高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展

随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降,以及高光谱图像数据处理算法的不断改进, 应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一。为了能跟踪国内外的最新研究成果, 对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。     

葡萄品质无损检测技术的研究进展

葡萄营养物质丰富且具有食疗功效,是消费者青睐的水果之一。葡萄在生长、采摘和贮藏过程中易受到损害而品质下降,从而严重影响消费者的购买欲望和葡萄的销售价格,因此检测葡萄品质对于提高葡萄商业价值具有至关重要的作用。传统的检测方法具有破坏样品、耗时耗力、成本高等缺点,而以机器视觉技术、近红外光谱技术和高光谱成像技术为主要检测手段的无损检测方法,因其无损、快速、准确的优势而发展迅速,形成了比较完善的方法体系,目前在葡萄内外部品质检测中得到广泛的应用。综述了利用机器视觉、近红外光谱和高光谱成像技术对葡萄外部品质(果粒大小、表面颜色和果穗尺寸)和内部品质(品种、糖度、可滴定酸、花色苷、总酚、病害和农药残留等)的国内外最新研究进展,总结分析了其在葡萄品质检测中存在的问题,并对葡萄品质无损检测研究方向作了展望,为葡萄品质无损检测技术的发展和相关研究人员的研究工作提供参考。     

近红外光谱分析技术在蔬菜品质无损检测中的应用研究进展

蔬菜的无损检测技术包括利用其电学特性、光学特性、声波振动特性以及核磁共振技术、机器视觉技术、电子鼻技术和撞击技术等,其中应用最广泛、最成功的检测方法是光学方法。近红外光谱分析技术因分析速度快、效率高、成本低、重现性好,无需样品备制,无污染等特点,已成为一种快速、无损的现代分析技术,在很多领域得到广泛应用。文章介绍了国内外运用近红外光谱分析技术进行蔬菜品质无损检测的研究情况,分析了该技术应用于蔬菜品质检测时尚存在的问题和今后的研究方向。提出因蔬菜多样性和易腐变性等特点,需要加快研制近红外自动分析设备,以提高蔬菜品质检测的速度。指出结合核磁共振技术、图像技术等进行蔬菜品质的无损检测是未来发展的趋势。     

无损检测技术在水果品质评价中的应用

介绍了声、光、电、射线等物理学技术在水果品质无损评价NDE(nondestructive evaluation)中的应用，分析了这些技术在水果生产、分选、采后加工等过程中的应用价值，指出必须加强无损评价技术在果品品质评价方面的应用，以物理学高新技术的发展推动农业经济的持续发展．     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

光谱分析技术在作物生长信息检测中的应用研究进展

获取作物的相关生长信息可以预测作物的生长和健康状态,是实现作物生产管理智能化的基础。植物的生长信息获取技术主要包括利用其电学特性、光学特性和机器视觉技术等,随着光谱技术的发展,近红外光谱技术、多光谱技术和高光谱技术在作物生长信息的获取应用上开始大量应用,并显示了其分析速度快、效率高、成本低、无需制备样品等优点,已成为一种快速、无损的现代分析技术。文章介绍了国内外运用光谱分析技术在作物生长信息获取上的研究情况,并分析了该技术应用于作物生长信息获取时尚存在的问题和今后的研究方向,提出了进行作物生长实时、智能化管理的必要性,需要加快研制相关的光谱自动分析设备,提高作物生长信息获取的速度,最后指出了结合机器视觉技术、红外成像技术、光谱分析技术等多种技术进行作物生长多种信息获取是未来发展的趋势。     

柑橘品质的近红外光谱无损检测

选择不同谱区范围的近红外光谱,利用偏最小二乘法对柑橘中总酸、总糖和维生素三种组分建立数学预测模型并进行优化,三种组分的化学值与近红外预测值的相关决定系数分别为:总酸r2=0.959,总糖r2=0.970和维生素C r2=0.973,所建模型具有实际应用价值.     

光谱技术在水产品品质检测中的应用研究进展

随着我国水产养殖业以及水产加工业的快速发展,水产品在国民饮食结构中占比越来越大,消费者对于水产品的质量要求也越来越高.为了满足消费者对水产品的质量要求,企业和市场需要在供应链的各个环节对水产品进行检验并公之于众.因此,迫切需要开发一种能够满足对水产品进行快速无损检测的技术.光谱技术可以根据样品特征波长处的波谱特性推算出...     

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.     

太赫兹技术在农产品品质检测中的研究进展

农产品质量安全日益受到关注。由于传统检测方法存在耗时长、操作复杂、消耗大量溶剂、成本高等问题,因而迫切需要开发快速无损检测技术。在电磁波谱中位于微波和红外辐射之间的太赫兹波,因其所处波段的特殊性,使其具有了瞬态性、高穿透性、宽带性、相干性和低能性等一系列特性,太赫兹技术可以有效反映有机生物分子的结构和性质,作为物质“指纹”谱,该技术逐渐应用于有机生物分子的定性、定量分析,在近红外光谱、拉曼光谱、X射线等众多光谱类快速无损检测技术中成为一种极具竞争力的新兴检测技术。首先介绍了太赫兹波特点,太赫兹光谱及其成像技术原理;其次,在其基础上总结了太赫兹数据处理一般流程及其主要步骤中的常用分析方法,着重对定量、定性分析步骤中模型搭建方法、评估方法、评估指标进行了阐述;再次,讨论了近几年来太赫兹技术在农产品品质检测中的几个关键领域应用和研究进展,具体包括农药残留、抗生素、毒素等微量有害物质检测,掺假、转基因和外源异物的鉴别以及农产品内部营养成分含量预测等;最后,系统探讨了太赫兹技术在农产品品质检测领域尚需解决的问题,以此为导向总结需要进一步加强的研究方向,并对太赫兹技术在农产品品质领域未来发展作出展望。已有研究文献表明太赫兹技术在农产品品质检测领域的有效性。尤其,对非极性物质不敏感的特性,使其对已包装农产品的品质检测与评估具有得天独厚的优势。随着机器学习、强化学习等信息科学技术发展,一方面进一步加强太赫兹数据分析技术研究,通过数据自主学习,从数据角度揭示科学规律,构建精度更高、运算开销更小、实时性更强、泛化能力更好的分析模型;另一方面从分子振动理论出发,结合化学、物理学知识,研究太赫兹光谱特性的形成机理,并将获取的先验知识应用于分析模型的构建,通过数据与机理二者有机结合,提高太赫兹光谱分析软实力。未来硬件系统开发上以便携、低成本、灵敏度高为目标,最终实现太赫兹技术应用从实验室研究阶段逐渐走向商用工程化应用。     

图像处理技术在无损检测中的应用

在磁粉检测中，由于采用图像处理技术，半自动和全自动的探伤设备相继出现。检测中使用带有荧光物质的磁粉，在紫外线的照射下，由CCD和图像采集器将磁痕图像转化为数字图像，传入计算机；为实现缺陷图像的定量，采用浮动阈值将缺陷图像分割出来；为避免丢掉有用信鼠，需要采用条件跟踪和图像膨胀技术，对断开的部分进行重新连接。磁粉检测的检测目标主要是裂纹、缝隙等表面不连续，在图像上是由缺陷点组成的亮线。二值化后的图像中存在一系列的连通区域，采用邻域法和树状搜索技术可快速完成每个连通区域的搜索，同时完成连通区域的特征值的计算。根据裂纹图像的特征，可以判断是否有裂纹发现。在射线检测领域，     

人工神经网络在超声无损检测中的应用

人工神经网络对于超声无损检测的发展具有重要的意义，本文对国内外人工神经网络在超声无损检测中应用研究做了较为详细的介绍和分析，指出人工神经网络是实现超声无损检测测定量化的有效途径。     

基于太赫兹时域透射成像技术的葵花籽内部品质无损检测研究

葵花籽壳内籽仁的品质直接影响产出食用油的质量,利用太赫兹时域透射成像技术,结合形态学滤波和K-均值图像分割的方法,对葵花籽破损粒、虫蚀粒、空壳粒三种异常样本进行带壳无损检测,实现对葵花籽壳内品质的探索研究。参考国家标准和前人经验制备破损粒、虫蚀粒和空壳粒三种带壳葵花籽样本,利用太赫兹时域光谱仪TeraPulse 4000及透射成像附件,以0.2 mm的分辨率分别采集上述三种异常样本的光谱图像,并采集一颗正常葵花籽的光谱图像作为参照,以峰峰值成像的方式对四种葵花籽太赫兹图像进行重构。通过太赫兹图像可初步判断壳内籽仁的形态,但仍存在对比度低、边缘信息模糊等问题,需要进一步优化处理。采用形态学滤波算法对葵花籽的太赫兹图像进行滤波,选择边长为3的平坦型菱形结构元素作为核对图像进行一次膨胀,再计算图像的外部梯度,完成对图像的滤波处理;将形态学滤波结果分别与中值滤波、均值滤波和非局部均值滤波结果进行比较,对比发现,形态学滤波不仅保证了图像的清晰度,保留了边缘信息,同时能使葵花籽样本与背景之间存在明显界限,有利于后续进行图像分割处理。为了更加准确的检测葵花籽籽仁的形态,对滤波后图像进行图像分割。采用K-均值聚类算法对滤波后的太赫兹图像进行图像分割;为提高分割结果的准确性,对不同样本的图像分别确定了不同的初始聚类中心个数K,其中破损粒K=4、虫蚀粒K=5、空壳粒K=3、正常粒K=4,分割后的图像能准确呈现葵花籽壳内籽仁的形态。研究结果表明,太赫兹时域透射成像技术结合形态学滤波及K-均值图像分割方法对实现葵花籽内部品质的带壳无损检测具有可行性,为后期建立带壳葵花籽品质无损检测模型奠定基础,为油料作物内部品质的带壳无损检测提供参考。     

相关检测技术在近红外光谱分析中的应用

运用信号分析的理论,研究了把相关检测技术应用于近红外光谱分析的方法。通过作药品甲硝唑纯品光谱及混合品光谱的相关函数值,并对相关曲线进行分析,结果表明通过相关处理,光谱信息得到了分离和增强,可以作为一种光谱信息特征提取的有效方法,用于定性和定量分析,对解决近红外光谱检测中光谱叠加、信息率低的难题提供了一种新的思路和探索。     

光谱关键变量筛选在农产品及食品品质无损检测中的应用进展

农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点,不仅关系着人们的身体健康,而且关系着社会稳定甚至国家安全.由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注.对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点.我国人口众多,对农产品和食品的消费量非常大.面对如此大量农产品及食品品质的无损快...     

二维相关谱在食品品质检测中的研究进展

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质。二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难：①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析。综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质。同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源。详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景。     

高温DC SQUID在无损检测中的应用

成功制备了用于无损检测的YBCO垫圈型DC SQUID,利用该器件建立了一套扫描SQUID显微镜无损检测装置,采用多极激励场的结构,引入高阶梯度,提高敏感元件-高温SQUID的平衡度,以及减小激励场的空间尺度来提高探测元件无损检测的灵敏度,利用该装置对圆孔缺陷的铝材料样品施加电磁激励并进行了二维磁场扫描成像,获得了较好的实验结果.     

不同产地软玉的拉曼光谱分析及在古玉器无损研究中的应用

利用拉曼(Raman)光谱技术分别对中国新疆、青海、江苏、辽宁及韩国、俄罗斯、加拿大、新西兰和澳大利亚的软玉样品进行无损分析研究。首先利用拉曼光谱区分了透闪石型和阳起石型软玉, 并对软玉双链结构中Na+、K+对Ca2+以及Al3+对Si2+的不同置换程度引起低频区域特征峰的漂移进行分析, 同时还研究了表面状态和显微结构对674cm-1附近峰强的影响。最后利用拉曼(Raman)光谱技术结合质子激发X射线荧光(PIXE)和X射线衍射(XRD)对河南安阳殷墟遗址、河南省洛阳地区和浙江良渚遗址出土的9件中国古代玉器进行透闪石型软玉的矿相标定, 证明拉曼光谱在中国古玉器结构测试和材质鉴定中是一种很好的无损分析手段。     

高光谱成像技术在果蔬品质与安全无损检测中的原理及应用

水果和蔬菜的品质与安全是消费者最为关心的问题。传统的化学检测方法是一种费时费力的破坏性检测技术。随着成像和光谱技术的快速发展,高光谱成像技术已经广泛应用于农产品品质与安全的快速无损检测中。高光谱成像技术融合了传统的成像和光谱技术的优点,可以同时获取被检测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以像检测物体的外部品质,又可以像光谱技术一样检测物体的内部品质和品质安全。目前,已经有大量的基于高光谱成像技术检测水果和蔬菜品质与安全的研究性论文发表,为了深入了解高光谱成像技术的检测原理并跟踪国内外最新的研究进展,综述了高光谱成像技术在水果和蔬菜外部品质、内部品质和品质安全检测中的原理、发展和应用。另外,还简要介绍和讨论了高光谱成像系统的构成、常用的数据分析方法、发展趋势及面临的挑战。     

基于分布式超声无损检测方法的零件内部缺陷检测

超声检测广泛应用于工业检测,比如超声相控阵检测法和超声A扫应用于零件内部缺陷检测。然而,这些方法可以检测出缺陷位置却很难精确地检测缺陷尺寸,缺陷定量成了急需解决并且很有意义的问题。本文提出了一种分布式超声无损检测方法,将超声探头均匀布置在检测表面,每一个超声探头可以同时发射和接收超声信号,通过对接收到的信号进行处理来重构缺陷轮廓。基于分布式超声无损检测方法,重构零件的人造缺陷并建立相应的声学仿真模型。通过多项式拟合法和聚类法分别处理实验和仿真所获得的数据并重构缺陷轮廓。实验结果和仿真结果显示重构的椭圆形缺陷和正方形缺陷具有一定的精度。结果表明分布式超声无损检测方法有潜在的应用价值和理论意义。