基于可见—近红外光谱的蚕茧含水率无损检测研究

以蚕茧含水率为研究对象,研究了基于可见—近红外光谱技术的蚕茧含水率无损检测方法.采用最小二乘支持向量机（least square-support vector machine,LS-SVM）建立可见—近红外光谱模型,采用连续投影算法（suc-cessive projections algorithm,SPA）选取光谱有效波长.结果表明,基于SPA方法进行变量选择,最终将原始光谱的601个光谱变量减少到了11个（487,501,616,718,771,782,789,826,966,977和991nm）.基于此11个变量建立的LS-SVM模型得到了预测集的确定系数（RP2）为0.8517,误差均方根（RMSEP）为0.0504的预测结果.表明可见—近红外光谱可以用于对蚕茧的含水率进行无损检测,同时SPA是一种有效的光谱变量选择方法.     

计算机断层扫描技术（CT）在木材无损检测中的应用与发展

 介绍了计算机断层扫描技术（CT）技术在木材无损检测领域中的发展情况和独特优势,从方法应用、结果判定、测试范围等方面详细阐述了国内外木材计算机层析成像检测的研究现状,着重指出它在木材宏观构造识别、早晚材密度判定、木材内部缺陷预测、裂纹扩展过程的超高速扫描以及微观构造分辨等方面取得的技术成果。最后强调结合木竹材材性特征开发相应的CT无损检测技术,为木竹基础科学研究以及高效利用提供技术支持。参37     

An adaptive method of damage detection for fishing nets based on image processing technology

For offshore aquaculture cages, structural damage can cause serious economic property damage to the aquaculture industry, thus it is necessary to carry out regular inspections of the cage structure. At present, the main method of detecting netting damage is that the staff sneak into the water for manual investigation. This method not only does not guarantee personal safety, but is also labor-intensive and inefficient. This paper proposes a new feature curve method for non-contact underwater netting damage detection, which can effectively recognize damaged netting and analyze the degree of damage for the underwater net and return to its damage position. The new method presented in this paper was designed taking into consideration of effect of seaweed growth: Firstly, an image block within the ROI (region of interest) region was processed by bilateral filter. Secondly, the binary image was obtained via the OSTU (the maximum inter-class variance method) method and connected domain detection was performed. Thirdly, the feature gradient histogram was calculated according to the area of the mesh hole and the local peaks of the curve (named as feature curve) was searched to determine the position of damage in the netting. The proposed method combined the image processing technology with aquaculture engineering seamlessly, and reduced the complexity of the detection system greatly, and significantly improved the efficiency of the netting detection. Finally, the MATLAB program was developed to realize the netting detection process and the proposed method had been verified by the actual underwater netting experiment. The experimental results showed that the netting damage detection method proposed in this paper can successfully detect crack of the netting despite image degradation in water.     

优质小麦快速检测方法的探讨

针对国家标准GB/T17892-1999《优质小麦、强筋小麦》、GB/T17893-1999《优质小麦、弱筋小麦》的质量指标多,检验仪器昂贵,操作繁锁,测定时间长,无法满足粮食收购过程中的检验、定等和定价工作的需要。研究并利用湿面筋、面筋指数与蛋白质、面团稳定时间的相关性,建立通过测定湿面筋及面筋指数来推算蛋白质含量、面团稳定时间的方法,为小麦收购现场检验工作提供快捷、简便的方法依据。     

激光散斑技术在农产品检测中的应用

随着人们生活水平的提高,农产品检测技术越来越受到人们的重视,发展新颖的农产品快速检测技术是提高农产品市场竞争力,增加农民收入的有效措施。激光散斑技术灵敏度高,操作简单,作为一种新颖的无损快速检测技术已经受到越来越多的关注。本文介绍了激光散斑技术的基本原理,综述了激光散斑技术在农产品检测应用的发展概况,分析了激光散斑技术在农产品检测中需要解决的问题,同时叙述了激光散斑技术在农产品检测中的发展前景。     

荧光辅助糖电泳检测葡甘露寡糖条件的分析

 【目的】探索荧光辅助糖电泳（FACE）检测葡甘露寡糖组分的条件。【方法】以魔芋葡甘露寡糖为原料,对比3种荧光衍生剂的电泳分离效果,在此基础上研究分离胶浓度、衍生化反应条件及样品杂质对FACE分离效果的影响,确定FACE分析葡甘露寡糖的最佳条件。【结果】FACE分析葡甘露寡糖最佳条件是：荧光衍生剂为ANTS,分离胶浓度25%,ANTS用量 2 μL,衍生化反应温度37℃,衍生化反应时间16 h。【结论】FACE对葡甘露寡糖组分有很好的分离效果,使用本方法可以确定葡甘露寡糖中至少含有14种组分,为葡甘露寡糖的定性定量分析提供一种有效的检测手段。     

免疫学技术在牛奶检测中应用的研究进展

随着科学技术的突飞猛进和人们生活水平的日益提高,人们的食品安全意识也越来越高,对牛奶的质量安全也逐渐重视起来.本文综合阐述了免疫学技术在牛奶质量安全检测中的研究进展,介绍了酶联免疫技术、免疫荧光技术、免疫胶体金技术、免疫－PCR技术、免疫芯片技术在牛奶质量检测应用中的优缺点,旨在为进一步开展免疫学技术在牛奶质量检测中的应用提供参考.     

植物检疫中无损检测技术进展与应用

随着全球经济的一体化进展,植物产品的国际贸易及人员交流越来越广泛,有害生物的跨国传播风险日益增大。同时,随着植物产品绿色通道的全线开通,如何缓解国际贸易快速通关与国境疫情防控之间的矛盾,满足对外检验检疫中“检得出、检得准、检得快”的要求,已成为检验检疫部门一个迫切需要解决的课题。传统的检验检疫方法存在难以实现无损、快速、在线检测的缺点,因此研究快速、高效、无损的植物检疫技术,实现植物检疫的自动实时检测,对推动经济的健康、持续发展,提高产品交易价格,具有十分重要的现实意义。本文从植物及其产品的虫害、病害方面综述了植物检验检疫中的声测法、X 射线、机器视觉、近红外光谱分析以及高光谱图像等无损检测技术的原理和应用研究,并对其中的优缺点加以分析。在此基础上,对无损技术的检测应用前景进行了展望,指出未来植物检疫的重要手段和发展方向。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

利用多视角图像法分析番茄幼苗根构型对氮水平的响应

【目的】 根系作为植物从环境中获取氮素的重要器官,如何无损并高效地获取其特征参数值是当今研究热点。随着高清成像技术的迅速发展,基于多视角图像法是研究植株根构型无损测量的新型方法。本研究对根系多视角成像系统和 GIARoot 软件平台相结合的多视角图像分析法精度进行了较系统的评估。并利用此套系统动态定量分析了不同氮素水平对番茄幼苗根构型的影响,为进一步研究植物根构型与矿质元素互作提供新的手段和依据。 【方法】 本研究以“中杂 109”番茄为材料进行水培试验,设置 4、12、20 mmol/L 3 个氮处理,分别以 N4、N12、N20 表示,定植于透明玻璃柱中 16 d。利用自行设计的根系多视角成像系统获取每天根系 360°图像序列,并基于 GIARoot 软件平台对图像序列进行根系特征参数的定量计算,在第 16 d 时将根系进行破坏性取样,将 GIARoot 基于无损测定分析的图像系列结果与 WinRHIZO Pro 的破坏性取样根系扫描图的计算结果进行对比评估。 【结果】 GIARoot 与 WinRHIZO Pro 根系特征参数评估结果总体上线性回归斜率在 0.96～0.99, R2 均为 0.99, RE 为 2.95%～12.69%,根总长、根总表面积、根总体积和根平均直径的 RMSE 分别为 44.73 cm、4.96 cm2、0.09 cm3、0.05 mm,各个根系特征参数差异均不显著 ( P > 0.05)。在 N4、N12、N20 3 个氮处理下,番茄幼苗定植 16 d 内各根系特征参数值均为 N12 处理最大,且 N20 的根总长、根总表面积、根垂直投影面积、根总体积分别比 N4 的高 14.2%、13.2%、35.8%、27.7%,而 N4 的横截面最大根个数、一级侧根个数分别比 N20 的高 28.2%、30.4%。不同氮水平间,第 4 d 根总长、根总表面积、根垂直投影面积出现显著性差异 ( P < 0.05),N12 分别比 N20 显著高 113.9%、153.7%、113.8%。第 12 d 根总体积、横截面最大根个数出现显著性差异 ( P < 0.05),N12 分别比 N20 显著高 57.0%、117.9%。而根平均直径 16 d 内无明显差异 ( P > 0.05),均在 0.42～0.54 mm。 【结论】 利用将多视角成像系统和 GIARoot 软件平台结合的多视角图像法,进行无损测量获取根系特征参数值是可行的。通过对不同氮水平下番茄幼苗各根系特征参数分析表明,适当提高氮浓度可以促进番茄幼苗根系生长,20 mmol/L 的高氮对根系生长具有抑制作用,且相对于根总长、根总表面积、根垂直投影面积、根总体积,这种抑制对侧根数量尤为明显,氮素浓度对根平均直径影响最小。