农产品病虫害高光谱成像无损检测的研究进展

高光谱成像是一种新兴的无损快速检测技术,可以同时获取研究对象的图像和光谱信息,集成了光谱分析和图像处理的优势,已成为农产品病虫害信息快速、无损检测的重要手段之一,在农产品的溃疡病、褐斑病、白粉病、黑星病、腐烂、虫蛀等病虫害无损检测中的应用越来越广泛。本文简述了高光谱成像系统,总结分析了其在水果、蔬菜、肉类、谷物等农产品病虫害无损检测中的国内外最新研究进展,提出了农产品病虫害高光谱成像技术检测的未来研究发展方向,以期对相关研究人员的研究工作提供参考。     

高光谱图像技术在水果无损检测中的研究进展

为保证水果质量,满足企业与消费者的需求,势必要对水果进行品质检测和分级处理.高光谱图像作为一种新型的无损检测技术,融合了图像学和光谱学的优点,可以快速、无损地获取水果的空间和光谱图像信息,从而全方位的反映水果内外部的品质信息.因此,该技术在水果品质无损检测领域具有巨大的发展前景.该文主要介绍了高光谱图像系统的基本原理、图像的采集和分析方法、国内外水果无损检测的应用以及未来的发展前景.     

基于太赫兹技术的复合材料无损检测研究综述

随着高性能复合材料在航空航天和军事等高新领域的广泛应用,对其质量和性能检查的要求愈加引起重视,如何通过各种方法对复合材料进行无损检测成为近年来研究人员关注的热点和研究方向。太赫兹波量子能量低,对大多数非极性物质透明,因此使用太赫兹技术对复合材料进行无损检测有着独特的应用优势。本文基于太赫兹技术的特点,对太赫兹时域光谱和太赫兹成像技术的无损检测分别进行了详细的论述,并总结了目前复合材料的太赫兹无损检测技术发展趋势,最后对其发展前景进行了展望。     

光声光谱技术在现代生物医学领域的应用

光声光谱技术是一种研究物质吸收光谱的新技术,已经成为分子光谱学的一个重要分支。作为现代生物医学领域研究的一种有力的分析工具,光声光谱技术克服了组织散射特性对测量结果的影响,为生物组织样品的研究提供了一种灵敏度高、样品可不经预处理的无损有效检测方法。简述了光声光谱技术的基本原理、实验装置,重点介绍了光声光谱技术在现代生物医学领域研究中的最新应用情况。     

基于射频通信的近红外智能光谱检测系统设计

针对传统物质检测的实际情况,结合近红外光谱分析与无线通信技术,提出了一种以2.4 GHz射频技术和GPRS通信技术为核心的近红外智能光谱检测系统设计方案。该系统以多无线通信协议的STM32WB55微控制器为核心,采用2.4 GHz射频通信技术进行近距离数据传输,通过GPRS移动通信网络进行数据远距离传输和系统的控制。最后通过实验表明,该检测系统具有结构简单、易于扩展、高可靠性及灵敏度高等特点,特别适合于水果、农产品等的无损检测和监测,具有广阔的应用前景。     

易燃液体无损光谱检测技术综述

易燃液体在食品、化工、能源等领域均有广泛应用,并创造了巨大的经济价值。然而,该类液体易燃易爆,且在使用过程中可能会产生有毒蒸汽,因而它的无损检测对于促进工业生产和保障人民的人身财产安全具有深远意义。光谱检测技术具有快速、在线检测、无损、样品无需预处理、检测精度高等优点,在易燃液体检测中发挥了重要作用。本文综述了易燃液体光谱检测方法的技术原理,重点介绍了近红外光谱法、拉曼光谱法、紫外光谱法、荧光光谱法和太赫兹时域光谱法等5种典型易燃液体光谱检测技术的发展历程和应用现状,同时结合光谱技术的优缺点,对其未来发展前景进行了展望。     

果蔬品质高光谱成像无损检测研究进展

介绍了高光谱成像检测基本原理,概括了果蔬品质高光谱成像无损检测的研究现状,总结了果蔬高光谱成像数据的分析和处理方法,分析了果蔬品质高光谱成像无损检测中存在的问题,提出了果蔬品质高光谱成像技术的进一步研究方向。     

畜产品品质的高光谱图像无损检测研究进展

应用新兴的高光谱图像技术对畜产品品质进行无损检测是当前的研究热点之一。介绍了该技术的基本原理和分析过程,总结分析了国内外畜产品品质高光谱图像无损检测的研究现状和存在问题,提出了畜产品品质高光谱图像技术检测的未来研究发展方向,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。     

神经细胞中五种常见物质的太赫兹波谱的推定

利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对神经细胞中常见的5种物质(L-谷氨酸、γ-氨基丁酸、肌酸、盐酸多巴胺和肌醇)的纯品进行特征谱检测。实验结果显示,5种物质在太赫兹波段有明显且独特的吸收谱线,并且同一种物质不同浓度的吸收系数符合朗伯比尔定律。此外,利用CASTEP软件包对5种物质的光谱进行仿真,结果显示太赫兹波段光谱特征吸收峰的成因主要由分子基团的振动而引起。之后,对肌醇、L-谷氨酸、γ-氨基丁酸和肌酸的1:1:1:1混合物的谱线进行检测,结合最小二乘法等算法倒推,可以准确推断每一种物质的含量及比例。结果表明,当4种物质混合时,物质含量推断的准确率为94%以上,这一研究结果对于癌组织的早期检测有重大意义。     

基于LS-SVM的红外光谱技术在奶粉脂肪含量无损检测中的应用

脂肪是奶粉中重要的组成部分,实现对奶粉中脂肪含量的快速、无损检测十分重要,为此研究了400～6666cm-1范围的红外光谱技术对不同品种奶粉的脂肪含量的无损检测.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对光谱透射率值和脂肪含量值进行建模.模型在全红外波段范围对样本脂肪含量预测得到了较好的结果,绝对系数(R2p)达到0.9796,预测误差均方根(RMSEP)为0.8367.预测结果要优于BP人工神经网络(Back Propagation Neural Networks, BP-NN).说明红外光谱技术能够实现奶粉脂肪含量的无损检测,检测过程比化学检测方法简单快速,操作性强.文章同时还研究了分别基于中红外光谱范围和近红外光谱范围的建模.模型预测结果显示分别基于中红外光谱和近红外光谱区域的模型预测效果都比全波段建模略差.本研究为今后奶粉脂肪含量快速无损检测仪器的开发奠定了理论基础.