基于高光谱图像技术的水果表面农药残留检测试验研究

以脐橙为研究对象,初步探讨了应用高光谱图像技术检测水果表面农药残留的方法.用蒸馏水把农药分别配置成1:20,1:100和1:1000倍的溶液.然后把同种不同浓度的溶液滴到10个洗净的脐橙表面,溶液量约为120 μL,200μL和400μL,脐橙表面形成一个3×3的矩阵形状.将水果放置到通风阴凉处放168 h后,拍摄图像.采集脐橙在625～725 nm范围的高光谱图像,应用主成分分析方法(PCA)获得特征波长的图像,应用第三主成分图像(PC-3)并经过适当的图像处理方法对脐橙表面的农药残留进行检测.检测结果表明,高光谱技术对检测较高浓度农药残留非常明显.     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20,1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面,将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20d,然后采集在900~1 700nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。     

香梨表面低浓度农药残留高光谱检测研究

以喷洒不同浓度杜邦万灵的香梨作为研究对象,探讨了应用高光谱成像技术检测香梨表面农药残留的方法。运用376~1051nm高光谱成像系统采集200个香梨的高光谱图像,其中120个香梨为建模集,80个香梨为预测集。运用多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理,然后采用连续投影算法(SPA)提取了11个特征波长。基于处理后的光谱数据,分别运用多元线性回归法(MLR)和主成分回归法(PCR)两种算法分别建立农药残留检测的模型,比较两种模型的结果。通过比较,采用MLR建立的农药残留检测模型效果较优,其校正集相关系数(Rc)为0.973,校正均方根误差(RMSEC)为0.260,预测的正确率可以达到91.7%,对较低浓度残留的预测正确率达到80%。研究表明,应用高光谱成像技术可以成功地检测香梨表面农药残留,并且对低浓度检测也有很好的效果。     

基于荧光光谱分析的农药残留检测研究进展

在农业生产中施用农药可提高农产品的产量,然而农药的过量使用也威胁着我国农产品的质量安全,因此对农产品的农药残留进行快速有效的检测成为农业生产大环境下的迫切要求。荧光光谱分析技术具有突出的高灵敏度以及有利的时间标度,对多组分农药残留检测具有良好的分辨能力,与气相色谱法、液相色谱法、气-质联用法等农药残留检测方法相比具备前处理简单、检测速度快等优点,在复杂的农药残留检测环境中有较大的优势。介绍了基于荧光光谱分析技术的农药残留快速检测方法,概述了传统的荧光光谱分析方法在农药残留检测上的应用,以及荧光光谱分析结合同步-导数法、三维荧光光谱、人工神经网络,生物传感器,金属纳米材料等方法与技术用于农药残留检测的研究发展现状,分析了基于荧光光谱分析的农药残留检测现阶段仍存在的局限与挑战,以及未来发展趋势。荧光光谱分析技术在农药残留检测上的普遍推广及应用需通过荧光检测仪器不断朝集成化、模块化发展来实现,使得检测更快捷高效。     

蔬菜农药残留检测的红外光谱法研究

对常用高残留农药敌百虫和敌敌畏在蔬菜汁溶剂中的中红外衰减全反射光谱 (ATR)数据进行了研究。在中红外两种农药特征吸收区域 ,蔬菜中的各种色素对农药的特征吸收基本没有干扰 ;农药在蔬菜汁溶液中与在标准试剂溶液中反映出基本相同的吸收特性。研究结果表明 ,应用红外光谱技术可以直接对蔬菜上的农药残留进行检测 ,通过农药在水中的吸收建立模型来模拟其在蔬菜体内的吸收 ,为实现对蔬菜上的农药残留进行快速检测提供了一条可能的途经     

农产品外部品质无损检测中高光谱成像技术的应用研究进展

高光谱成像技术是一种传统图像及光谱的融合技术,可以同时获取研究对象的空间及光谱信息.由于图像数据能反映农产品的外部特征、表面缺陷及污斑情况,而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析.因此,近几年在农产品品质无损检测中引起越来越多的关注,成为一个研究热点.为了跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱反射及荧光成像技术应用于农产品(水果、蔬菜、肉类、谷物等)的外部品质检测进行了分类综述,以期为高光谱技术在农业方面更广阔的应用提供参考.     

蔬菜表面农药残留可见-近红外光谱探测与分类识别研究

利用在600～1 100nm波段范围内可见-近红外反射光谱分析技术,对常见的高残留农药在绿色植物活体上的无损检测进行了研究。首先将采集到的漫反射光谱数据进行小波变换提取光谱特征,然后再利用主成分分析方法进一步对光谱特征进行分析,最后把这些光谱的前两个主成分得分作为神经网络的输入信息,建立了多神经元的神经网络感知器。对农药残留检测的结果表明,该方法可有效甄别农药残留和种类,识别得到较好的分类效果。总之,该研究为蔬菜和瓜果表面的农药残留快速无损检测和识别提供了一条新途径。     

基于联合偏度的高光谱图像波段选择对玉米种子分类研究

高光谱图像技术是在种子识别领域广泛应用的农产品品质无损检测方法.特征信息的充分提取和最优波段的选择是影响高光谱图像技术种子鉴选在线应用的关键因素.目的在于利用联合偏度算法选择高光谱图像的最优波段,用于开发在线的种子分级系统.论文利用高光谱图像采集系统获取10类共960粒玉米种子在438～1 000 nm(共219个波段)波段范围内的高光谱图像,并提取了种子高光谱图像的平均光谱、图像熵特征.利用联合偏度算法选择了高光谱图像的最优波段,分别建立了基于平均光谱、图像熵、平均光谱和图像熵联合特征条件下的支持向量机种子分类模型,比较不同特征下分类模型的识别精度.实验结果表明:无论是全波段分类模型,还是建立在最优波段基础上的分类模型,利用平均光谱和图像熵联合特征获得的分类精度均高于平均光谱和图像熵两种单一特征模型.在10个最优波段条件下,联合特征分类模型的识别精度达到了96.28％,比光谱均值和图像熵的识别精度分别提高了4.30％和20.38％,也高于全波段联合特征识别模型的93.47％.利用联合特征建立玉米种子分类模型时,基于联合偏度的波段选择算法的分类精度要高于无信息变量消除法、连续投影算法和竞争性自适应重加权算法.该研究为种子高光谱图像识别技术的在线运用提供了可行的途径.     

太赫兹技术在农产品检测中的应用研究进展

我国是农业大国,保障粮食安全是国家发展的战略需要。农产品检测技术的应用和发展对监控质量,预防由农产品品质问题引发的安全事故至关重要。太赫兹（Terahertz,THz）波位于电磁频谱空隙,频率高于微波而低于红外线,具备光子能量低、穿透性好、能表征分子结构等优点。基于太赫兹波的光谱检测技术受到研究人员广泛关注,在生物医学、安全检查等方面得到应用,被证明是一种可靠的检测手段。在农产品应用领域,太赫兹波特有的非接触、无标记检测能力为农产品成分分析、质量控制提供了技术手段,其良好的穿透性和无损害性,可以用来在不破坏农产品表面及外包装的前提下,检测内部成分变化。与其他光谱（超声、X射线、红外等）检测手段相比,太赫兹波频率范围宽、表征能力强,可实现对目标物质的快速无损检测。近几年,随着太赫兹发射源、探测器等设备以及光谱和成像技术的发展,其在农产品领域的应用有了新的进展。通过收集整理近期的文献资料,综述了太赫兹技术在农产品检测方面的应用拓展和研究成果,总结了目前存在的应用局限。在此基础上,对未来太赫兹光谱和图像检测的研究方向进行了展望,提出提高检测灵敏度和检测速度是农产品领域太赫兹技术产业化应用的研究重点。在检测系统中引入基于超材料的传感器是提升灵敏度的一种有效手段,可以突破原有的太赫兹光谱检测极限,对研究农药残留、真菌毒素等危害农产品安全的痕量污染物具有重要意义。在农产品快速成像检测方面,基于单像素成像和压缩感知理论的太赫兹计算成像技术是提高检测速度的可行方案。这些研究成果将为后续太赫兹技术的发展提供方向性指导,对农产品检测领域的应用推广具有重要参考价值。     

拉曼光谱技术在食品质量安全检测中的应用

拉曼光谱技术具有样品无需前处理、操作简便、时间短、灵敏度高等优点,可获得样品的物理化学及深层结构信息,已广泛应用于石油化工、生物医学、地质考古、刑事司法、宝石鉴定等领域。拉曼光谱对水等极性物质极其不敏感,在食品质量安全检测方面具有良好的应用前景。论文简述了拉曼光谱技术的检测原理、分类以及系统的组成,综述了拉曼光谱技术在食品成分分析和农药残留检测中的最新研究进展,指出了该技术在食品质量安全检测中的关键技术并对今后的研究进行了展望。     

高灵敏银纳米棒阵列对农药啶虫脒的表面增强拉曼散射快速检测

The determination of pesticide residue on agricultural products is increasingly important.Exposure to pesticides can cause severe acute reactions in humans,including aplastic anemia and leukemia.In this work,we developed a rapid and sensitive method to detect acetamiprid pesticide residue based on surface-enhanced Raman scattering.Silver nanorod (AgNR) arrays were fabricated by oblique angle deposition technology and were used as SERS substrates.Prior to detection,the AgNR arrays were cleaned with nitric acid solution or a mixture of methanol and acetone.Compared to the unwashed AgNR arrays,the AgNR arrays washed with methanol and acetone shows a signal enhancement 1000 times greater than the unwashed AgNR array due to the effective removal of the impurities on its surface.The limit of detection of acetamiprid was determined to be 0.05 mg/L.In addition,the molecular structure of acetamiprid was simulated and the corresponding vibration modes of the characteristic bands of acetamiprid were calculated by density function theory.To demonstrate its practical application,the AgNRs array substrates were applied successfully to the rapid identification of acetamiprid residue on a cucumber''s surface.These results confirmed possibility of utilizing the AgNRs SERS substrates as a new method for highly sensitive pesticide residue detection.     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模型建模方法与通用模型建模方法,分别就建立通用模型过程中样品信息的获取、模型的建立以及样品信息的预测三大建模步骤中使用的方法进行总结,并归纳了近红外光谱通用模型在建模步骤中的要点。近红外光谱通用型模型在农产品以及食品品质检测方面的研究尚处于发展阶段。也提出对于通用模型开发与研究的一些建议,并就近红外光谱通用模型预测方法在检测领域的发展趋势进行了进一步展望。     

基于光谱及成像技术的种子品质无损速测研究进展

种子是农业生产过程的重要生产资料。种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究是种子品质检测中的常见问题。种子质量主要包含种子含水率、蛋白含量、脂肪酸含量、淀粉含量等,是种子品质分级的重要指标,并且关系到种子存储过程的安全问题。种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和;高活力种子具有明显的生长优势和生产潜力。种子老化是指种子活力的自然衰退,表现为种子变色、发芽率低、生长势差、作物减产。种子的纯度与真伪则会影响作物产量和农产品品质;而种子分类与溯源则是保证种子纯度与鉴别种子真伪的重要方法,进而为作物产量与产品品质提供保障。对于种子品质分析,传统方法通常需要对样品做不可逆的破坏性分析,且分析时间长、过程复杂,难以适应现代农业对种子生产环节的需要。因此,开展种子品质无损快速检测技术研究成为当前亟待解决的问题。近年来,随着化学计量学的发展和计算机技术的进步,近红外光谱法以其快速、无损、高效等优势,在农产品、食品、农业投入品等的无损快速分析方面得以广泛的应用。进一步地,将光谱技术与成像技术相结合,高光谱成像技术近年来日益兴起,相比较于传统的光谱技术,高光谱成像技术在获得待测样品的光谱信息的同时,还可以获取样品的空间分布信息以及图像特征。基于近红外光谱及高光谱成像等无损快速检测技术,从种子质量评价、活力与老化检测、纯度与真伪鉴别、分类与溯源研究四方面对近年来关于种子品质无损快速检测文献进行综述。在分析不同检测技术特点的基础上,分别就上述种子品质检测方面的问题加以整理。进而对种子品质无损快速检测的技术特点进行了总结与展望。     

Determination and Control of Pesticide Residues in Beverages: A Review of Extraction Techniques,Chromatography, and Rapid Detection Methods

Abstract

We present a review concerning the determination and control of pesticide residues and transformation products in beverages. We review preparation methods using microextraction techniques, which are time-consuming, inexpensive, simple, and endeavor to be environment friendly. Mass spectrometry (MS) and tandem mass spectrometry (MS/MS) technologies are able to detect and quantify matrix-induced chromatographic response effects (matrix effects) accurately, even with the low milligram per kilogram levels. Rapid detection technology is an important tool in food product analysis. We review the technology to analyze the persistence of pesticide residues in beverages in order to effectively control their quality and safety.     

光谱技术在水产品异物残留检测中的研究进展

十四五期间,我国渔业总产量预计持续增长,水产品进一步成为消费者重要饮食组成,但因销售者与消费者食品安全知识和操作过程存在差距导致的食品安全事件频频发生。光谱技术因快速、无损、测试重现度高的优点,既体现物体的光谱属性,也体现了样品的空间信息,已成为水产品检测技术的热点,但多聚焦于新鲜度检测。该文综述了近10年来光谱技术在水产品异物残留检测的研究进展,分别从鱼骨检测、掺伪分析、寄生虫检测与重金属检测四方面介绍常见光谱技术应用及进展,包括X射线技术（X-Rays）、可见光成像（VIS）、近红外成像（NIR）,高光谱成像（HSI）等,介绍目前存在问题的同时,展望光谱技术在水产品异物残留检测的发展前景：传统检测算法进一步优化,多光谱技术被用于水产品异物残留检测;深度学习在特征提取的巨大优势得以应用,光谱技术在水产品异物残留检测的应用领域研究更加深入;光谱技术与多种检测技术的有机融合成为必然趋势,在线实时检测成为可能。     

柑橘真菌感染部位的高光谱成像快速检测

真菌感染是柑橘的一种常见病害,是柑橘腐烂的主要因素,自动化检测出柑橘真菌感染可以有效提高柑橘的商品价值和市场竞争力。运用高光谱成像技术对真菌感染柑橘腐烂部位的缺陷特征进行了快速识别检测。基于ROI提取柑橘真菌感染光谱曲线,对光谱矩阵进行主成分分析,分析权重曲线后得到4个特征波段,分别为615,680,710和725nm,然后对这4波段组合分别做主成分分析,通过分析权重曲线提取到615和680nm两个特征波段,基于这两个特征波段做主成分分析,以第2主成分图像为基础识别柑橘真菌感染部位,识别率达到了100%。高光谱成像技术可用于快速检测柑橘真菌感染引起的腐烂缺陷,为开发水果分级和缺陷检测等相关仪器设备的研究提供了理论方法和依据。     

基于高光谱技术的农作物常见病害监测研究

农作物病害是制约产量的重要因素之一，目前农作物病害的早期监测主要依靠植保人员田间取样判断危害等级的传统方式，存在主观性强、效率低、滞后性等弊端，也有些病害采用提前施药来进行预防，但此方法有农药过量的风险，从而影响到水稻生长的生态环境。近年来随着信息技术的快速发展，高光谱技术以数据量丰富、灵敏、可靠的特点迅速应用于农业生产中，成为主要检测农作物病害的有效技术手段之一。文章阐述了植物在病害胁迫下光谱响应机制，从粮食作物、经济作物、蔬菜作物、果类和其他农作物五个方面梳理和总结了近七年国内外高光谱技术在农作物病害的研究进展，在此基础上提出目前该技术在农作物监测应用领域的不足以及对未来的展望。为农作物的病害监测提供参考。