玉米主要品质便携式检测装置设计与试验

我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。     

农畜产品品质安全高光谱无损检测技术进展和趋势

高光谱成像技术作为光学无损检测的一种新技术在农畜产品品质安全检测中被广泛关注和应用.综述了高光谱无损检测技术的研发现状.在果蔬品质安全检测上,高光谱成像技术可用于组成分分析、食用指标测定、质量分级评定等内部品质检测和外部形态特征识别、表面缺陷及污染物检测、冻伤检验等外部品质判定,以及农药残留、致病菌污染等安全评定.在生鲜肉检测应用方面,包括营养品质的组成成分分析、食用品质如嫩度、大理石花纹、新鲜度等指标评价以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.分析了高光谱无损检测技术的现状及问题,并针对目前农畜产品无损检测的发展趋势进行前景展望.     

基于高光谱反射特性的猪肉新鲜度和腐败程度的对比分析

为有效评价猪肉在贮藏过程中的品质变化,分析相同猪肉样品在相同环境条件下挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量与菌落总数（total viable count,TVC）的变化规律。结果显示,在4?℃冷藏15?d猪肉TVB-N含量与冷藏时间成“J”型变化规律,而TVC与冷藏时间成“S”变化规律。当TVB-N含量在第7.5天达到国家标准规定新鲜度限定值（15 mg/100 g）时,TVC已远超国家标准限定值（6（lg（CFU/g）））,达到7.92（lg（CFU/g））。当TVC在第5.5天达到国家标准限定值时,TVB-N含量仅为10.65?mg/100?g;即在相同贮藏条件下,依据国标TVC指标判定猪肉为“腐败肉”时,而根据TVB-N含量猪肉仍被判定为“新鲜肉”。在此基础上,利用可见-短波近红外高光谱反射技术采集猪肉高光谱数据,建立不同预处理的TVB-N含量与TVC偏最小二乘回归模型。结果表明,利用多元散射校正预处理建立的TVB-N含量模型与1阶导数预处理建立的TVC模型预测效果最好。Rp分别为0.957?2与0.968?2,预测集标准误差分别为2.802?5?mg/100?g与0.332?7（lg（CFU/g））,实测值的标准偏差与预测集的标准误差比值分别为3.093?7和3.434?1;外部验证集相关系数分别为0.928?3与0.930?5,标准误差分别为3.556?2?mg/100?g和0.515?7（lg（CFU/g））。本研究能为高光谱技术更好地应用于猪肉的品质检测提供一定理论依据。     

拉曼光谱技术在农畜产品品质安全检测中的进展

本文综述了拉曼光谱技术应用于农畜产品品质安全检测的研究进展,从原理及分类出发,以各个技术方向为框架介绍拉曼光谱技术在农畜产品各个方面的进展,并分析实际问题,提出发展趋势。作为无损检测技术的重要支撑技术,拉曼光谱检测技术已经被开发应用于农畜产品品质安全检测的各个方面。激光拉曼光谱技术的成熟推动了拉曼光谱检测技术蓬勃发展,傅立叶拉曼光谱技术、显微拉曼光谱技术、共振拉曼光谱技术和表面增强拉曼光谱技术在农畜产品品质安全检测方面均具有巨大的潜力。     

开展无损检测研究, 保障食品质量安全

<正>食品质量与安全是国内外人们关注的热点,如何保证食品从原料到产品的质量安全还面临较多的问题和挑战。国内的高校、研究机构和企业主要还是主要依赖于常规的微生物检测、理化检测和感官评估等较为传统的方法。随着新型检测技术的发展,高效、灵敏和快捷的技术已逐步得到重视并逐渐替代传统的检测方法。无损检测技术作为其中的一类,广泛应用在农畜产品、果蔬产品的新鲜度、品质检测和有害物质检测方面,在食品质量与安全领域发挥的作     

便携式豆类品质监控系统研究

传统的破坏性检测方法已难以满足豆类品质快速检测的需求。现有的无损检测设备存在稳定性及准确性不高等问题,为提高豆类品质含量检测装置的性能,基于近红外光谱技术研发了豆类品质无损检测装置,体积小、便于携带,能够适用于现场检测。基于所研发的装置,各取30个黄豆、绿豆、红豆、黑豆样本,通过旋转静态采集多次光谱求平均值与采集1次光谱的方式,对同一样品重复测量20次,得出随着采集次数的增加,光谱反射率变异系数平均值逐渐减小直至平缓,选取最佳豆类采集次数分别为16、8、14、16,对应的光谱变异系数平均值为2.9%、2.435%、2.763%、3.019%。以黄豆为例,选取80个样品,使用不同的预处理方法,分别建立黄豆蛋白质、粗脂肪和淀粉含量的偏最小二乘预测模型,结果表明,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数预测的最优模型预处理方式分别为SG-MSC、SNV、SNV,其预测集相关系数R_p分别为0.974 6、0.950 5、0.960 7,均方根误差分别为0.249%、0.572%、0.623%。取40个黄豆样本对装置模型进行试验验证,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数的独立验证相关系数R     

生鲜猪肉水分含量的快速无损检测

目的 研究生鲜猪肉水分含量与1000~1680 nm范围内近红外吸收光谱之间的关系, 对生鲜肉的水分含量进行快速无损检测。方法 将原始光谱经中值平滑、多元散射校正和一阶导数复合预处理, 结合多元线性回归和偏最小二乘回归两种建模方法建立生鲜肉水分含量的预测模型。结果 应用所建立的模型对111个实际生鲜猪肉样品的水分含量进行预测, 得到较为满意的预测结果, 两种模型的预测相关系数分别为0.839和0.810。结论 所建模型适合于生鲜猪肉水分的无损快速检测。     

基于高光谱技术苹果硬度快速无损检测方法的建立

目的 利用高光谱技术建立苹果内部品质无损检测的方法。方法 将高光谱图像的光谱信息和空间信息结合, 采用洛伦兹函数对苹果高光谱的空间散射曲线进行拟合, 提取拟合曲线的相关参数, 利用拟合参数对苹果硬度进行建模分析。结果 拟合曲线与原散射曲线的相关系数R达到0.99以上。分析比较多种统计建模方法对不同拟合参数的建模效果, 结果表明: 在524~1016 nm波段范围内, 利用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)对拟合曲线的峰值建立硬度的预测模型, 校正集预测值与标准值的相关系数Rc=0.89, 校正集标准误差SEC=0.71×105 Pa, 验证集预测值与标准值的相关系数Rv=0.88, 验证集标准误差SEV=0.88×105 Pa。结论 利用高光谱散射成像技术, 采用偏最小二乘的方法对拟合峰值建模, 可以实现苹果硬度的快速无损检测。     

基于可见/近红外光谱技术的腐坏猪肉检测控制系统设计

目的 设计腐坏猪肉的快速、无损检测控制系统。方法 通过研究可见/近红外光谱技术, 根据其在应用过程中的使用特点并结合实际情况的需求, 设计检测系统的总体方案。结果 设计检测系统方案, 包括检测对象、检测指标, 设计控制系统的结构、功能和工作流程。结论 光纤探头距离样品高度为10 cm, 单个样品检测时间控制在5 s内, 使用DSP作为控制核心, 用于检测猪肉是否腐败。     

基于支持向量机的牛肉嫩度等级评价模型研究

目的 利用VIS/NIR反射光谱建立基于支持向量机的生鲜牛肉嫩度等级的评价模型。方法 以牛肉背最长肌为研究对象, 选取样本58个, 在牛肉新鲜切口处采集波长范围400~1700 nm的反射光谱信息, 使用肉类嫩度测量仪测量牛肉剪切力值, 应用支持向量机(SVM)模型评价牛肉嫩度等级。结果 应用SVM模型可以较好地实现对牛肉嫩度等级的评价。尤其是经主成分分析降维预处理, 结合径向基核函数SVM, 对牛肉训练集嫩度等级的回判率达到95%, 对样品校正集判别的准确率进一步提高至83.3%。结论 SVM模型对牛肉嫩度等级评价结果较好, 进行主成分分析后, 判别结果有所提高。