纹、新鲜度等指标评价以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.分析了高光谱无损检测技术的现状及问题,并针对目前农畜产品无损检测的发展趋势进行前景展望.     

机器视觉在农业工程中的应用

从农作物种子筛选与检测、农作物生长过程中信息检测、病虫草害控制、果实无损检测到果实机械化采摘,整个农业生产过程中机器视觉在农业智能化装备上都有巨大的发展空间和市场前景。介绍了图像采集和处理过程中各种视觉传感器和图像分割算法的适用特点和优势,提出现有机器视觉技术在农业工程中应用存在的问题及未来发展方向,为进一步实现精准农业和农业自动化提供借鉴和参考。      

农畜产品品质无损检测中高光谱图像技术的应用进展

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,是农畜产品品质检测技术的发展趋势。阐述了农畜产品品质检测中高光谱图像技术的硬件组成和图像的获取方法。介绍了高光谱图像技术在农畜产品品质检测中的应用现状以及数据处理方法,重点分析了不均匀二次差分算法和独立分量分析算法。对高光谱图像技术应用于农畜产品品质检测的技术发展提出了建议。     

基于图像处理的柑橘测产方法

利用机器视觉技术可以快速、无损预测柑橘产量.采集了10幅生长中的柑橘果树照片,同时测量了每棵果树的柑橘产量.基于RGB颜色模型,对柑橘图像进行分割,柑橘与背景的分割条件为(R-B>100)且(R>G).通过提取柑橘个数、柑橘总周长、柑橘总面积3个特征参数,分析了特征参数和柑橘单株产量之间的关系.实验证明,经过图像分析后得出的柑橘数与柑橘单株产量之间的相关系数最高,达到0.97,说明了利用图像分析方法预测柑橘产量具有良好的应用前景.     

种子微创取样关键技术与装备研究进展

种子微创取样装备是面向生物育种技术中的种子切片取样环节，基于机电控制、机器视觉等技术，实现种子基因样本的全流程、自动化操作的智能化工具，其推广和应用可有效提升种质资源培育的效率和质量，助力种业振兴。本文首先介绍了种子切片检测的历史背景和装备研究现状，随后将种子微创取样关键技术系统地划分为种子分离、位姿调整、夹持输送、取样和样品收集与清洁技术，并对其研究现状和发展动态进行了阐述和剖析。在此基础上，结合种子切片装备发展要求和应用场景，归纳了种子切片取样装备面临的切割理论不足、多尺度通用性差、系统集成度有待提高等问题，提出了未来发展方向为: 加强种子切片装备基础理论研究；多尺度通用化种子切片平台开发；发展全生产环节智慧取样检测系统。