基于机器视觉的红枣外部品质检测技术研究进展

近年来,具有快速、准确、客观和无损等特点的机器视觉技术已经被广泛用于农产品外部品质检测,以解决人工检测中存在的人力成本高、标准不统一和效率低等问题。在红枣加工和销售过程中,外部特征是影响其品质的重要因素,快速准确地对红枣外部品质检测能有效保障食品品质及安全、提高企业生产效率。本文综述了机器视觉技术在红枣外部品质检测中的应用,针对缺陷、大小、纹理、颜色和综合外部品质等指标总结了机器视觉检测方法的特点、存在的问题并阐明了其发展趋势,为我国红枣高效、快速检测分级装备的研发提供参考。     

农产品无损检测方法应用现状

本文以无损检测技术为切入点,简要介绍了核磁共振技术、声学技术、近红外分析技术、机器视觉技术、X射线等用于农产品品质无损检测的方法及其原理,论述了其在农产品中的研究现状,分析了各方法的应用前景及存在的问题。可为农产品的无损检测提供一定的检测理论基础。     

计算机视觉在农产品外部品质检测中的应用研究

计算机视觉技术是一种无损、快速、经济的检测技术,是有可能取代人工(视觉)检查方法,在农产品质量检测中得到广泛认可。外观是农产品非常重要的感官属性,它会直接影响农产品的市场价值和消费者的选择,还在某种程度上影响其内在品质。本文介绍了计算机视觉系统的非接触式布置和高照明系统组件、图像处理和图像分析技术;在此基础上,详细综述了计算机视觉在农产品外部品质检测领域的应用研究,重点讨论计算机视觉技术在此领域的优势与不足,旨在为农产品外部品质检测提供技术支撑,并保障消费者的食用安全。     

中国与欧亚经济联盟主要国家重要贸易农食产品重金属限量标准对比分析

本文介绍了欧亚经济联盟主要国家从中国进口的重要贸易农食产品类别、中国与欧亚经济联盟农食产品的重金属限量标准与法规情况,并且从食品分类方式、农食产品限量指标等方面将中国和EAEU重要贸易农食产品重金属限量进行对比分析,以期为监管部门和企业进行相关研究和促进中国-欧亚经济联盟的农食产品贸易提供参考。通过比较,中国和欧亚经济联盟在食品的分类方式上有各自的特点和不同,我国食品分类较为全面但食品种类相对比较笼统细分度仍然不够,EAEU食品大类虽然不多但具体食品种类规定得比较详细和具体;我国和EAEU在重金属限量标准方面有较大差异,我国对于重要贸易农食产品制定了更为严格的铅限量指标,可以比较铅限量的22种农食产品中有11种农食产品我国规定了更低的铅限量标准;EAEU制定了更为严格的镉限量指标,可以比较镉限量的17种农食产品中有10种产品EAEU规定了更低的镉限量;此外,EAEU规定了部分重要贸易农食产品的镉、砷和汞的限量,而我国GB 2762中未有相关规定;造成这些差异的原因主要与中国和EAEU各国环境中重金属含量差异较大,而且也与各自的饮食习惯、社会文化因素、人群暴露风险和农食产品管理方式不同有关。要推动中国与欧亚经济联盟主要国家重要贸易农食产品出口贸易,需要政府、企业等多方合作共同促进。     

高速机器人分拣系统机器视觉技术的研究

针对我国食品生产行业的实际需求,基于并联机器人、机器视觉等先进技术,构建了面向食品生产包装的高速机器人分拣系统,研究了输送带上运动食品的机器视觉定位算法,设计了运动食品分级与定位的机器视觉硬件系统,基于专业图像处理软件Sherlock,研发了自动分拣机器视觉软件系统,以提高我国食品生产效率、保证食品卫生、降低劳动强度。     

东盟与中国食用农产品法规和标准比较研究

随着中国-东盟自由贸易区的进一步深化、东盟和中国农产品贸易互补性的提升,双方的食用农产品贸易量逐年快速增长。但由于东盟与中国的食用农产品法规和标准等存在着差别,导致双方在农产品贸易中出现或者存在潜在的贸易壁垒。本文在梳理东盟主要农产品贸易国和中国的食用农产品法规和标准的基础上,重点对比分析了东盟与中国的食用农产品基本法、食用农产品安全标准和食用农产品质量标准,进而得出东盟与中国在食用农产品法规和标准上存在差异,并且这些差异逐渐成为制约东盟和中国农产品贸易的潜在重要影响因素等结论,并就削弱贸易壁垒、进一步促进中国-东盟农产品贸易提出了对策及建议。     

Comparison of Minolta colorimeter and machine vision system in measuring colour of irradiated Atlantic salmon

BACKGROUND: Minolta and machine vision are two different instrumental techniques used for measuring the colour of muscle food products. Between these two techniques, machine vision has many advantages, such as its ability to determine L*, a*, b* values for each pixel of a sample's image and to analyse the entire surface of a food regardless of surface uniformity and colour variation. The objective of this study was to measure the colour of irradiated Atlantic salmon fillets using a hand‐held Minolta colorimeter and a machine vision system and to compare their performance. RESULTS: The L*, a*, b* values of Atlantic salmon fillets subjected to different electron beam doses (0, 1, 1.5, 2 and 3 kGy) were measured using a Minolta CR‐200 Chroma Meter and a machine vision system. For both Minolta and machine vision the L* value increased and the a* and b* values decreased with increasing irradiation dose. However, the machine vision system showed significantly higher readings for L*, a*, b* values than the Minolta colorimeter. Because of this difference, colours that were actually measured by the two instruments were illustrated for visual comparison. Minolta readings resulted in a purplish colour based on average L*, a*, b* values, while machine vision readings resulted in an orange colour, which was expected for Atlantic salmon fillets. CONCLUSION: The Minolta colorimeter and the machine vision system were very close in reading the standard red plate with known L*, a*, b* values. Hence some caution is recommended in reporting colour values measured by Minolta, even when the ‘reference’ tiles are measured correctly. The reason for this discrepancy in colour readings for salmon is not known and needs further investigation. Copyright © 2009 Society of Chemical Industry     

Applications of artificial neural networks (ANNs) in food science

Artificial neural networks (ANNs) have been applied in almost every aspect of food science over the past two decades, although most applications are in the development stage. ANNs are useful tools for food safety and quality analyses, which include modeling of microbial growth and from this predicting food safety, interpreting spectroscopic data, and predicting physical, chemical, functional and sensory properties of various food products during processing and distribution. ANNs hold a great deal of promise for modeling complex tasks in process control and simulation and in applications of machine perception including machine vision and electronic nose for food safety and quality control. This review discusses the basic theory of the ANN technology and its applications in food science, providing food scientists and the research community an overview of the current research and future trend of the applications of ANN technology in the field.     

解放我们的眼球——机器视觉系统

<正>“为您的机器置入眼睛和人脑”,这是对机器视觉非常形象的解释。简单来说,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。在现代工业自动化生产过程中,涉及到各种各样的测量、检查和识别。在工厂的生产流水线后面经常可     

Applications of Computer Vision for Assessing Quality of Agri-food Products: A Review of Recent Research Advances

With consumer concerns increasing over food quality and safety, the food industry has begun to pay much more attention to the development of rapid and reliable food-evaluation systems over the years. As a result, there is a great need for manufacturers and retailers to operate effective real-time assessments for food quality and safety during food production and processing. Computer vision, comprising a nondestructive assessment approach, has the aptitude to estimate the characteristics of food products with its advantages of fast speed, ease of use, and minimal sample preparation. Specifically, computer vision systems are feasible for classifying food products into specific grades, detecting defects, and estimating properties such as color, shape, size, surface defects, and contamination. Therefore, in order to track the latest research developments of this technology in the agri-food industry, this review aims to present the fundamentals and instrumentation of computer vision systems with details of applications in quality assessment of agri-food products from 2007 to 2013 and also discuss its future trends in combination with spectroscopy.     

银川:宁夏大学,2017. [45]Alaejos M S,Afonso A M. Factors that affect the content of heterocyclic aromatic amines in foods[J]. Comprehensive Reviews in Food Science & Food Safety,2011,10(2):52-108. [46]姚瑶. 酱牛肉中常见杂环胺化合物的形成与控制研究[D]. 南京:南京农业大学,2013. 稳定同位素技术 在农产品产地溯源中的应用

农产品溯源技术是为保护地区品牌和特色产品,防止食品掺假和食源性疾病扩散,确保食品安全,降低公司召回成本而建立起来的一项追踪检测技术。建立高效的食品溯源体系是保证食品质量安全的关键,近年来稳定同位素技术因没有放射性、灵敏度高、可靠性强等优点,已广泛用于鉴别不同产地、不同食源的各种农产品,成为追溯食品来源的一种有效手段。文中系统阐述了稳定同位素技术在谷物、肉制品、果蔬、果汁饮料、葡萄酒、乳制品、水产品等各类食品在产地溯源方面的应用,进一步剖析了稳定同位素技术在我国农产品产地溯源中的优势及局限性,并对其发展前景进行展望,以期为我国农产品溯源体制的建立提供借鉴,推动稳定同位素技术在食品溯源中的应用。     

乳酸菌在食用农产品安全生产中的应用研究进展

食用农产品作为食品加工的源头,对食品的质量安全和品质起关键性的作用。作为食品安全的首要环节,食用农产品的安全生产问题已成为近年来各国学者研究的热点。随着对乳酸菌生物特性和安全性能研究的深入,利用乳酸菌减少生产中农药和化学肥料使用过程中带来的危害从而获得绿色食用农产品受到众多消费者的关注。当前,乳酸菌在保障食用农产品质量安全领域发挥了越来越大的作用。本文综述了国内外有关乳酸菌在食用农产品拮抗致病微生物和腐败微生物、重金属和农药残留的去除、真菌毒素降解及果树病虫害防控等领域的最新研究进展,旨在为促进乳酸菌在食用农产品中的应用发展和食用农产品加工质量控制提供新思路,同时提出了乳酸菌未来研究的方向和可能面临的挑战。     

拉曼光谱技术在农产品药物残留检测中的应用

近年来,农产品药物残留超标引发了一系列食品安全问题,为了保障国家食品安全、保护消费者健康,需要对农产品中的药物残留进行定性定量检测。表面增强拉曼散射技术 (Surface-enhanced Raman scattering , SERS) 是一种极具吸引力的工具,可用于高效检测农药残留。本文介绍了表面增强拉曼光谱检测技术的概况,简介了拉曼增强基底,分析了表面增强拉曼光谱技术在药物标准溶液、农产品(肉类、水产品、果蔬和其他部分农产品等)药物残留检测领域中的研究现状,并针对当前农产品药物残留检测的发展趋势进行前景展望。     

我国花生黄曲霉毒素污染影响因素分析

花生是我国重要的油料经济作物, 也是我国出口欧盟、日本等国家的主要农产品之一, 但其在收获后到出口这段时间内, 极易受到各种真菌的污染, 引起霉变、品质下降、黄曲霉毒素含量超标, 从而给食品安全造成极大隐患。黄曲霉毒素超标已成为制约我国花生产品出口的重要瓶颈因素, 给我国出口企业造成了巨大的经济损失。目前, 花生贮藏过程中黄曲霉毒素发生原因尚不完全明确, 本文主要分析了花生从收获到出口的贮藏、运输过程中, 环境因子、花生自身品质、食品包装材料等因素对黄曲霉毒素产生的影响, 为花生产品的出口在风险预警、监管与防控等方面提供一定的理论指导, 为科学制定花生贮藏、运输过程中黄曲霉毒素污染的防控措施奠定基础。     

粮油食品加工应成为食品工业发展的主要增长点(上)——在中国粮油食品发展研讨会上的讲话

<正> 粮油食品是人们膳食的基本组成部分,也是食品工业的基本产业或主导产业。合理调整人们的饮食结构和食品工业的产业结构,提高可食资源的利用效益和营养效益,是今后食品工业发展的主要增长点,这对促进农业的持续、稳定发展,推进农产原料生产的技术水平,繁荣农村经济和安定人们生活,有十分重大的意义。 粮油食品加工在我国有着悠久的     

现代激光技术在食品和农产品加工中的应用

本文综述了激光技术在食品和农产品加工中的应用。分别介绍了激光在酿造食品中的应用;激光用于酵母菌诱变;激光用于食品加工和农产品加工的检测和监控;激光切削技术用于食品和农产品加工;激光技术在食品包装中的应用。     

食品工业是农业增值的必由之路

<正> 农业是食品工业的基础,如果没有强大的农业基础,发展食品工业只能依靠进口原料,这对于目前我国的加工水平来说,显然是不行的;反之,如果没有食品工业的加工增值,农业发展即使增产也不能增收。由此可见,农业和食品工业是互相依存,紧密而不可分割的。     

稳定同位素技术在有机农产品真实性鉴别中的应用进展

近年来, 有机农产品深受消费者的青睐, 然而在经济利益驱动下, 无良商家伪造有机农产品的现象时有发生, 使得有机农产品的真实性问题逐渐成为全球关注的焦点。有机农产品真实性鉴别对确保食品质量安全, 保护合法经营, 重建我国消费者对有机农产品的信任, 完善有机农产品质量监督体系均具有十分重要的意义。稳定同位素技术是用于有机食品真实性鉴别的方法之一, 具有高效、准确、可靠的特点, 已广泛应用于蔬菜、水果、茶叶、葡萄酒、谷物、鸡蛋、肉类、牛奶等。本文在查阅大量有关稳定同位素技术在有机农产品真实性鉴别的相关文献的基础上, 总结了稳定同位素鉴别有机农产品的原理, 系统分析了近几年国内外学者关于稳定同位素技术在植物源性和动物源性有机农产品的研究进展, 并展望了今后稳定同位素在有机农产品真实性鉴别的研究重点和发展方向。     

基于机器视觉的食品内包装缺陷检测装置设计与实现

为解决食品包装机生产过程中内包装质量缺陷等问题,基于机器视觉原理设计食品内包装缺陷检测装置。该装置主要由图像采集、图像处理及判断与剔除等系统组成,使用超小型CCD相机对包装材料的内部缺陷进行扫描,通过PLC程序实现对缺陷包装的判别和剔除。以内衬纸为例,利用不同程度缺陷内衬纸及FLUKE热成像仪,对机器视觉装置进行内衬纸缺陷剔除率及机械部件运行情况的测试。结果表明:采用机器视觉的检测装置较好地解决了生产过程中缺陷内衬纸漏检及检测效率低等问题,各类型缺陷内衬纸检测准确率高达95%,研发后缺陷烟包白班减少了13.3包/月、前夜班减少了8.4包/月、后夜班减少了8.0包/月,降低了缺陷烟包量,提高了设备运行的稳定性,所有仪器均满足长期稳定运行的要求,实现了包装质量的闭环式自动检测技术。