国内外瓜果品质的无损检测技术
农产品质量检测中无损检测技术发展研究
农产品质量检测中无损检测技术发展研究无损检测技术是一种能够在不破坏被检测物体的情况下获取其内部结构、物理性质和化学性质信息的检测方法。
在农产品质量检测中，无损检测技术可以应用于果蔬、粮食、畜产品等各个方面。
其主要包括以下几个方面的应用：1. 果蔬类产品无损检测在果蔬类产品的无损检测中，主要应用的技术包括红外成像技术、电子鼻技术、近红外光谱技术等。
通过这些技术，可以快速、准确地检测果蔬的成熟度、瑕疵和内部品质，为果蔬的存储、运输和销售提供了重要的数据支持。
在粮食类产品的无损检测中，主要应用的技术包括声波检测技术、电磁波检测技术、光学检测技术等。
这些技术可以用于检测粮食的含水率、杂质率和品质等指标，为粮食生产和加工提供了重要的技术支持。
目前，国内外在农产品质量检测领域已经涌现出了许多无损检测技术的应用案例和研究成果。
以国内为例，农业部门积极推动无损检测技术在农产品质量检测中的应用，不断开展相关研究和实践。
在果蔬类产品的无损检测领域，国内一些农产品加工企业已经引入了近红外光谱技术和电子鼻技术，用于对果蔬成熟度和瑕疵进行无损检测，取得了良好的效果。
在国外，一些发达国家也在农产品质量检测中大力推广无损检测技术的应用。
日本在农产品无损检测技术方面积累了丰富的经验，已经将红外成像技术、声波检测技术等应用于果蔬和粮食的无损检测中，为其农产品出口提供了重要的技术支持。
随着科学技术的不断进步和人们对农产品质量安全的重视程度不断提高，无损检测技术在农产品质量检测中的应用前景十分广阔。
未来，该领域的发展主要有以下几个趋势：1. 多元化技术应用未来，农产品质量检测将更加注重多元化技术的应用。
除了目前已经应用的红外成像技术、声波检测技术等外，还有望引入更多新型无损检测技术，如人工智能识别技术、激光成像技术等，以提高农产品质量检测的精度和准确度。
2. 自动化检测设备未来，农产品质量检测设备将更加趋向于自动化和智能化。
如今，随着无人机技术和机器人技术的发展，农产品质量检测设备有望实现远程无人操作和智能化决策，大大提高农产品质量检测的效率和准确性。
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用
无损检测技术是一种能在不破坏被检测物体的情况下获取相关信息的技术。
近年来，
随着果品质量安全检测的重要性日益突出，无损检测技术在果品质量安全检测中的应用也
越来越广泛。
无损检测技术在果品外观质量检测中发挥了重要作用。
传统的果品外观检测主要依靠
人工目视，存在着主观性高、误差大的问题。
而无损检测技术可以通过光学成像、红外成像、超声成像等手段获取果品的外观信息，从而实现自动化、高效率的果品外观质量检测。
利用红外成像技术可以快速检测果品表面的腐烂、病斑等缺陷，提高果品的质量安全。
无损检测技术在果品内部质量检测中也有广泛的应用。
果品的内部质量对于果品的口
感和食用安全至关重要。
传统的内部质量检测主要依赖于采样和实验室检测，费时费力。
而无损检测技术可以通过透射成像、声学检测等手段，无需破坏果品，即可获取果品的内
部信息。
利用超声波在果肉中的传播速度和衰减情况可以评估果实的质地和成熟度，实现
快速、非侵入式的果品内部质量检测。
无损检测技术还可以应用于果品的安全性检测。
随着人们对食品安全的关注，对果品
中农药残留、重金属等有害物质的检测要求越来越高。
传统的分析方法需要取样并送至实
验室进行检测，周期长、成本高。
而无损检测技术可以通过红外光谱、近红外光谱等手段，实现对果品中有害物质的非侵入式、快速检测。
利用红外光谱技术可以实时检测果汁中的
糖分含量、酸度等指标，为果品的质量安全提供保障。
无损检测技术在农产品品质检验中的应用
红柿的硬度分组； ｌ ｄ ｒ Ｄｅｗｉｅ Ｓ 用铁摩辛柯 Ｊ ］
弹性理 论建立 了弹性球与平面冲击的位移 与力的数学模 型【。 ６ 】
红 柿、 果和土豆等农产品的大小、 苹 形状 、 颜 色和表面 损伤 的检 测中，在缺陷等品 质 检测方面取 得丰硕成 果。如龙满生【利用 ｌ ２ 计算机视觉技 术和人工神 经网络技 术 ， 建 立 了以果实形状 、颜色和缺陷为判别依据 的苹果外观 品质综合分级 系统 ；应义斌等 建立 了用于柑橘成熟度检测的计 算机视
农产品品质的无损检测技 术是近年来
发展起来的一项新技术 ，是利用农产 品结 构异常或缺陷的 存在所 引起的对 热、 声、
理的农产品硬度检测方法 ，如机械冲击产
生 的声频 信号 检测、机械 冲击相应 的频率 分析和水果 冲击力检测 。 例如 ， ｉｎ ｙ用 Ｆｎ ｅ 强迫振动的 方法研 究了苹果 、梨 、桃的杨 氏模量与水果生长期 的关系 对甜瓜的声学特性研究发现 ，
可利用声波的传播速度来确定甜瓜 的成熟 程 度 等 ［。 ５ １ ２ ２ 力学 特性 检测技术的应用 ． 力学特性检测技术是基于动 力学原理
检测方法 ， 部分实现 了远程 在线快速检 并 测；朱文静等ＩＩ “采用滤光 片型近红 外光谱
觉系统 ， 通过测 定柑橘 的表皮颜 色信息 来 判断其成熟 度等 。 ２ ５核磁共振检测技 术的应用 ．
２ ３光学特性检测技 术的应 用 ． 光学特性检测技术是利用被检对象对 光的吸收、散射 、反射 和透射 等特性 来确
定农 产 品 内部 品 质 的 一 种 方 法 ，可 广 泛 用
生产；林敏等｝ 于离散余弦变换和 Ｂ ８ 】 基 Ｐ神
经 网络 ，建 立 了玉 米 的 近 红 外 光 谱 与 其 成
无损检测水果品质的方法及果品仪器清单
无损检测水果品质的方法及果品仪器清单水果品质的主要评定指标通常包括糖度、酸度、成熟度、新鲜度、硬度等多种理化指标。
传统的水果品质评定方法主要是化学分析法，需要耗费相当的化学试剂，测试分析过程烦琐，速度慢，通常用测定少量的样本来代替批次水果的品质，而且测试时必须破坏水果，在水果品质分级中实际意义不大。
近年来兴起的无损检测法，依据水果物理力学、光学、电学、生物学特性，在不破坏水果本身测定了水果的相关理化指标，不需要化学试剂和烦琐的分析过程，方法简单、快捷，测试数据准确性高，有利于实现果品内部品质的在线分级控制，因此有广泛的应用前景。
水果品质的无损检测法在国内外均有相当的研究，有的已得到商业应用。
本文将介绍电特性测试法、动态特性测试法、近红外线测试法、声学特性分析法等几种水果无损检测法的测试原理。
1、果品仪器—电特性测试法水果的生物组织内部存在大量带电粒子形成的生物电场，水果在生长成熟、受损及腐败变质过程中的生物化学反应将伴随物质和能量的转换，导致生物组织内各类化学物质所带电荷量及电荷的空间分布的变化。
生物电场的分布和强度，从宏观上影响水果的电特性。
Thompson 等人研究了300～900 MHz 频段内苹果电特性的变化规律，发现苹果电特性与其成熟度密切相关。
Mclendon 等人发现在0.5～5 kHz频段内梨的介电常数和损耗角正切随频率增长而呈减小趋势。
但随着梨的逐渐成熟，两者均逐渐增大。
Nelson 等人在0.2～20 GHz 频段内对多种水果进行了研究，结果表明所测试的水果的介电常数随频率的增加均稳定减小。
加藤宏郎在10 Hz～13 MHz 频段内对比分析了损坏水果与正常水果在电特性方面的差异，结果表明损坏水果的串、并联等效电阻及阻抗在该频段内低于正常水果，而串联等效电容及损耗因数值则比正常水果大，串联等效电阻与水果的新鲜度或成熟度相关。
水果内部品质与宏观电特性的关系如下：水果电特性的检测方法有切片、突刺、接触和非接触等方法，前二种属于有损检测，后二种将被测水果直接放入平板电极间测定其电特性参数，属于无损检测。
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用无损检测技术是一种非侵入式的检测方法，通过使用一系列工具和装置对物体进行感知、检测和诊断，以实现对物质内部构造、组成和性质的分析和评估。
随着现代科技的发展，无损检测技术在农业领域得到广泛应用，其中包括果品质量安全检测。
果品质量安全检测是果品产业链中不可或缺的一环。
传统的检测方法需要取样、破坏性检测，无法满足大批量的果品质量检测需要。
而利用无损检测技术进行果品质量安全检测可以不破坏果品的完整性，实现对果实内部组织结构、化学成分、营养成分及其质量安全状况的评估，为果品加工、运输、销售提供了科学依据，保障了消费者的健康。
1.近红外光谱技术近红外光谱技术是一种依据物质在不同波长范围内反射、吸收、透射等光学特性进行检测的技术。
近年来，该技术在果品质量检测中得到广泛应用。
根据果品近红外光谱图谱，可以得到果品的水分、总糖、维生素C、酸度等指标数据，从而判定果品的成熟度和质量。
比如针对葡萄酒的生产制造，使用近红外光谱技术可以实现对葡萄酒的酒精度、酸度、残留糖分等指标的无损检测。
2.成像技术成像技术是一种无损检测技术，利用不同的传感器对果品进行成像分析。
常见的成像技术有X射线、磁共振成像技术等。
通过成像技术可以对果品的内部构造和组织结构进行清晰的展示，诊断果品有无病害或虫害，并测定其成熟度和品质。
例如，利用磁共振成像技术可以实现对苹果、梨等果品的分子成分分析和位置分布定位。
3.超声波技术超声波技术可以实现对果品内部精确的测量，同时还可以检测果品的质量变化和损伤情况。
在果品贮藏期间，通过超声波检测技术可以监测果品的硬度、水分和成分含量等指标。
此外，还可以应用超声波技术检测果汁中的悬浮物和脂肪颗粒，降低果汁沉淀率，提高果汁纯度。
综上所述，无损检测技术在果品质量安全检测中的应用有很大的潜力，可以实现快速、准确、无损的检测和评估，为果品质量安全提供保障。
未来，随着科技的不断升级和发展，无损检测技术将更加完善，为果品质量安全检测提供更加优质的服务。
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用引言
随着人们对食品质量与安全的日益关注，无损检测技术在果品质量安全检测中的应用也变得愈发重要。
无损检测技术是指在不损坏被检测样品的情况下，通过对被测样品的内部结构、质量等进行全面、准确的检测与分析的一种技术手段。
在果品行业中，无损检测技术的应用可以有效地提高果品的质量与安全水平，保障消费者的健康，促进果品行业的可持续发展。
本文将从无损检测技术的概念、原理、特点以及在果品质量安全检测中的应用等方面进行探讨。
二、无损检测技术的原理
（一）声学原理
声学无损检测技术是一种利用声学原理进行材料内部缺陷检测的技术手段。
声学无损检测技术能够通过对被检测材料内部声波的传递、反射、漏泄等进行全面而准确的检测与分析。
通过对声波的传播、传播速度及反射等进行检测与分析，可以准确地判断被检测材料内部的缺陷、实际情况等，为果品的质量安全提供了有力的技术支持。
三、无损检测技术的特点
（一）准确性高
无损检测技术具有较高的准确性，在对被检测样品的内部结构、质量等进行检测与分析时，能够做到全面、准确、细致，为果品的质量安全提供了有力的技术支持。
（三）适用范围广
无损检测技术适用范围广，不仅可以应用于果品质量安全检测，还可以应用于其他材料、构件的检测与评估，具有较强的普适性与通用性，为果品的质量安全提供了有力的技术支持。
（三）果品保存及运输过程监测
无损检测技术可以对果品保存及运输过程进行全面、准确的监测与分析，能够及时发现果品保存及运输过程中出现的问题，为果品的质量安全提供了有力的技术支持。
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用
无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用【摘要】本文介绍了无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用。
在简要介绍了背景和研究意义。
在详细讨论了光学成像技术、声学测试技术、电磁波检测技术和磁共振成像技术在果品质量安全检测中的具体应用。
通过这些无损检测技术，可以非破坏性地检测果品的质量和安全性，提高果品检测效率和准确性。
在展望了无损检测技术在果品质量安全检测中的前景，强调了其在未来的发展潜力。
通过本文的介绍，读者可以更深入了解无损检测技术在果品质量安全检测中的重要性和应用前景。
【关键词】无损检测技术、果品质量安全检测、光学成像技术、声学测试技术、电磁波检测技术、磁共振成像技术、前景、总结、展望1. 引言1.1 背景介绍果品质量安全一直是消费者和生产者关注的焦点之一。
随着人们生活水平的提高，对果品品质和安全性的要求也越来越高。
传统的果品检测方法往往需要破坏性的采样或化学处理，不仅破坏了果品的整体性，还可能残留有害物质，对人体健康造成威胁。
发展一种无损检测技术对于果品质量安全至关重要。
无损检测技术是一种可以在不破坏被检测物体的情况下获取物体内部信息的技术手段。
通过应用无损检测技术，可以实现果品的快速、准确检测，同时保证果品的完整性和安全性。
在果品质量安全检测中，光学成像技术、声学测试技术、电磁波检测技术和磁共振成像技术等无损检测技术被广泛应用，为果品的质量评估和安全检测提供了有力的技术支持。
本文将重点介绍无损检测技术及其在果品质量安全检测中的应用，旨在探讨无损检测技术对果品质量安全检测的意义和作用，为果品行业的发展和消费者的健康提供参考依据。
1.2 研究意义果品质量安全一直是消费者关注的重要问题，而无损检测技术的应用可以有效地提高果品质量安全检测的效率和准确性。
通过无损检测技术，可以在不破坏果品本身的情况下，对果品的内部结构、口感、成熟度、营养含量等进行全面、准确地检测和分析，从而及时发现果品内部存在的问题和隐患。
果品无损检测技术的研究现状
果品无损检测技术的研究现状周新仁 丁继高(农八师143团机关,石河子,832000)摘 要 无损检测是近年来发展起来的高科技技术之一,在工业和农业的应用方面得到了广泛的研究。
文中综述了目前无损检测技术在国内外果蔬产品品质检验中的应用现状,并指出了果品品质无损检测技术的发展方向。
关键词 无损检测,果品,品质检验第一作者:学士,副教授。
收稿时间:2004-08-02,改回时间:2004-09-10 随着生活水平的提高,人们在满足果品和蔬菜数量需求的同时,对质量也提出了更高的要求。
人们不仅要求果蔬大小相同,而且要求品质一致。
为了对大量生产的果蔬进行自动分级和品质鉴定,国内外有许多学者长期从事这一领域的研究。
果蔬品质的检测方法大致可分为近红外分析法、声学特性分析法、X 射线分析法、计算机图像检测法、电、磁特性分析法、可见光成熟度分析法以及激光分析法等。
其中,无损检测应用更加广泛,是近几年发展的高新技术之一。
无损检测又称非破坏检测,即在不破坏样品的情况下对其进行内部品质评价(包括糖度、酸度、硬度、内部病变等)的方法。
该方法检测速度较传统的化学方法迅速,又能有效地判断出从外观无法得出的样品内部品质信息。
由于消费者在选购水果时极为看重其内部品质如口感、糖度和酸度,因此研究基于水果光学特性的内部品质无损检测与分级技术,并将研究成果应用到水果产后处理生产线上具有广阔的市场应用前景。
本文分析了水果的光特性、电特性、声学特性检测原理及方法,并综述了国内外的最新研究进展。
1 无损检测技术的应用111 果品光特性无损检测的原理分析由于水果的内部成分和外部特性不同,在不同波长光线照射下会有不同的吸收或反射特性,也就是说,水果的分光反射率或吸收率在某一特定波长内会比其他部分大,根据这一特性结合光学检测装置能实现水果品质的无损检测[1]。
考虑到水果品种的多样性和形状的特殊性,用于水果内部品质光特性检测的系统主要由光源系统,入射出射光纤组件,光电检测转换器和信号放大转换系统,显示输出等硬件系统和用于光谱采集和数据处理的软件系统组成。
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国内外瓜果品质的无损检测技术滕 斌 王 俊(浙江大学农业工程与食品科学学院 杭州 310029) 摘要 介绍国内外瓜果品质的无损检测技术,通过对瓜果的电学特性、声学特性、光学特性、核磁振及振动特性来对一些瓜果的品质进行检测,检测结果更加准确。
关键词 瓜果品质 无损检测 应用 进展 近年来,随着对水果需求的提高,国内外水果品种增多,产量逐年上升,人们对水果品质也有了更高的要求。
许多研究表明水果在采摘、包装、储运及加工等作业环节中的损失率高达30.45%,其主要原因:一是不同成熟度的水果相互混杂,二是病害果掺杂在正常果之间,三是作业中受到各种力的作用而导致机械损伤。
若能根据水果的不同物理特性对果品品质进行评定与分级,从而对过于成熟和不新鲜的水果能及时加工,对提高储藏质量是非常重要的,而在流通及销售中,如能实现严格的质量分级和大小分级,既能保护消费者的利益,又可提高水果的加工质量和出品等级。
为此,国内外许多科研工作者对水果的物理特性进行了大量的研究。
1 利用水果的电学特性进行果品品质评价国外对水果电学特性的研究起步较早,Thompson and Zaehariah (1971)在300～900MHz 的频率范围对苹果的介电特性进行了研究,发现苹果的介电特性随其成熟度的不同而变化,未成熟果的介电常数在这个频率范围内几乎保持不变,而成熟的苹果随着频率的增加介电常数减少。
Nelson 等人(1993～1995)在0.2～20GHz 的频率范围上对一些水果进行了研究,结果介电常数随水果种类的不同而不同,但是在这段频率范围内,所测试水果的介电常数随频率增加均匀稳定减少,损耗因数随频率的增加开始呈减少趋势,但对水果的电特性和水果内部品质之间的相互关系没有进一步研究。
张立彬等人(1996)进行了苹果、梨的电学特性与新鲜度的关系的研究,随着水果新鲜度的降低,在切片组织腐烂或损伤与非腐烂或无损伤的两种情况下,它们的电特性与正常组织相比,呈现相反的变化,在切片组织已有腐烂或损伤的情况下,其等效阻抗值显著地比新鲜的正常果肉要小,而相对介电常数及损耗因数则比正常组织来得大。
这种特性是由于腐烂、损伤果肉的细胞膜劣化变质或受到损坏后,引起电容增加,而其电阻随之下降造成的,由于要破坏完整果实,这种品质检测方法,在目前应用的不多。
2 利用水果的声学特性进行果品品质评价利用水果的声学特性对其品质进行无损检测是近几年发展起来的新技术。
水果的声学特性是指水果在声波作用下的反射、散射、透射特性和吸收性、衰减系数、传播速度及其本身的声阻抗与固有频率等,它随着水果内部组织的变化而变化,不同水果的声学特性不同,同一种类品质不同的水果其声学特性也存在差异,根据水果的声学特性即可判断其果品品质。
Finney (1967)首先研究发现香蕉的成熟程度与杨氏模量有很好的相关性,并通过研究杨氏模量和其共振频率的关系测出了香蕉硬度随成熟度的变化关系;Salveit 等(1985)和Amstrog 等(1990)的研究表明,苹果、西红柿和西瓜的共振频率均随着贮藏时间的延长而减小,并与硬度显著相关,据此他们分别建立了测定西红柿的成熟度及苹果硬度的方法;Sarkar 和Wolfe(1983)发现超声波的频2现代化农业 2001年第1期(总第258期)率是影响超声波在水果组织中的穿透能力的重要因素,指出应采用频率为10～15KHz的超声波,并提出了用超声波检测柑桔属水果果皮光滑度、西红柿表面裂纹等的方法;陈介余等(1990)研制成功了利用西瓜的声波响应特性对西瓜的内部品质和成熟度等进行无损检测的装置;Sugiyam a等(1985)对甜瓜的声学特性研究发现,随着甜瓜的成熟,声波在甜瓜中的传播速度和共振频率均降低,两者的变化趋势完全一致,而且传播速度与甜瓜果肉的硬度有很大相关性,相关系数为0.832,因此可利用声波的传播速度来确定甜瓜成熟,试验表明,适宜食用的成熟甜瓜的声波传播速度为37～50m/s。
总之,利用水果声学特性对其进行无损检测的方法,具有适应性强、检测灵敏度高、对人体无害、使用灵活、设备轻巧、成本低和易实现自动化等优点,目前国外已逐步进入实际应用阶段,国内对这方面的研究尚不多。
3 利用水果的光学特性进行果品品质评价由于水果的内部成分及外部特性不同,在不同波长射线照射下,会有不同的吸收或反射。
当一束光照射到水果表面时,一部分光从水果表面反射回来,另一部分被水果的不同组成成分吸收,吸收量与水果的组成成分、波长及照射路径有关。
水果的反射特性取决于入射光和水果的光学特性,因此可以将待测样品及标准样品的透过或反射光由光电管等检测,经放大A/D转换后输入内置CPU,计算出反射率或透光率,再进行果实正常部分和损伤部分的灰度对比,从而可检测出水果品质。
李晓明等人(1993)对桃的分光反射特性进行了测定和比较,结果得出,在可见光波长域内,两者的反射率差异极小,800nm以上的近红外波长域,反射率差值较大,因此利用近红外图像能检测出肉眼看不见的损伤。
李晓明等人还对梨的正常部分和腐烂褐变的分光反射特性作了测定,结果发现,正常部分和腐烂部分分光反射率在可见域内有较大差异,最大达32%,在波长小于1900nm的近红外域,其分光反射率之差最大达10%。
4 利用水果的振动特性进行果品品质评价利用声振法对瓜果类产品进行成熟的无损检测是一种很有效的方法,国内外许多科研工作者对此进行了大量研究。
葛等人(1997)利用振动理论对西瓜成熟度进行了无损检测研究,他根据空心球理论,将一长轴为28.50cm,短轴为21.82cm的椭球形熟西瓜作为空心球看待,取其皮厚1.20cm,将西瓜按经纬线划分为864个单元,应用动力有限方法,导出西瓜动弹性模量E的估算式为: E=4p l2f2(4+$f2/3f2)式中p为密度,l为西瓜试样的纵向尺寸,f为共振基频,$f为半带宽频率,测出共振频率及半功率带宽即可求出动弹性模量E,然后求得用空心球理论模型计算的成熟瓜和完全不成熟瓜的各阶振型。
经过对二者比较发现,按空心理论模型计算的成熟瓜除了具有椭球式振型、呼吸式涨缩振型外,还存在一个十分独特的多边形振型,例如其第三阶振型为三角振型,在更高阶处有四边形、六边形等振型出现。
而按空心球理论模型计算的不完全成熟瓜,仅存在椭球式振型、呼吸式涨缩振型及扭转振型等,不存在这一多边形振型,这一现象的发现从结构理论上提供了一个重要的判断西瓜成熟与否的标志,即以第三阶振型是否为三角形振型作为确定西瓜成熟度的标志。
陈萃仁等人对草莓果实振动损伤进行了研究并建立了预测模型,研究表明,影响草莓果实振动损伤的主要因素依次为振动强度、振动时间和成熟度。
5 利用核磁共振技术进行果实品质检测核磁共振技术(NM R)是探测浓缩氢核及被测物油水混合团料状态下响应变化,因此核磁共振方法能被用来检测含油水果的水分。
研究发现,核磁共振技术在测定苹果、香蕉的糖度和含油成分方面有潜在价值,核磁3国内外瓜果品质的无损检测技术 滕 斌 王 俊共振能产生果实内部组织的高清晰图像,它已被应用于农产品品质因素的无损检测,如压伤、虫害、成熟度等。
研究还发现,试验中可能产生的偏差如回声、清晰度、切片厚度能对样品特性图像产生深刻的影响。
Chen等人(1988)利用NMR技术来测度桃和梨,结果在NM R图像中,果实的受损伤部分比邻近区域更亮,有虫害的比没有虫害的部分要暗,干枯的部分比正常部分要暗淡,有空隙的部分要显得暗淡,成熟度高的果实比成熟度低的果实显得亮白,试验还表明改善试验参数将更有利于果实品质的检测,NM R图像表明了不同的水果或水果的不同部位有不同的强度,这种差异是由于质子的密度和松驰次数造成的。
6 利用机器视觉技术进行果实品质检测随着图像处理技术的发展和计算机软硬件的开发,果实品质自动检测和分级领域应用机器视觉系统已变得越来越具有吸引力。
目前,国外对利用机器视觉进行果实品质自动识别研究的对象非常广泛,如对苹果和西红柿的大小、形状、颜色及表面损伤与缺陷进行分级等等。
Taylor等(1984)首先报道了分别利用线扫描和模拟摄像机检测苹果损伤的试验,结论为利用数字图像技术检测苹果损伤至少可以达到人工分级的精度,而且线扫描摄像机在实际生产中应用前景似乎要更广阔一些。
Rehkugler和Krop(1986)研究了利用机器视觉进行苹果表面碰压伤检测并依据美国苹果标准进行了分级,研制成功了利用机器视觉进行缺陷检测和分级的苹果处理设备,经实验取得较好效果。
在国内,应用计算机视觉技术进行水果品质的无损检测研究取得了一定成果。
王江枫、罗锡文等(1999)探讨了应用计算机视觉技术进行芒果重量及果皮损坏检测的方法,分析了确立所需图像区域的算法,建立了芒果重量与其投影图像的相互关系。
杨秀坤等(1997)提出了应用计算机视觉技术检测苹果表面缺陷的方法。
陈晓光等(1997)设计了用于综合评价苹果果型的计算机视觉系统。
国内的一些研究者,应用人工神经网络技术,检测苹果表面缺陷和颜色,评价苹果果型等。
可以预见,将人工智能技术和图像处理技术相结合,是今后应用计算机视觉技术进行水果品质评价的重要发展方向。
7 小结早期的果实品质检测,大多依赖于果实的物理特性,一般不需要现代高科技技术,因此对果实品质的检测速度不快,其品质检测的精确度也很大程度上依赖于检测参数与质量素之间的相关程度。
目前,应用最广泛最成功的检测方法是光方法,它综合了光学传感和数据处理技术,能够方便地使果实得到高精度、高速度的检测。
随着计算机技术的发展,果实品质的检测已越来越多地与现代科技相结合。
在我国,超声波检测技术在工业和医学的应用已比较广泛,而在果实生产和加工中应用较少,但它的发展潜力是非常巨大的。
随着NMR传感器的发展及价格的下降, NMR技术也将是非常理想的一种检测方法,在果实品质检测中应用也会越来越广。
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