现代成像技术在食品/农产品无损检测中的研究进展

现代成像技术是应用物理技术、电子技术、计算机技术和材料科学等多种技术相互渗透的产物,近些年来也开始应用于食品、农产品的品质检测。本文介绍了现代成像系统的基本构成,阐述了可见光成像技术、光谱成像技术、X射线线性扫描成像技术、CT成像技术、超声成像技术、核磁共振成像技术的特点,及其在食品、农产品检测中的研究应用情况。最后对现代成像新技术在食品、农产品检测中的发展趋势进行了展望。     

基于静-动态力学的裂纹鸡蛋蛋壳特性研究

目的研究探索完好鸡蛋与裂纹鸡蛋的抗压性及振动响应信号的区别。方法利用准静态压缩分析完好禽蛋和裂纹禽蛋蛋壳表面不同位置抗压特性,通过动态敲击分析研究完好鸡蛋与裂纹鸡蛋的区别。结果完好鸡蛋与裂纹鸡蛋的时域及频域信号有很大区别。裂纹鸡蛋裂纹处的硬度与其他位置的硬度有显著性差异,P-value值最小达8.54×10-6。结论本研究通过分析振动响应信号为鸡蛋裂纹的无损检测提供了理论依据,而裂纹鸡蛋蛋壳硬度的分析对降低鸡蛋在运输贮存造成的机械损伤有重要意义。     

基于GC-MS与多变量分析方法的不同储藏期大米挥发特征气味的分析

通过顶空固相微萃取结合气相色谱质谱联用技术(GC-MS)对两个品种的大米(苏软香型米和武育粳米)在陈化过程中的挥发性气体进行分析。本研究采用主成分分析(PCA)载荷因子分析不同储藏时间大米特征挥发气体,其中对不同储藏时间的苏软香型米的贡献率较大的挥发性物质有壬醛,2-甲基丁醛,正己醛,2-戊基呋喃,而区分不同储藏时间的武育粳米的标志性物质有1-辛烯-3醇,正己醛,18-冠醚-6,丙酮,15-冠醚-5。通过相关性分析表明,各挥发气体之间相关性普遍较小。本研究采用主成分分析结合线性判别法(LDA)对两个品种不同储藏期大米进行分析,研究结果表明,当主成分数为6时,不同储藏期大米均被100%识别。此外,本研究采用聚类分析对两个品种不同储藏时间大米进行分类,研究结果表明,10个批次的大米可以被分为苏软香型新米,苏软香型陈米和武育粳米三大类,这较好的验证主成分分析的结果。     

便捷式智能化大米新鲜度检测系统设计与应用

目的:实现大米新鲜度的快速无损检测。方法:研制一套基于纳米色敏传感器结合近红外光谱分析原理的便携式装置系统。对所采集到的不同掺陈度大米样品所对应色敏传感器的光谱数据，进行多梯度掺陈大米的鉴别与跨批次大米新鲜度的预测。结果:使用Si-CARS-PLS提取光谱特征变量，经LDA算法建模后判别模型的识别率最高，训练集和预测集的识别率分别为97.22%和95.83%。同时，PLSR模型预测跨批次数据具有更强的稳定性，不同批次大米样品数据训练集和预测集的相关系数(R_c、R_p)均稳定在0.95左右，均方根误差(RMSEC、RMSEP)均低于0.2,相对分析误差(RPD)均大于3。结论:该系统具有准确率高、便捷和预测模型鲁棒性好等特点，在大米新鲜度的现场检测中有很好的应用前景。