水果成熟度近红外光谱及高光谱成像无损检测研究进展

成熟度作为一项水果品质重要评价指标,与水果的采收、储存、加工、运输、销售等环节息息相关,也是其产量和质量的关键影响因素之一.本文综述了国内外近十年来利用近红外光谱和高光谱成像技术检测水果成熟度的研究现状.从水果成熟度定性判别和成熟度参数定量预测两个方面入手,详细分析了光谱仪器工作波段、光谱采集方式、光谱采样区域、成熟度...     

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.     

水果成熟度无损检测技术研究进展

成熟度作为衡量水果品质的关键性因素,与水果的采摘、包装、贮藏、运输等作业环节密切相关,也是其产量和质量的决定性因素之一。已有的人工经验分析方法和理化实验方法均存在过于主观、检测效率低、操作繁琐等缺点,难以实现大批量水果成熟度无损检测的要求。无损检测技术凭借快速、高效等优势在水果成熟度检测领域已有较广泛的研究探索,该文综述了近年来国内外关于电学、声学等基本特性,电子鼻、机器视觉等智能感官仿生技术,近红外光谱技术以及高光谱成像技术等无损检测技术在水果成熟度检测中的最新研究进展,并对各项技术现存的问题和今后的发展前景进行了分析和展望,以期为我国农产品种植和自动化采摘提供参考和借鉴。     

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。      

高光谱成像技术检测油茶果成熟度

为解决油茶果采摘期判断不准确可能导致的茶油产量降低问题,应用高光谱成像技术结合化学计量法对油茶果成熟度进行定性判别。完成了高光谱图像的曲率校正,分析不同成熟阶段油茶果的光谱特征和理化特征的变化情况。使用4 种不同的分类算法建立基于全波段光谱数据的油茶果成熟度判别模型,发现支持向量机（support vector machine,SVM）模型的分类正确率最高为97%。结合5 种特征变量选择方法对全波段光谱数据进行降维,发现经过竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）选择的特征波长建立的模型正确率最高为82%。提取高光谱图像中的颜色特征和纹理特征建立SVM模型后发现,融合颜色特征和光谱特征建立的SVM模型的正确率高于使用单一的光谱特征（经CARS降维）建立的模型正确率：训练集分类正确率为95%,测试集正确率为93%。结果表明,利用高光谱成像技术能够对不同成熟度的油茶果进行较准确的分类,为茶农对油茶果最佳采摘期的判断提供科学依据,在保障茶籽产量最大化、油质最优化等方面具有重要意义。     

基于高光谱技术的鲜食水果玉米含水率无损检测

目的：实现对鲜食玉米含水率的快速、准确预测。方法：采用高光谱技术对鲜食水果玉米进行光谱数据采集,比较了变量标准化算法（SNV）、附加散射校正算法（MSC）、卷积平滑（SG）、移动平均法（MA）等数据预处理方法对模型精度的影响,选取MSC进行预处理。基于MSC预处理数据选用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）以及随机蛙跳法（RF）分别提取含水率的特征波长并建模分析。结果：MSC-CARS-PLS模型的含水率预测效果最好,预测集的决定系数（R²_p）达到0.825 0,预测均方根误差（RMSEP）为0.006 0。结论：利用高光谱技术可实现对鲜食水果玉米含水率的快速无损检测。     

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。     

基于高光谱成像技术无损检测芒果轻微损伤

目的 使用高光谱成像技术实现对芒果轻微损伤的无损识别。方法 在可见光-近红外波长范围内采集完好芒果和损伤芒果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(regions of interest, ROI)获得样本高光谱数据。经过多种预处理方法比较,选择光谱预处理方法。使用竞争性自适应重加权算法(competitiveadaptivereweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别对预处理后的光谱提取特征波长,并分别建立了多元线型回归(multiplelinearregression,MLR)模型和偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)模型。结果 选择多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)作为光谱预处理方法。针对芒果轻微损伤识别,CARS-MLR模型识别效果最好,其校正集相关系数为0.881,预测集相关系数为0.821,校正集均方根误差(calibration set root mean squa...     

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。     

水果病虫害无损检测技术研究进展

水果的病害和虫害是影响水果品质等级鉴定的重要因素。水果在生长、加工、贮藏、运输过程中容易受到病菌侵染和害虫侵蚀,这将造成水果品质降低,同时对食品安全也会造成不良影响。本文综述了X射线成像技术、计算机视觉技术、核磁共振技术、光谱技术、新兴传感器技术等无损检测技术在水果病虫害识别与检测中的应用进展,并分析各技术的优势和劣势,重点介绍了高光谱成像技术在水果病虫害识别与检测方面的应用进展,分析存在的问题、展望发展趋势,为后续研究提供参考。     

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。     

高光谱图像技术在水果品质检测中的研究进展

高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术两者的优点,可实现水果内外品质同时检测,是水果品质无损检测的发展趋势。本文介绍了高光谱图像技术的基本原理,高光谱图像数据处理方法,在水果内外品质无损检测方面的国内外研究现状,分析了高光谱图像技术在水果品质检测中存在的问题及未来的研究方向。     

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。     

基于高光谱成像的马铃薯环腐病无损检测

为探讨高光谱成像技术无损检测马铃薯环腐病的可行性,采用反射高光谱（980～1 650 nm）成像技术,以120 个马铃薯样本（合格60 个,环腐60 个）为研究对象,对比多元散射校正、标准正态变换、卷积＋一阶导数等对建模的影响,优选出多元散射校正的光谱预处理方法;然后基于偏最小二乘回归系数法提取9 个特征波长（993、1 005、1 009、1 031、1 112、1 162、1 165、1 225、1 636 nm）,建立特征波长下马铃薯环腐病的2 类线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）模型和4 类支持向量机（support vector machine,SVM）模型,即Fisher-LDA、马氏距离-LDA、线性核SVM、径向基核SVM、多项式核SVM和S型核SVM。结果表明,LDA模型中马氏距离法最优,SVM模型中S型核SVM最优,LDA模型整体优于SVM模型,最终确定基于马氏距离LDA的马铃薯环腐病判别模型为最佳模型,校正集、验证集识别率分别为100%和93.33%。实验结果表明高光谱无损检测马铃薯环腐病具有可行性。     

基于高光谱成像技术的金华火腿无损分级检测研究

目的 建立金华火腿的质量等级评判模型。 方法 采用高光谱成像仪检测不同质量等级的金华火腿样本, 结合数据分析软件对得到的图像信息作主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)分析。 结果 用PCA处理, 第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的贡献率分别为86%和11%, 总贡献率为97%。PLS建立的判别模型中, 训练集和验证集的总体识别吻合率分别为96.19%和89.52%。 结论 将高光谱成像技术与一定的模式识别方法相结合建立评判模型, 是一种可行的金华火腿质量等级检验新技术。     

水果品质光学无损检测技术研究进展

在水果产量巨大和需求标准提高的双重影响下,目前亟需研究方便快捷的水果无损检测方法。本文主要介绍机器视觉、近红外光谱检测、拉曼光谱检测和高光谱成像技术共四种光学无损检测技术在水果品质检测中的应用,对水果品质光学无损检测研究历程和发展现状进行归纳整理,同时展望了未来发展方向,为水果品质光学无损检测研究工作提供基础理论参考。     

基于高光谱成像技术的水果表面农药残留无损检测

在高光谱成像技术的基础上,提出了一种应用于水果表面农药残留的无损检测方法。对采集数据进行预处理和特征提取,通过细菌群体趋药性算法找到最优的最小二乘支持向量机参数,建立农残检测模型,并与最小二乘支持向量机模型进行比较,验证该模型的优越性和准确性。结果表明,基于连续投影法特征波长结合文中检测模型具有最高的检测精度,其准确率达97.92%。     

基于高光谱成像技术的鸡蛋哈氏单位快速无损检测

本实验利用高光谱(900~1700 nm)成像技术结合化学统计学算法,对鸡蛋哈氏单位的无损检测进行研究。采集样品原始光谱信息,经S-G卷积平滑、MSC、SNV预处理后建立PLSR模型,优选最佳预处理方法;利用PLSR的加权β系数、遗传算法GA提取特征波长,分别建立PLSR、PCR模型,比较建模效果,优选最佳特征波长提取方法及建模方法。结果表明,预处理后建模效果并未提高,即以原始光谱作为建模对象,采用遗传算法提取特征波长后建立的PLSR模型效果最好,其R_C为0.8118,校正集均方根误差是2.9677,R_P为0.8203,预测集均方根误差是3.2762。因此,利用高光谱技术无损检测鸡蛋哈氏单位是可行的,同时为鸡蛋的新鲜度快速判别、分级分选提供理论依据。     

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。