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。     

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.     

高光谱成像技术无损检测水果缺陷的研究进展

水果缺陷无损检测是水果分级的重要依据。随着图像技术与光谱信息的发展、高光谱成像系统硬件成本的下降和性能的提升,高光谱成像技术在水果缺陷无损检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,从高光谱成像技术在水果的缺陷无损检测方面,综述了水果损伤、病害、虫害等缺陷无损检测的研究进展,并对其发展方向进行了展望。     

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.     

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。     

基于多光谱成像技术的猪肉新鲜度无损快速检测装置

基于多光谱成像技术设计了猪肉新鲜度的关联复合品质参数无损伤快速检测装置,包括硬件与软件设计.硬件系统由单片机控制单元、光源单元、图像采集单元、数据处理单元和LCM液晶显示单元组成,软件系统在ICCAVR开发环境下设计,采用C语言编程,包含图像采集模块、滤光片切换模块、LCM显示模块、与PC机通信模块等.经过软件与硬件系统调试、实验,该装置检测速度为每10s检测一个样品,具备无损伤、快速检测的功能.     

太赫兹波光谱成像技术在肉制品检测中的应用

我国是农产品大国,但由于商品产后处理化水平不高造成出口比例低。生鲜肉制品的快速、准确、在线及无损检测在食品安全分析以及农产品检测中占有重要地位。太赫兹（THz）波作为一项新的、快速发展的技术在很多领域受到广泛关注。当食品安全检测技术面临巨大的机遇与挑战时,太赫兹波光谱成像技术具有高信噪比和动态范围宽等诸多特点,能够获得肉制品在THz波段的时域频域信息,不但能够辨别物体的形貌而且能够鉴别内部组成部分,因此在食品安全检测领域有独特的优势。简要介绍了太赫兹波概念、特点和与其他检测方法的对比,并讨论了在肉制品检测中的研究前景及受限因素。      

应用于植物生理状态检测的低成本叶绿素荧光成像系统

[目的/意义]植物光合作用过程中释放的叶绿素荧光与光化学反应紧密耦合,其荧光信号采集是光合作用效率、植物生理及环境胁迫等无损的测试手段。作为获取该信号的叶绿素荧光成像系统通常价格昂贵,针对此问题,本文提出一种低成本叶绿素荧光成像系统设计方案。[方法]叶绿素荧光成像系统主要由激发光灯组、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)相机及其控制电路和智能手机上位机三部分组成。激光发灯组采用LED面光源和碗状结构,通过对光场的仿真分析保证光照强度和均匀性;采用微型CMOS相机进行荧光图像采集,利用智能手机作为上位机完成激发光控制,并将数据回传至手机或服务器进行分析、处理、存储及显示。[结果和讨论]基于该方案,制造了一款仪器样机,其激发光强最大为6250μmol/(m²·s),光场整体变化幅度偏差为2%,光谱范围为400～1000 nm,稳定的采集频率最高可达42 f/s,具备连续光激发和调制脉冲激发功能。[结论]通过叶绿素荧光图像采集实验验证了本仪器的有效性。该仪器结构简单、造价成本低,在植物生理状态检测领域有着很好的应用价...     

红外热成像技术在作物胁迫检测方面的应用

红外热成像技术是通过接收事物自身的分子及原子无规则运动产生的热辐射后,对事物进行成像的一种机器视觉技术。目前,国内外均在红外热成像方面做了较深入的理论方法研究。为此,简要地概括了红外热成像技术的原理,介绍了该技术在农业上的应用,并从作物病害胁迫检测、水分胁迫分析、冻害胁迫分析3个方面,具体说明了红外热成像技术在作物胁迫检测方面的研究现状。最后,通过总结热红外技术的特点及优势,对未来该技术在作物检测方面的研究方向进行了展望。     

深度学习在植物叶部病害检测与识别的研究进展

植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键,是病虫害精准化防治与信息化管理的核心.深度学习应用于植物病害检测与识别中,可以克服传统诊断方法的弊端,大幅提升病害检测与识别的准确率,引起了广泛关注.本文首先收集和介绍了部分公开的植物病害图像数据集,然后系统地综述了近年来深度学习在植物病害检测和识别中的研究应用进展,...     

光谱技术在作物病虫害检测中的研究进展及展望

光谱技术检测作物病虫害具有无损、快速、准确等优点.为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从作物病害和虫害两个方面,综述了基于可见光(包括图像处理)、近红外方法的光谱处理技术在作物病虫害无损检测中的研究进展,分析了各种方法的优缺点.同时,提出了今后应从特征波长选取、早期病虫害检测、实时检测、图像与光谱结合等方面开展深入研究,以实现病虫害的自动检测.     

太赫兹波谱无损检测技术研究进展

太赫兹由于具有透视性、安全性和波谱分辨能力的特点,近年来得到了较快的发展和应用,成为无损检测的新技术,并被应用于国防、工业、半导体、通信、生物医学、制药、农产品及食品等多个领域.首先介绍了太赫兹波谱技术和成像技术的原理和特点,阐述了太赫兹技术在非金属材料特性和缺陷检测中的应用,并重点分析了近年来太赫兹技术在农产品及食品领域的应用新进展.最后,分析了太赫兹波谱无损检测技术的技术难点及问题,并对其发展趋势进行了展望.     

水稻病虫害目标检测技术的研究进展

水稻病虫害对水稻的生长和产量有着严重的影响,因此在病虫害初期做到有效识别,及时干预保障水稻生长至关重要,水稻病虫害目标检测技术便能够做到较为准确的自动化识别,随着近些年深度学习的快速发展,目标检测技术也取得了重要的进展,例如YOLO算法、Faster R-CNN算法等,文章介绍了水稻病虫害目标检测技术的发展历程和研究进展,分析了学者近些年提出的改进算法和亮点,讨论不同类型算法在水稻病虫害目标检测领域中的应用场景和不足,分析未来的发展和研究方向,以促进目标检测技术协助水稻种植的研究。     

基于激光激发叶绿素荧光分析的叶片水分利用效率模型

以无损检测为前提,采用激光为激发光源,对杨树活体叶片进行荧光光谱采集,对采集到的光谱数据进行处理分析得到水分利用效率的荧光光谱敏感波段,建立基于叶片温度修正下的植物水分利用效率与荧光光谱的数学回归模型,模型的复相关系数R2=0.975.并对建立的数学回归模型进行效果检验,相关系数r=0.8746,模型的检测效果较好.     

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。     

农业主要病害检测与预警技术研究进展分析

农作物病害一直以来是制约农业可持续发展的主要因素之一,农业病害预警逐渐成为国内外研究的热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上,对物联网和传感器、3S、光谱、病原微生物检测等农业病害预警信息获取关键技术以及病害图像处理、病害预警专家系统、病害预测等农业病害预警信息处理技术进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,多种技术的结合、集成及融合将使农业病害预警的覆盖面更广,预警准确性更高;农业病害预警信息获取方式在向精确化、广泛化方向发展;对农业病害的短期预警将成为一个研究重点;农业病害早期/初期检测、诊断与预警会成为新的发展方向;农业病害预警系统及装备将朝着低成本化方向发展;实时在线的农业病害自动预警方式具有更大的实际意义。     

基于模糊逻辑的植物叶片边缘检测方法

针对温室环境植物叶片边缘检测中,植物图像通常含有噪声、背景复杂且图像数据存在模糊性和不完整性问题,提出了基于模糊逻辑的植物叶片边缘检测方法.首先,根据邻域像素的统计特性及绿色植物和土壤背景的颜色差异性,利用线性函数定义噪声和边缘的隶属度函数;其次,采用Sugeno模糊模型进行模糊推理,以减少模糊规则数量;最后,利用模糊推理结果先进行模糊滤波后再进行模糊边缘检测.实验证明,提出的方法克服了常规算法未考虑叶片像素和背景像素的颜色差异而导致产生大量伪边缘的问题,在噪声环境中能有效提取自然背景下植物叶片边缘信息,可有效用于温室环境的植物叶片图像边缘检测.     

波谱成像技术在作物病害信息早期检测中的研究进展

阐述了波谱成像技术在作物病害信息早期检测方面的研究进展。作物病害是制约农业生产稳定发展的重要因素。实时、灵敏、可靠的作物病害检测和防治是进行科学的作物生产管理的基础。利用多光谱图像、高光谱图像、热红外图像等波谱成像技术,结合作物病理学以及化学计量学的方法,对感病植株进行早期检测,建立能准确反映作物病害的检测模型和病害程度的定量描述模型,对提高作物抗病机制的研究,科学指导作物生产具有重要的意义。