肉品质量控制的技术保证——肉类品质无损检测技术

肉品的品质评定以及胴体(猪、牛、羊等)分级是肉品质量研究的主要内容。对肉的食用品质的评定一般从肉色、嫩度、风味、系水力、多汁性等方面来衡量,检测方法多用化学、物理以及口感等破坏性检测手段。胴体分级根据具体对象的不同有所区别,但通常有质量级和产量级的区分。目前,     

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。     

柑橘纤维的水合性质对冷冻吐司面团及烘焙品质的影响

阐述柑橘纤维的水合特性及其指标,包括膨胀能力、持水力、水结合能力及溶解性,探讨柑橘纤维的化学组成与分子结构对水合性质的影响,以及物理、化学与生物技术的改性手段对于水合能力的改善;研究柑橘纤维在冷冻吐司面团中应用,结果表明柑橘纤维由于其较强的水合能力能够改善冷冻面团的生产操作性,以及面团在冷冻过程中通过水的重新分布改善其在冷冻及贮藏期间的性质,对焙烤品质产生积极影响,延长产品货架期。     

日本的柑橘分级新技术

介绍了日本的柑橘分级新技术，新技术改变了传统的方式，具有高效率、高性能、高精度、高质量的特点。本文的内容包括内外品质的检测和评价方法。     

柑橘多农药残留高通量检测技术研究进展

我国是重要的柑橘产地之一,柑橘资源丰富、种类繁多,生产量和消费量居世界前列。然而现阶段仍存在柑橘农药使用过量或使用禁用农药的问题,相关监管监测制度也应运而生。由于新型农药的开发、多种农药同时使用、农药残留量低、样品基质复杂等原因,柑橘多农药残留快速高通量检测的难度不断增大。本文对近十年国内外柑橘多农药残留高通量检测技术文献进行了归纳和总结,简要介绍了柑橘中常检出农药的种类,重点从柑橘多农药残留提取和净化的新型样品前处理方法的开发、高通量检测仪器的改进、快速检测技术的研制等方面阐述了柑橘多农药残留高通量检测技术研究进展,并对其存在的问题提出了相关建议,旨在为柑橘多农药残留高通量检测领域的相关研究提供新的参考依据。     

干燥方法对脱水柑橘皮品质特性的影响

研究了冷冻干燥、变温压差膨化干燥、热风干燥3种干燥方法对脱水柑橘皮品质特性的影响.试验结果表明:冷冻干燥柑橘皮色泽好,复水率高.采用变温压差膨化干燥方法制备的脱水柑橘皮色泽、质构酥脆性、复水能力均强于热风干燥法,其表观密度也低于热风干燥产品.选择不同的干燥方法对脱水柑橘皮品质特性影响显著.     

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。     

基于计算机视觉的柑橘无损检测技术

分析了柑橘无损检测和分级技术的重要性及其发展现状,阐明了基于计算机视觉的柑橘无损检测的流程.柑橘的好坏主要由柑橘的大小和形状决定,2个特征参数的提取运用了数字图像处理技术, 根据控制规则,输出1个变量即苹果等级分类.实验结果表明:该方法能较好地区分柑橘的好坏,达到预期的目标,结果是可以接受的.     

柑橘病虫害疤痕的计算机视觉识别

为提高柑橘果面缺陷机器识别的正确率及缺陷等级的分级精度,研究柑橘病虫害疤痕的计算机视觉检测.对柑橘图像设置蓝色分量阈值去除背景,统计44幅有病虫害疤痕的柑橘图像中疤痕的亮度值,以此经验值作为亮度分段阈值,提取病虫害疤痕,并对病虫害疤痕进行逐行扫描连通,形成连通的病虫害疤痕区域,对该区域进行离散傅里叶变换,取其前4个谐波分量区分病虫害疤痕与果萼、果梗和花萼.44幅柑橘图像中疤痕的正确识别率为88.64%.试验结果表明:该方法能将柑橘病虫害疤痕进行识别与分级.     

柑橘浮皮果与可溶性固形物光谱同时在线检测

柑橘浮皮果和可溶性固形物是评价柑橘品质的重要指标,在运动速度5个/s、积分时间100ms条件下,采集350~1 150nm范围内的柑橘光谱,探讨在同一条生产线上同时在线检测浮皮果与可溶性固形物的可行性,同时探索柑橘正常果,轻度、重度浮皮果的光谱响应特征,建立柑橘浮皮果与正常果的定性判别模型,并对比分析两种判别模型,同时还建立柑橘可溶性固形物的定量检测模型,最终实现了柑橘浮皮果与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的35个样品对模型在线分选的准确性进行评价,其中柑橘浮皮果都被正确的推入预设的浮皮果出口,正确判别率为100%,而可溶性固形物正确分级率为97%。研究可为柑橘在线分选提供分选策略与理论依据。     

NIR Spectroscopy Applications for Internal and External Quality Analysis of Citrus Fruit—A Review

The global citrus industry is continually confronted by new technological challenges to meet the ever-increasing consumer awareness and demand for quality-assured fruit. To face these challenges, recent trend in agribusiness is declining reliance on subjective assessment of quality and increasing adoption of objective, quantitative and non-destructive techniques of quality assessment. Non-destructive instrument-based methods are preferred to destructive techniques because they allow the measurement and analysis of individual fruit, reduce waste and permit repeated measures on the same item over time. A wide range of objective instruments for sensing and measuring the quality attributes of fresh produce have been reported. Among non-destructive quality assessment techniques, near-infrared (NIR) spectroscopy (NIRS) is arguably the most advanced with regard to instrumentation, applications, accessories and chemometric software packages. This paper reviews research progress on NIRS applications in internal and external quality measurement of citrus fruit, including the selection of NIR characteristics for spectra capture, analysis and interpretation. A brief overview on the fundamental theory, history, chemometrics of NIRS including spectral pre-processing methods, model calibration, validation and robustness is included. Finally, future prospects for NIRS-based imaging systems such as multispectral and hyperspectral imaging as well as optical coherence tomography as potential non-destructive techniques for citrus quality assessment are explored.     

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。     

近红外光谱技术在生鲜禽肉质量检测中应用的研究进展

近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）技术作为一种快速、无损、绿色的检测技术正在被广泛用于禽肉品质研究,通过将肉样光谱信息和品质指标参考值相关联,构建高精度、高稳定性的数学模型预测未知肉品品质。相比传统检测方式,NIRS技术具有无需预处理、更加丰富的信息量、数据计算更快等优势,在肉制品检测应用方面潜力巨大。本文主要综述了NIRS技术在生鲜禽肉（鸡肉、鸭肉、鹅肉）物理属性、化学指标以及微生物腐败等方面检测的研究进展,归纳总结了NIRS技术结合不同化学计量学算法构建模型检测禽肉各品质指标的效果,同时提出了NIRS技术在检测禽肉方面存在的缺点及未来发展趋势,可为改善NIRS技术检测应用、研发便携式NIRS检测设备提供数据支撑和理论参考。     

近红外光谱技术在茶叶质量安全领域的应用

随着茶叶产量的不断提升,茶叶产品质量安全问题日益受到关注,目前普遍使用的传统的化学检测和感官审评方法,无法实现在茶叶生产及流通过程中对茶叶品质进行实时监控。近红外光谱分析作为一种新兴技术,具有样品无损耗、结果客观以及快速简便等优点,能满足茶叶产品实时检测的需求。本文在概述近红外光谱分析技术的基础上,对国内外近红外光谱分析技术在茶叶品质分析、等级确定、种类识别和产地溯源和真伪鉴别等方面的研究进展进行了综述。分析了近红外光谱分析技术在推广应用中存在的问题,指出近红外作为一种二级分析方法,其模型适用范围具有局限性,同时对其灵敏度以及成本作出客观评价;对今后的发展及研究方向进行了展望,以期近红外光谱分析技术能够更好地应用于茶叶领域。     

梨果实近红外光谱无损检测技术研究进展

梨果实容易发生果肉褐变,即使外观完好,也有可能内部发生劣变。近红外光谱(NIRS)分析技术以其快速、无损、多组分同时测定等优势,近年来在梨果实无损检测应用的研究中取得重要进展。本文介绍了NIRS检测技术的原理与方法,综述了国内外应用NIRS无损检测技术在梨糖度、酸度、硬度等内部品质、褐变和损伤等内部缺陷方面及便携式检测的研究进展,并对其存在的问题及应用前景进行了展望。     

Automated Systems Based on Machine Vision for Inspecting Citrus Fruits from the Field to Postharvest—a Review

Computer vision systems are becoming a scientific but also a commercial tool for food quality assessment. In the field, these systems can be used to predict yield, as well as for robotic harvesting or the early detection of potentially dangerous diseases. In postharvest handling, it is mostly used for the automated inspection of the external quality of the fruits and for sorting them into commercial categories at very high speed. More recently, the use of hyperspectral imaging is allowing the detection of not only defects in the skin of the fruits but also their association to certain diseases of particular importance. In the research works that use this technology, wavelengths that play a significant role in detecting some of these dangerous diseases are found, leading to the development of multispectral imaging systems that can be used in industry. This article reviews recent works that use colour and non-standard computer vision systems for the automated inspection of citrus. It explains the different technologies available to acquire the images and their use for the non-destructive inspection of internal and external features of these fruits. Particular attention is paid to inspection for the early detection of some dangerous diseases like citrus canker, black spot, decay or citrus Huanglongbing.     

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。     

近红外光谱分析技术在我国大宗水果品质无损检测中的应用研究进展

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20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的现代定量分析技术,广泛应用于农产品、食品的品质检测。本文概述了近几年来国内在近红外光谱技术应用于大宗水果内部品质检测的最新研究进展;指出其存在的问题并对其发展进行展望;提出了近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现模型的在线更新与升级;同时,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;以期对我国相关研究人员的工作提供参考。     

邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理对采后贡柑贮藏品质的影响

为延长贡柑贮藏期,探究邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理对采后贡柑果实的保鲜效果,本研究以采后德庆贡柑果实为实验材料,研究了0.2%浓度邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理对采后贡柑在常温贮藏期间果实品质的影响,观察和测定了贮藏期间果实的腐烂率、硬度、可滴定酸（TA）、可溶性固形物（TSS）、维生素C（V_C）、细胞膜的通透性、丙二醛（MDA）以及超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化氢酶（CAT）的活性。结果表明,对照果在第6 d就开始腐烂,而0.2%邻苯基苯酚涂膜处理果实在第12 d才开始腐烂,并在贮藏后期处理组腐烂率明显低于对照组,显著延长了采后贡柑的常温贮藏时间（P<0.05）。与对照相比,经0.2%邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理能有效维持贡柑果实较高的TA、TSS和V_C的含量;同时,0.2%邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理明显减缓了果实的软化,降低了采后贡柑果实的失水率,保持了较高的硬度。此外,经0.2%邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理可有效维持果实组织中SOD和CAT活性在贮藏后期保持较高水平,并减少丙二醛（MDA）的积累,进而延缓果实组织细胞膜透性增加,有效抑制采后贡柑果实品质的劣变。因此,0.2%邻苯基苯酚结合果蜡涂膜处理可作为有效的保鲜方式用于贡柑果实的采后保鲜。     

柚类果实采后生理及贮藏技术研究进展

柚类产量在我国柑橘品种中占了12.9%,其产量、质量和对外出口有非常大的潜力。本文分别从柚类果实的贮藏特性、采收期对果实品质的影响,柚果贮藏中的生理代谢变化、生理病害、采后处理、柚果鲜切保鲜、留树保鲜等方面,对国内外柚类果实采后生理及贮藏技术的研究进展进行综述。