高光谱成像在鱼肉品质无损检测中的研究进展

高光谱成像（hyperspectral imaging,HSI）技术作为一种无损、快速、准确的绿色分析技术在水产品品质检测方面得到了广泛应用。集图像与光谱技术优势于一体,HSI技术可同时检测实验样品的物理和几何特征（颜色、大小、形状和质地等）,还可以提供内部组成成分的化学和分子信息（水分、脂肪、蛋白及其他氢键物质）。本文主要综述了HSI技术在鱼肉品质快速检测方面的最新研究进展,主要涉及到鱼肉的化学组成、物理属性、微生物污染以及新鲜度等四大方面。同时对HSI技术在鱼肉检测中的应用研究进行了展望,以期开发适用于不同检测要求的在线HSI设备。     

高光谱图像技术在食品无损检测中的研究进展

高光谱图像技术结合了影像学和光谱学的优点,可以同时采集一个物体的图像信息和光谱信息,是食品工业无损检测的未来发展趋势。本文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,在食品品质和食品卫生安全等方面的应用以及现阶段的限制和未来的发展方向。      

高光谱成像技术在农产品无损检测中的应用

高光谱成像技术具有“图谱合一”的特点,其汇集了传统成像和光谱技术的特点,能同时获得待测农产品样本的图像信息和光谱信息,因此该技术既可以通过成像技术检测物体的外部特征,又可以通过光谱技术得到农产品的内部品质和食用安全性信息,包括品种分类、理化指标测定、真菌感染检测和农药残留检测等。与传统检测方法相比,高光谱成像以其检测过程中前处理简单、无污染、无破坏性的特点,在农产品无损检测领域有所应用。从高光谱成像的理论基础出发,对其图像获取与分析方式进行概述,并阐述了高光谱成像技术在农产品无损检测领域中近五年的研究进展,以期为农产品的品种分类、营养品质和食用安全性评估方法提供参考。     

高光谱成像技术在果蔬品质安全无损检测中的应用

近年来,人们对果蔬品质关注度提高。随着成像技术和光谱技术的快速发展,高光谱成像技术广泛应用于各种果蔬产品的快速和非破坏性检测中。高光谱成像技术具有"图谱合一"的优点,可同时检测果蔬的内部、外部品质信息。本文介绍了高光谱成像技术的基本原理,综述了高光谱成像技术在果蔬内外部品质检测方面的应用进展,并简要分析了高光谱成像技术在果蔬品质检测中的发展趋势和面临的挑战,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。     

苹果品质高光谱成像检测技术研究进展

高光谱成像对水果的无损检测是近些年迅速发展的一项新技术,它能三维地获取被检测对象内部与外部多项特征。本文通过介绍高光谱成像系统结构、光源种类及扫描形式,归纳适用于检测苹果品质的系统类型,通过描述指标检测操作流程解析其中几个重要环节,并对国内外苹果指标检测的操作流程、建模方法、研究进展进行总结,最后提出苹果品质高光谱无损检测的研究方向和应用前景。      

高光谱成像技术在肉类安全无损检测的应用研究进展

高光谱成像技术在肉类安全品质预测及分选分级方面已取得了诸多成果。作者重点综述了其在肉类有毒有害物质检测、肉类掺假检测、肉类分选分级中的研究现状,讨论了其存在的不足及发展趋势,以期为肉类安全无损检测方法的研究提供参考。     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547nm波长下的特征图像.     

高光谱成像技术在食品品质无损检测中的应用探究

本文综述了高光谱成像技术和高光谱成像系统的原理,从食品新鲜度检测、生物污染检测、水分检测和固形物含量检测4个方面分析高光谱成像技术的应用,了解其检测要点与优势,以期提高高光谱成像技术的应用水平,更好地保证食品的品质和安全。     

高光谱成像技术在食品品质无损检测中的应用

高光谱成像技术结合光谱技术和图像技术的优势,能够很好的捕获光谱信息和图像信息。其丰富的光谱信息能够有效的提取样品内部特征。该分析技术已广泛应用于检测食品的水分含量、新鲜度、生物污染等。本文介绍并分析了高光谱成像技术在食品检测中的各种应用,指出了目前高光谱成像技术存在的不足之处,指明了该技术领域工作者今后的重点研究方向,并对高光谱成像技术发展前景进行了分析和展望。      

油料作物与产品品质近红外光谱及高光谱成像检测研究进展

油料作物及产品含有丰富的营养成分,为人类健康提供必要的能量供给和营养物质,其品质优劣直接影响企业的经济效益以及人民的身体健康。近红外光谱及高光谱成像技术具有无损、便捷、高效以及绿色环保等优点,在油料作物与产品品质检测领域有较广泛的研究探索。本文简述了近红外光谱及高光谱成像技术的基本原理和常规分析步骤,重点综述了近年来该技术在油料作物理化成分的测定、品种识别和产地鉴定以及食用油真实性的鉴别等方面的具体应用,并最后展望了其在油料作物与产品品质检测领域中的应用前景。     

高光谱图像在农畜产品品质与安全性检测中的研究现状与展望

阐述了农畜产品品质与安全性无损检测中高光谱图像的获取方法，介绍了高光谱图像应用于农畜产品品质与安全性无损检测的现状；并时高光谱图像的应用前景进行了展望。     

冷鲜羊肉品质的高光谱成像无损检测

利用400¹000 nm可见近红外高光谱成像系统对冷鲜羊肉蛋白质含量、嫩度、p H进行无损检测研究。采集冷鲜羊肉表面的高光谱散射图像,提取样本感兴趣区域的反射光谱曲线获得原始数据。先对原始光谱预处理并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型,优选最佳预处理方法,后采用正自适应加权算法（CARS）和连续投影算法（SPA）提取特征波长,建立不同特征波长下各品质参数的PLSR预测模型。结果表明:利用原始光谱建立的冷鲜羊肉蛋白质、嫩度和p H的PLSR模型均优于经过光谱预处理所建PLSR模型;在不同波长下建立预测模型,OS-PLSR光谱模型对冷鲜羊肉蛋白质含量预测效果最佳,Rp=0.869,RMSEP=0.097;建立的SPA-PLSR光谱预测模型对p H预测效果理想,Rp=0.958,RMSEP=0.067;CARS-PLSR光谱预测模型对嫩度的预测能力较高,Rp=0.862,RMSEP=0.706。研究表明:利用可见近红外高光谱技术对冷鲜羊肉品质进行快速无损检测是可行的。      

高光谱成像技术在谷物品质检测中的应用进展

高光谱成像(Hyperspectral imaging,HSI)技术作为一种无损和快速的光学成像分析技术在谷物品质的无损检测应用广泛。本文简述了高光谱成像的基本原理、光谱信息数据处理方法,综述了HSI技术在小麦、玉米、稻谷3种大宗谷物中化学成分检测、品种鉴别、种子活力检测以及不完善籽粒检测等近五年的应用研究进展,提出HSI技术在谷物品质检测实际应用中需破解的难题。     

基于高光谱图像技术的油桃早期冷害无损检测

研究了应用高光谱图像技术检测\     

高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展

为了分析水果无损检测领域的研究趋势及热点前沿,为该领域的研究提供参考依据,基于文献计量软件CiteSpace,以2012年—2022年在CNKI（中国知网）及Web of Science核心数据库中发表的相关文献为主体,对该研究领域的发文量、作者、发文国家、机构、热点及前沿进行定量可视化研究。共纳入中文文献1322篇,外文文献3526篇,国内外文献的发文量总体均呈现上升趋势,国外的研究者合作团体更为庞大,中国和美国已成为全球该研究领域内最具影响力的国家。分析可知,研究热点是苹果,对水果的品质检测是研究前沿,光谱分析技术是该领域最常用的研究方法,国内外相关研究在热点领域具有一致性,但侧重点和研究进展略有不同,基于此,未来国内应加强研究团体之间的学术合作,关注该领域的研究前沿,结合计算机领域更新新的检测技术将会是新的研究方向。