猪肉品质无损检测研究进展

猪肉是我国消费量最大的肉品,其品质关系国民生活质量、营养水平及饮食安全,受到质量管理者和肉制品工业的重视.无损检测技术是猪肉品质检测和监控体系的关键技术.论文介绍了国外近10年来猪肉品质无损检测技术的研究情况,包括以肉品声学特性为基础的超声波检测,以光学特性为基础的图像和光谱检测技术,以及电子鼻、核磁共振等技术.研究表明利用上述技术可实现对活猪、猪肉胴体、猪肉脂肪组织等检测对象的一个或多个品质指标进行快速准确的检测.同时指出开展实时检测、屠宰与生产加工过程中复杂环境下的在线检测、活体品质与生长状态的检测,以及融合多种无损检测技术实施不同阶段、不同角度全面检测是猪肉品质检测的发展趋势.     

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。     

农产品品质无损检测概述

农产品品质无损检测是保证农产品质量和安全的一种新兴的高科技技术,本文介绍了常用的无损检测方法,综述了无损检测技术在不同农产品的品质检测中的应用,提出了未来的研究方向.     

禽蛋品质检测现状及展望

阐述了禽蛋品质检测的有关项目要求 ,分析了目前国内外禽蛋品质检测和分级的现状及存在问题 ,介绍了无损检测技术在禽蛋品质检测与分级研究中的应用概况 ,提出了今后研究的方向与发展途径。     

基于光谱技术的禽蛋内部品质无损检测研究进展

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。     

柿子果实品质无损检测技术研究进展

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。     

马铃薯无损检测技术的研究进展

马铃薯的快速无损检测和分级是提高马铃薯综合加工效益的重要保障.为了能充分运用最新研究成果,综述了国内外马铃薯无损检测技术方面的研究进展,并对其研究方向进行了展望,以期为无损检测技术在马铃薯品质检测方面更深入地研究和广泛地应用提供参考.     

肉类品质无损检测技术的研究进展

介绍了国内外肉品质量无损检测技术的研究情况。通过研究肉品的电磁特性、声学特性、光学特性等,提出了近红外技术、超声波技术、机器视觉技术等无损检测技术和方法,使肉类质量检测达到在线、快速、准确的目的。并对肉品检测技术的进一步研究和应用方向进行了探讨。     

水果蔬菜品质的无损检测方法的研究与应用

在分析水果和蔬菜品质评估和控制的常规方法的基础上,分析研究了水果蔬菜的无损品质检测的新技术和方法,主要的技术有碰撞试验法、音频和声波振动法、X射线法、核磁共振法、图像分析法及激光技术等.研究了采用这些方法进行水果和蔬菜多种品质指标的无损检测新方法,为水果蔬菜的快速无损检测提供了方法和依据.     

无损检测技术在农产品品质检验中的应用

无损检测是近年来发展起来的高科技技术 ,在工业和农业中得到了广泛的应用。综述了目前无损检测技术在国内外农产品品质检验中的应用现状 ,并指出了农产品品质无损检测技术的发展方向。     

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。     

绿壳鸭蛋品质与蛋壳色素分析

测定了山麻鸭和飞鸭绿壳蛋的蛋壳色素和蛋品质.结果表明,飞鸭蛋明显重于山麻鸭蛋(P＜0.05),而且蛋壳强度差异极显著(P＜0.01);山麻鸭蛋的蛋黄颜色深于飞鸭蛋,差异极显著(P＜0.01).两种鸭蛋壳色素提取物的吸收光谱基本一致,其最大吸收峰为412 nm,其次分别为380和680 nm.蛋壳色素的主要成分是胆绿素和原卟啉,山麻鸭与飞鸭绿壳蛋蛋壳中胆绿素含量分别是原卟啉的4.08倍与5.11倍,差异极显著(P＜0.01).     

基于DSP的鸡蛋破损检测方法

通过分析受敲击鸡蛋的声音功率谱图而确定出特征参数：共振峰对应的模拟量频率值、功率谱面积、高频段额外峰功率谱幅值和第32点前后频段功率谱面积的比值,并通过Bayes理论建立鸡蛋破损判别模型。然后采用DSP鸡蛋破损检测系统,进行鸡蛋破损检测的试验。检测结果表明,此系统判别精度高,方法可行。     

海兰褐蛋鸡产蛋高峰至后期蛋壳品质的变化特征

[目的]通过观察海兰褐蛋鸡产蛋高峰至后期(31—80周龄)鸡蛋表观指标、物理属性和力学特性的变化规律,探究产蛋后期蛋壳品质下降的关键时期及蛋壳结构与组成的变化,为产蛋后期蛋壳品质的调控提供参考和依据.[方法]以84只30周龄健康的海兰褐蛋鸡为研究对象,随机分为7个重复,每重复12只鸡.试验期饲喂玉米-豆粕型基础日粮,自...     

牛磺酸对产蛋后期蛋鸡生产性能及蛋壳品质的影响

为研究饲粮中添加不同水平牛磺酸对产蛋后期蛋鸡生产性能和蛋壳品质的影响,将240只65周龄罗曼褐壳蛋鸡随机分为5个处理,每处理4个重复,每个重复12只鸡。对照组饲喂基础日粮,试验1、2、3、4组分别饲喂在基础日粮中添加0.025%、0.050%、0.075%和0.100%牛磺酸的日粮,试验期为10周。结果表明,饲粮中添加0.075%牛磺酸可显著提高产蛋后期蛋鸡的产蛋率、平均蛋重和蛋壳强度(P0.05);显著降低破蛋率(P0.05)。饲粮中牛磺酸水平对产蛋后期蛋鸡的采食量、料蛋比、蛋形指数及蛋壳厚度的影响不显著(P0.05)。     

基于机器视觉的鸭蛋裂纹自动检测

通过计算机视觉系统获取鸭蛋表面的图像,利用颜色特征参数和灰度阈值方法对图像进行分割.提取分割后的裂纹区域和噪声区域的6个几何特征参数,对图像进行识别,裂纹识别率为93.392%,噪声识别率为93.602%.     

基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹

采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support vector machine,SVM)模型和人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型均可达到较高识别率。在SVM模型中,采用径向基核函数的效果最好,检测精度高达90%;在ANN模型中,整体回归系数可达0.924 76,检测精度为86.70%。     

Mapping of Quantitative Trait Loci Affecting Eggshell Quality in an F2 Population Derived from Strong and Weak Eggshell Lines of the White Leghorn Chicken Breed

Broken and cracked eggshells cause major economic losses to the egg production industry. An F2 population of 262 hens obtained by crossing a strong egg shell line with a weak egg shell line of the White Leghorn breed was used for detecting the quantitative trait loci （QTL） affecting eggshell quality. The 2 lines were developed from the same founder population by two-way selection for egg shell strength with nondestructive deformation. Of the 1 014 microsatellite markers tested, 35 were mapped on 10 autosomal linkage groups. There was no informative marker on chromosome Z. The QTLs associated with 7 traits, i.e., body weight, short length of egg, long length of egg, eggshell strength, eggshell thickness （EST）, eggshell weight （ESW）, and egg weight （EW）, were identified. Highly significant （P〈0.01） QTLs associated with EST and ESW and a significant （P〈 0.05） QTL associated with EW were mapped to a region flanking ABR0545 and ABR0362 on chromosome 9. These QTLs are good candidates to be employed in the development of strategies for reducing the number of broken and cracked eggs in commercial layer houses by employing marker assisted selection.     

百宜黑鸡蛋壳质量性状分析

试验对4世代纯繁的百宜黑鸡2 d内生产的101枚蛋进行蛋的钝端、中间和锐端蛋壳厚度,蛋壳占蛋重的比率,蛋壳颜色等5项指标进行了测定.结果表明:大多数百宜黑鸡蛋锐端蛋壳厚度比钝端和中间厚;平均蛋壳厚度0.324 mm,蛋壳重占总蛋重的比例平均为11.44%;浅褐色蛋壳颜色占78.22%.