基于近红外、机器视觉及信息融合的水果综合品质检测

介绍了水果内外部品质检测的近红外、机器视觉和信息融合技术。近红外技术用于水果成熟度、坚实度、可溶性固形物和内部缺陷等内部品质的检测,机器视觉用于水果大小、形状、颜色、表面缺陷等外部品质的检测。但单一技术只能获得部分信息,采用多传感器信息融合技术可实现水果综合品质的评判,也是水果分级分选的发展趋势。     

牛肉品质无损检测中信息融合技术的应用研究

多传感器信息融合将是智能检测技术的发展趋势。本文在阐述信息融合技术基本原理的基础上,对牛肉品质无损检测中的信息融合技术进行了初步的探讨,提出了应用近几年发展起来的信息融合技术——支持向量机、结合计算机视觉技术、光谱分析、力学技术、电子嗅觉及味觉等不同组合的多信息源来检测牛肉品质的方法。在牛肉品质无损检测中,提出利用支持向量机作为一种新的信息融合技术来提供检测速度和使错误减至最低程度。     

马铃薯品质鉴别的近红外光谱与多源信息耦合

建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的分级概率输出,利用DS证椐融合规则,搭建适用于异源数据的无损检测分级决策模型。采用方向梯度直方图和主成分提取方法提取光谱特征,并应用支持向量机和AdaBoost分类器进行识别,在此基础上,构建了基于特征层融合的马铃薯分级模型。采用多源信息融合技术,建立了融合无损检测分级决策和特征层融合的多源信息融合农产品品质鉴别模型。仿真结果表明,相比于单一鉴别模型,多源信息融合鉴别模型识别率提高了12.7%~30.2%,达95.7% 以上。     

基于人工智能的农产水果分级检测技术综述

水果的分级检测是水果品质保障的重要依据。随着人工智能和图像处理技术的大力发展、计算机硬件成本的下降和性能的提升,在水果品质检测中人工智能检测技术方面获得了越来越多的应用。本项目采用人工智能技术研究水果分类、水果外观缺陷检测、水果等级层次划分的自动化技术,用智能机器代替人工进行工作,保障农户产出的水果能快速出售,获得更高的经济效益。     

水果品质分选机的研发

目的:提高水果品质分选的质量和效率,降低人力成本。方法:设计一种能够对水果多种品质进行检测并分选的水果品质分选机,选用STC8A8K64S4A12单片机作为下位机,选用Jetson Xavier NX工控机作为上位机,利用人工智能的方法实现对水果损伤和糖度等品质的检测与分选。结果:该分选机对水果损伤检测准确率、糖度检测分辨率和速度分别为99%、0.1%和7 200个/h。结论:试验设备不仅可以避免因机械设备导致的水果损伤和掉果,而且操作简单、界面友好,能够满足实际水果品质分选的需要。     

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。     

水果无损检测技术综述

随着经济发展与消费观念的转变,相比于水果价格,消费者更关注水果品质,当前我国水果采摘后的品质分级手段仍依赖人工或者简单粗略的机械筛选。本文介绍了电子鼻技术、计算机视觉技术、红外光谱技术以及电学特性检测技术的原理及发展,并比较了这些技术在水果无损检测领域中的不同应用。     

基于电子视觉的小型水果智能分级设备的开发研究

针对国际和国内小型水果生产和销售过程中对小型水果成熟度和大小分级的需要,摒弃原有的人工分选模式,采用螺旋自动上料、链条输送机构无级调速匹配输送、计算机视觉系统间接判别小型水果成熟度和大小等级、气动执行装置进行分级的方法,来分选小西红柿、樱桃等小型水果,最高分选速度可达1．8万只／h以上。该技术最大的优点：一是极大地提高了分选效率,降低了果农的劳动强度;二是避免了由于人工分选靠感觉和经验来判别小型水果成熟度和大小等级,分选质量比较差的情况。     

果品分级检测技术的研究现状及发展

我国是水果生产第一大国,水果采收后处理分级有利于销售按级定价,方便贮运;通过检测剔除虫害果和机械损伤果,减轻了病虫害的传播和降低残次品处理成本;对于提高我国果品品质,增强国际市场竞争力有着重要的意义。通过对国内分级检测的技术方法的介绍,分析了目前分级检测技术的不足,提出了相关的发展建议。     

深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用

水果自动无损品质检测与分级分类是保障人们健康的重要措施,也间接影响着水果的经济价值。随着计算机技术的飞速发展,以深度学习为代表的人工智能方法在水果品质检测与分级分类领域的研究中取得了一系列重要成果。本文概述了深度学习的背景及常用的深度学习主流算法,然后从水果外部品质检测、内部品质检测、安全品质检测和分级分类等方面综述了近年来深度学习在水果品质检测与分级分类领域的最新研究成果。最后总结了未来深度学习和水果品质检测、分级分类交叉融合研究与应用中的优势,并展望了水果品质检测与分级分类研究融合深度学习的未来发展方向。     

肉类品质无损检测技术研究现状与发展趋势

介绍了近年来国内外肉类品质无损检测技术,主要包括近红外光谱技术、计算机视觉技术和电子鼻技术,可实现对肉品水分、蛋白质、脂肪、pH、新鲜度、剪切力等多个指标的检测。但单一技术无法实现肉品品质的综合评价,多源感知信息融合技术和高光谱图像技术将多种信息融合,可以更好地反映肉品的综合性状,在肉品内外部品质检测方面具有独特的优势,是肉品品质检测的发展趋势。     

生鲜肉品质安全无损伤检测技术研究进展

生鲜肉品质安全无损检测技术是肉品品质检测的关键技术,日益受到肉制品生产加工企业的重视。本文介绍了国内外肉品无损检测技术的研究情况,包括用于肉品外部品质检测的机器视觉和图像处理技术、用于肉品内外部多品质同时检测的光谱技术、用于胴体检测分级的超声波技术和X射线技术等。研究表明,以上技术可以对胴体和肉品的品质参数进行快速无损检测,但这些研究大部分停留在实验系统的开发阶段,没有大规模用于工业生产。文中指出,为满足工业生产无损检测的要求,需要将多种检测技术、检测手段进行融合和集成,利用多种信息对肉品品质安全进行无损检测,开发出用于工业生产的在线无损检测系统。     

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。     

壳蛋品质质量分级技术的研究进展和发展趋势

随着收入和消费者健康安全意识的提高,市场上对壳蛋品质质量分级的要求越来越高。首先对壳蛋品质质量指标进行分析,然后,对壳蛋品质质量指标相关参数的获取技术及其指标数据分析模型进行了系统地归纳和梳理,发现多指标参数的融合、检测技术的集成应用、检测过程的自动化和智能化是未来壳蛋分级的必然趋势,另外对未来壳蛋分级技术的研究和应用方向进行了展望。     

FJ-1型水果分级机的研究

在国际市场上,果品大多采用分级装袋(或装箱)销售。国内市场也正向分级销售发展。目前,我国出口水果的分选均采用人工用校径板(见图1)逐个分选。人工分选水果效率低。由于加工时间紧迫,所     

水果品质在线无损检测的研究进展

水果作为我国我国的重要农作物之一,如何快速、无损的实现对水果品质的在线检测是农业现代化的一项重要指标。目前能够实现对水果品质进行无损检测的手段主要包括光谱分析法、机器视觉法和多传感融合法等。本文较为详尽的总结了目前水果品质在线、无损检测方法,归纳总结了各种检测方法的优缺点及其改进措施,希望能够给未来的研究提供一些新思路与新启发。     

面向苹果品质检测的图像融合方法

水果的损伤不但影响外观,还会造成营养流失和病菌感染等问题。作者提出一种面向水果品质检测的图像融合方法,为果农或经销商提供水果损伤信息。首先,对苹果的可见光图像和红外图像分别使用四元数小波变换得到低频子带与高频子带;接着,对低频子带使用基于局部平均梯度的加权平均方法进行融合,高频子带采用基于导向滤波的绝对值取大的融合规则实现融合;最后,将融合后的高频系数与低频系数使用逆四元数小波变换得到融合后图像。实验结果表明,提出的方法很好的保留了可见光图像中表皮的细节纹理和红外图像中检测到的次表面损伤信息。该方法能够提高苹果品质检测的准确性。     

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.     

无损检测技术在水果品质评价中应用的研究进展

水果品质评价能力的提高不仅有利于我国水果产业的发展,而且有利于增强我国在水果出口方面的竞争力。无损检测技术高效、快速、准确的特点在水果品质检测中得到了极大的应用。本文综述了电子鼻技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术以及核磁共振技术等无损检测技术在水果品质检测中的应用,并分析了各技术的优缺点,为无损检测技术在水果品质评价中的应用提供参考。     

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。