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.     

X荧光分析

X射线荧光分析技术具有分析速度快、检测元素广、分析精确度高、操作简便等优点。它在地质、冶金、陶瓷、化工及科学研究等部门中已成为一种重要的分析手段。文章简要介绍说明了X荧光分析实验的原理、仪器和方法,并进行了相关讨论。     

X荧光分析

X射线荧光分析技术具有分析速度快、检测元素广、分析精确度高、操作简便等优点。它在地质、冶金、陶瓷、化工及科学研究等部门中已成为一种重要的分析手段。文章简要介绍说明了X荧光分析实验的原理、仪器和方法,并进行了相关讨论。     

光谱技术在农畜产品安全性检测的研究进展

光谱技术作为一种无损快速检测技术在农畜产品检测当中广泛应用。为此,综述了可见近红外光谱、光谱成像、荧光光谱等光谱技术在农畜产品安全评定上的重要研究进展。主要包括农药残留、非法添加剂等有毒有害物质的检测研究,农畜产品的新鲜度和细菌综述等指标的评价和农畜产品内在组织病变的评定。同时,分析了光谱技术在农畜产品安全品质检测中存在的问题,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景:光谱技术与其它检测技术的结合将实现农畜产品安全指标在线检测的目标。     

农田重金属污染快速检测技术研究与应用

随着工业化和城市化的发展,农田重金属污染和治理问题日趋严峻,急需一种能够高效便捷地对多种农田重金属同时准确测定的新技术手段。本文利用高精度单波长X射线荧光分析,对涉及农田土壤领域重金属含量的快速检测进行了系统研究,研究表明基于单波长X射线荧光的重金属快检方案可有效解决当前农业土壤领域的多种重金属高效准确检测问题,数据质量表明重金属含量分析结果和标准值具有强相关性,其中土壤中镉、铅、砷的决定系数分别为0.999 1、0.999 6、0.998 7,检测下限分别为0.06、1.55、1.02 mg/kg。与现行土壤法规限值相比,此方法可完全满足分析要求,而且可用于野外现场分析与应急检测。研究考察了方法精密度和测量时间、样品粒径、样品水分对结果的影响,以及方法对8种土壤类型13个样品的测量适用性,数据结果表明高精度单波长X射线荧光分析是农田重金属分析检测的利器,可满足当前农田监测土壤、环境应急、环境治理的重金属检测需求,具有良好的现场和应急应用的前景。     

基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正

针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS) 等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R2达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R2达到0.985,RMSEP为0.796mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R2分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。     

光谱技术在农药残留检测中的应用与展望

光谱技术以其操作简便、高效、非破坏、高精度等诸多优点,在农药残留检测中得到广泛应用,常用的光谱检测技术有红外光谱技术、拉曼光谱技术、高光谱图像技术和荧光光谱技术等。为此,综合分析了上述常用光谱技术在农药残留检测中的应用现状,探讨了应用中存在的问题,并对应用前景进行了展望。     

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.     

近红外光谱技术在液态食品分析中的应用

近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农业与食品等研究领域获得越来越广泛的应用。为此,阐述了近红外光谱技术用于食品检测的基本原理和具体检测步骤;从光谱检测方法、建模算法、谱图预处理等方面综述了国内外近红外光谱技术在液态食品中的最新研究进展;就目前研究中存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留

常规化学方法检测农药残留不仅对样品具有破坏性,而且费时费力。本文以激光诱导荧光结合高光谱图像技术为手段,对脐橙表面的敌敌畏农药残留进行光谱无损检测;实验方法是在脐橙表面,喷施用自来水配制的不同浓度的敌敌畏农药溶液,在实验室条件下风干后,采集激光诱导荧光高光谱图像,再用气相色谱法检测脐橙表面的农药残留量,应用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立农药残留的预测模型,并找出最佳光谱区间,然后应用支持向量机(Support vectormachine,SVM)方法在最佳光谱区间的基础上建立农药残留的预测模型;所建模型结果其预测集样品的农药残留量实测值(0.4862~10.3791mg/kg)和预测值之间的相关系数为0.8101;实验结果说明,以激光诱导荧光结合高光谱技术为手段的无损检测技术,在检测脐橙农药残留方面是有可行性的。     

面向畜禽加工的智能化装备与技术研究现状和发展趋势

现阶段,智能化加工装备与技术代表着生产力,是提高生产效率、转变发展方式的物质基础,智能化装备技术在畜禽加工过程中的应用在保证稳定、可靠的生产过程的同时,有着显著的经济效益。总结了智能化装备在畜禽屠宰、分割和分级等加工过程中的应用,归纳了国内外学者在机器视觉、光谱检测、多种技术融合、X射线CT成像和超声波成像等智能化技术在畜禽加工领域的诸多研究成果,分析了当前畜禽加工中存在的智能装备不系统、智能化技术不成熟的问题现状,展望了未来智能装备技术在畜禽加工中设备类型标准、多样化,提高设备集成化水平,促进技术融合等发展趋势,为畜禽加工智能化装备技术研究与行业智能化发展提供相关信息和参考。      

典型拉曼光谱技术及其在农业检测中应用研究进展

拉曼光谱是一种散射光谱,具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点,可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展,其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理,从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术,重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展,并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向,以期对未来农业生产和研究带来启发。     

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。     

作物病害的计算机视觉和光谱检测技术研究进展

目前,计算机视觉和光谱技术已广泛应用于农业领域.为此,针对计算机视觉和光谱技术及其在作物病害检测方面的应用进行了详细的分析和研究,以求获得这些新技术在作物病害检测方面的应用现状,并在此基础上,对这些新技术在此领域的应用前景进行了展望.该研究对作物病害智能检测技术的发展将起到重要的推动作用.     

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。     

高压电缆接头X射线数字化检测技术

研究X射线数字化成像技术在高压电缆及电缆接头质量检测中的应用,以解决常规无损检测方法不能有效检测电缆接头缺陷的难题。为了验证这种方法的可行性,采用小型无线控制脉冲式X射线机和无线控制型数字化平板探测器组成采集系统,对110 kV电缆接头进行了X射线透射试验,初步研究X射线数字成像方法检测电缆接头的辐射水平和图像质量情况。结果表明小型化脉冲X射线数字化检测系统辐射剂量小,图像质量比较理想,可以适用于电缆接头的缺陷检测。     

激光及X射线肉图像同步采集系统设计及实验

提出了一种不规则肉碎骨图像检测方法,设计了一种基于激光三角法以及软X射线技术的肉碎骨图像采集的在线检测系统。该系统由X射线图像采集部分、激光图像采集部分、机械传输部分、PLC控制系统部分和图像处理系统组成。采用小型单元式PLC作为控制核心,检测肉位置和触发激光及X射线采集图像,肉图像采集软件在Visual C#2008环境下结合环境下结合HALCON函数库实现,系统调试运行正常,可实时同步采集肉动态激光图像及X射线图像。利用肉激光图像和X射线图像进行图像融合实验。结果表明,小波算法速度快,融合后的图像失真少,更加接近于原X射线图像,更有利于肉图像碎骨信息的提取。     

光谱及成像技术在种子活力检验中的应用研究进展

种子是农业生产的重要资源,种子活力与作物发芽生长关系密切。传统的种子活力检测方式存在耗时长、花费大、对操作人员的技术要求高等缺点,难以实现自动化、大规模的检测。随着我国农业现代化水平逐步提高,实现高效快速无损的种子活力检验无疑是未来的发展趋势。本文分别论述了近红外、高光谱成像、拉曼光谱以及X射线在种子活力无损检测中的研究现状与进展。在数据处理层面,偏最小二乘回归(PLSR)仍然是应用最广的光谱数据线性建模方式,同时机器学习与深度学习等新技术也被用于光谱数据建模。在试验设计方面,区分有活力与失活种子的二分类模式仍然是研究主流,分类阈值的选取与结果密切相关。利用定量模型对活力高低的预测效果不佳,对种子活力变化这一缓慢过程的认识有待深入。对于某些作物种子,能够对与其发芽能力关系密切的特征波段进行提取。在仪器设备方面,缺乏专门用于种子光谱采集装置的设计研究。光谱及成像技术在种子活力检测方面具有成本低、快速和无损的特点,有助于农业生产中自动化和智能化的发展。     

种蛋受精与性别信息无损检测技术与装备研究进展

种蛋受精及性别鉴别关系到家禽孵化、养殖的经济效益和动物福利伦理等,种蛋受精与性别信息的检测是禽、蛋产业发展的难题,特别是种蛋性别的无损鉴定是世界难题。合适有效的无损检测技术,不仅应获得相关未知信息且不会对种蛋造成任何损伤,因此无损检测种蛋成为研究热点。然而,由于蛋壳厚度和颜色等外部品质形状差异、内部流体形态变化和胚胎发育等因素的影响,难以实现准确检测。本文对比了现有种蛋无损检测研究中的相关方法与技术,包括机器视觉技术、光谱技术、声共振频率分析、生物电信号分析、敲击振动法、介电常数分析、气味特征分析等;分析了种蛋受精和性别信息无损检测仍存在的技术限制、发育阶段检测限制、蛋壳干扰和种蛋个体差异性等方面挑战,并针对未来的研究及发展探讨了高光谱成像、X射线成像、超声波成像和磁共振成像等新兴技术应用于种蛋受精与性别无损检测的可行性。     

荧光成像技术在植物病害检测的应用研究进展

植物病害阻碍植物正常生长,对蔬菜产品品质安全造成威胁,病害检测可以有效控制植物病害发展,是提高果蔬品质安全和可持续生产能力的一个重要途径。所有的绿色植物在受到紫外光或可见光激发时,都会发出可见光波段的荧光。基于植物荧光的成像技术,是利用计算机模拟人眼的视觉功能,在不破坏植株外观且不影响其生长的情况下,获取植物的荧光图像,并通过图像处理算法,对植物的健康状况做出判断。本文对荧光成像技术及其在植物病害检测中的研究进行了综述,介绍了荧光成像的原理,分别从叶绿素荧光和其他色素荧光两方面总结了国内外研究现状。与可见光成像、高光谱成像、多光谱成像以及热成像技术相比,该技术具有可获取植物内部信息、受温湿度影响小、不局限于晴天采集、价格合理等优点。