近红外图像和光谱分析技术在农产品品质无损检测中的应用与展望

介绍了现代近红外分析技术的发展及其技术特点,并就近红外图像技术和光谱分析技术两方面综合分析了国外利用近红外分析技术在农产品品质检测上的研究,以促进我国在该领域的研究.     

种子微创取样关键技术与装备研究进展

种子微创取样装备是面向生物育种技术中的种子切片取样环节,基于机电控制、机器视觉等技术,实现种子基因样本的全流程、自动化操作的智能化工具,其推广和应用可有效提升种质资源培育的效率和质量,助力种业振兴。本文首先介绍了种子切片检测的历史背景和装备研究现状,随后将种子微创取样关键技术系统地划分为种子分离、位姿调整、夹持输送、取样和样品收集与清洁技术,并对其研究现状和发展动态进行了阐述和剖析。在此基础上,结合种子切片装备发展要求和应用场景,归纳了种子切片取样装备面临的切割理论不足、多尺度通用性差、系统集成度有待提高等问题,提出了未来发展方向为: 加强种子切片装备基础理论研究;多尺度通用化种子切片平台开发;发展全生产环节智慧取样检测系统。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

蔬菜棚室用自走式微型旋耕机的研究

为适应蔬菜大棚的大规模发展对农机具的需求，在分析无驱动轮旋耕的力学机理和功率消耗的基础上，根据蔬菜棚室内作业对农机具的要求和目前菜农的技术条件与经济条件，设计和研制了一种微型旋耕机。该机用无驱动轮旋耕的工作方式，采用立轴式小型汽油机和蜗轮蜗杆传动，机架和传动箱体为薄钢板冲压成型，扶手架上下、左右可调，耕深为１０．７ｃｍ，生产率为０．０９ｈｍ^２／ｈ，重量仅为生产率相同的国内其它旋耕机的１／２～１／５。     

偏心齿轮行星系水稻分插机构的分析研究

为研制高速插秧机，研究证明了偏心齿轮行星系传动的３个重要性质，用解析方法建立了偏心齿轮行星系分插机构的运动学模型，对该机构进行了位移、速度和角速度分析，并求出了各结构参数变化而引起的分插机构秧爪的相对运动速度和绝对运动轨迹的变化，为采用偏心齿轮行星系分插机构的高速插秧机的设计提供了理论依据。     

水果内部品质光特性无损检测研究及应用

基于水果光特性的无损检测和分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中.本文介绍了水果内部品质光学特性检测原理及检测系统组成,分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质检测中的优缺点,并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等内部品质光特性无损检测的国内外最新研究进展和应用前景.     

用于食品安全检测的生物传感器的研究进展

生物传感器特异性好、分析速度快、成本低,在食品安全检测领域有着重要的应用价值。该文介绍了电化学、光学、压电和量热生物传感器在食品安全检测中的应用,包括致病菌、抗生素残留、生物毒素和农药残留检测,指出了目前研究中需要解决的问题并展望了未来发展方向,认为高灵敏度、集成化、微型化、多功能化等是未来用于食品安全检测的生物传感器的发展趋势和重点方向。它在食品污染物的快速实时及特异性检测方面有着广阔的应用前景。     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。     

黄酒β-苯乙醇含量的近红外光谱快速检测

利用近红外光谱技术对黄酒主要香气指标β-苯乙醇进行了快速检测,采集了不同品牌和酒龄的112份黄酒样品,以气相色谱所测β-苯乙醇含量为参考值,在800～2 500 nm波段范围内建立了回归分析模型.结果显示,SNV预处理结合偏最小二乘回归法在全波段范围内所建立的模型性能最优,校正模型的相关系数rc为0.949,RMSEC为6.66 mg/L,RMSEP为10.4 mg/L,相对标准偏差RPD达到1.83.结果表明应用近红外光谱技术对黄酒β-苯乙醇含量进行快速检测筛分是可行的.下一步研究拟加大样本量来提升模型的精度和稳健性.     

苹果果梗和表面缺陷的计算机视觉检测方法研究

研究了苹果果梗与果体的识别方法和果面缺陷的查找方法.根据苹果果梗的特性,提出用分块扫描判断果梗是否存在;分析了苹果的坏损表面与非坏损表面的不同反射特性,以及不同灰度值象素点数的统计特性,找出坏损区域,并从中区分出果梗和果萼.对1 5幅无果梗的图象判断准确率为100%,对90幅果梗完好图象的准确率为88%.试验证明该方法对坏损的检测是有效的.