禽蛋品质检测的现状与发展趋势

禽蛋的品质检测是禽蛋生产、经营、加工过程中的重要环节之一,实现禽蛋品质检测的快速化、智能化具有实际价值和现实意义,对禽蛋的收购、包装、运输、保管和蛋品加工的质量起着决定性的作用,直接影响到禽蛋在市场上的竞争力,从而影响着企业的经济效益。为此,介绍了国内外禽蛋品质检测的一些方法及其发展趋势。     

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。     

禽蛋在线检测翻转机构的设计与试验

鉴于采用静止图像会影响检测速度且难以满足高批量的检测需要,研制了禽蛋在线检测翻转机构。对机构的主要结构、工作原理进行了描述,并通过试验,确定了机构主要技术参数。试验结果表明,该机构能够满足禽蛋在线检测的要求。试验确定出输送链速与摄像机采样频率间的最佳匹配速度范围为0.127~0.253m/s,为后续的图像处理和分级机构的控制提供了理论基础。     

禽蛋加工技术与装备的研究现状及发展趋势

该文在收集和整理国内外关于禽蛋加工技术与装备的基础上,按照加工过程的特点和工作原理进行分析归纳,总结了一系列禽蛋加工技术与装备的研究现状,详细分析了禽蛋的抓取、清洗、分级、品质检测、自动上料和包装等技术难点,以及采用的工作原理、技术水平和所能达的效果。通过对国内外研究现状及发展趋势的分析比较,提出合理的预测和提出建设性意见,为本行业的发展提供技术和决策的参考。     

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。     

水果品质检测与分级技术

介绍了国内外水果品质检测与分级技术的研究进展；通过对水果的尺寸、形状、颜色、表面缺陷和水果的生物特性等特征来对水果的品质进行检测．进而进行分级处理，有效地提高了水果的品质和市场竞争力；同时，对国内外水果品质检测与分级技术研究中存在的问题及发展前景做了概括。     

中国柑橘外部品质机器视觉检测分级技术研究现状与展望

柑橘外部品质是影响消费者采购和决定市场价值的重要因素之一。柑橘颜色、大小、形状和缺陷等外部品质指标的人工检测与分级费时、费力并且主观性强。因检测结果客观性好、自动化程度高,传统机器视觉技术和高光谱视觉技术成为果蔬外部品质检测技术与装备研究的热点。综述了我国机器视觉技术和高光谱视觉技术在柑橘外部品质检测技术与装备的研究现状、面临的挑战和未来发展的方向。      

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。     

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。     

“基于计算机视觉的水果品质智能化实时检测分级技术与装备”获国家技术发明奖二等奖

由教育部推荐的“基于计算机视觉的水果品质智能化实时检测分级技术与装备”项目获得2008年国家技术发明奖二等奖。浙江大学应义斌教授等完成的此项目是拥有完全自主知识产权的我国第一套水果品质智能化实时检测分级装备，彻底突破了国外产品的市场垄断。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

基于光子传输模拟与卷积神经网络的苹果品质检测

针对传统果蔬品质检测方法中因样本数量不足而导致检测误差大的问题,提出了一种基于面光源下光子传输模拟的苹果品质检测方法.以苹果为研究对象,采用蒙特卡洛方法仿真光子在苹果双层平板模型的运动轨迹,快速得到20 000幅苹果组织表面光亮度分布图像,以光学参数作为标签,输入卷积神经网络进行训练,将得到的模型进行微调迁移,应用到少...     

基于X射线成像与卷积神经网络的核桃内部品质检测

针对目前我国核桃内部品质混杂、不易检测等问题,提出利用X射线成像技术结合卷积神经网络对核桃内部品质进行快速检测.对获取的核桃X射线图像进行预处理和数据扩充,采用GoogLeNet、ResNet 101、MobileNet v2和VGG 19共4种迁移学习模型构建卷积神经网络,对核桃数据集进行训练.通过预测集准确率、预测...     

肉品质光谱检测中探头与样品距离对结果影响的校正

针对畜肉品质光谱检测中光纤探头与样品表面不同检测距离对预测结果影响较大的问题,分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律,提出光谱数据的校正方法。通过猪肉嫩度预测,验证校正效果。分别采集光纤探头固定时和光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm变化范围内的猪肉背肌可见/近红外光谱。对每种情况下的光谱数据进行相同预处理,建立猪肉嫩度PLSR预测模型。探头固定时,预测集猪肉嫩度预测值和实测值相关系数为0.82,均方根误差为5.82 N。五次多项式拟合光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm范围内380~1 050 nm各个波段的相对光谱数据,拟合相关系数R均大于0.999,均方根误差在0.018 7~0.242 2范围内。利用拟合方程校正后的光谱数据和最优嫩度预测模型对预测集进行预测,光纤探头与样品表面检测点距离在4~17 mm范围内时预测集嫩度预测值和实测值的相关系数在0.83~0.90之间,均方根误差在4.80~5.75 N之间。结果表明:对不同光纤探头与样品表面检测点距离采集的漫反射光谱数据进行校正,能够较好地克服光纤探头与样品表面检测点距离对猪肉嫩度预测模型的影响。     

基于NIR和Raman光谱的果蔬质量检测研究进展与展望

主要回顾了可见/近红外光谱分析技术和拉曼光谱分析技术在果蔬品质与安全检测领域的研究进展。可见/近红外光谱分析技术在果蔬品质的定量分析（包括糖、酸等内部成分含量和坚实度等组织物理属性等）、果蔬品质的定性分析（如缺陷检测、成熟度分级、货架期/储藏期判断等）、果蔬生长/加工过程监测、果蔬生长环境条件分析以及果蔬安全检测、果蔬品种与产地溯源等方面获得了广泛应用。拉曼光谱分析技术在果蔬内部成分分析（尤其是类胡萝卜素含量）、品质分级、成熟度辨别、缺陷/损伤检测等方面获得成功应用,在果蔬农残与微生物污染检测方面也比可见/近红外光谱分析技术更具潜力。此外,还分析归纳了光谱分析技术在果蔬品质与安全检测领域的优势与不足,并展望了今后的发展趋势。