农产品品质无损检测方法的研究进展

农产品品质检测是确保农产品质量安全的重要保障。用于检测农产品品质的常规方法是费力、耗时、繁琐并且具有破坏性的。农产品品质无损检测方法的广泛研究和应用,改善了常规评估技术的局限性,可以在不破坏样品的情况下获得定量和定性数据。农产品品质无损检测方法发展非常迅速,其中包括基于声学特性、基于光谱学特性、基于计算机视觉和基于生物传感器的检测技术,全文讨论和总结了农产品品质无损检测的典型技术,阐述了这些技术的最新进展,并阐明了使用无损检测方法评估农产品品质的未来趋势。

土壤植物营养与农产品品质及人畜健康关系

综述了土壤中Ca、Mg、S、Zn、Fe等中微量营养元素及Se、I等有益元素的丰缺情况 ,概述了矿质营养元素和有机物质对农产品品质的影响及与人畜健康的关系 ,展望了今后应予以加强的研究方向 ,为进一步开展土壤植物营养与产品品质的研究提供参考 .

基于THz技术的农产品品质无损检测研究

农产品品质备受关注,而由品质变化引发的农产品安全事故频繁,开发农产品品质的快速无损检测技术成为研究热点。太赫兹波(THz)是介于微波与红外之间的电磁辐射,由于其独特的优势,具有重要的科学研究价值。近年来,随着THz辐射源和探测器研究的不断突破,大大丰富了THz的应用研究。与其他检测技术相比,作为一种新型检测技术,THz辐射具有安全和高信噪比等重要特征,能获得传统检测方法无法获得的物理、化学和生物等信息,在质量安全检测与控制、生物医学和通信等领域的应用前景广阔。首先介绍了THz波的概念和主要性质,接着对THz技术在农产品品质检测应用上的研究进展进行综述,分析THz探测技术存在的问题,对THz技术的应用潜力进行展望,最后提出THz技术在储粮品质检测中新的应用和广阔前景。

近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用

近红外光谱技术是一种新型的无损检测技术,在许多领域都得到了很好的应用。本文从农产品中各种物质成分含量预测、分类鉴别、腐烂鉴别、实时监测几个方面综述了近红外光谱技术在农产品品质检测上的应用,并对其在仪器硬件的研究和开发、化学计量学方法的探索与研究以及快速在线检测方法的研究等方面的发展趋势进行了展望。

提高农产品品质与减少硝酸盐污染的施肥技术研究

6年试验研究结果表明,农业生产采用N、P、K平衡施肥,增施优质微生物肥料,微生物肥与无机肥、有机肥配施,适当减少化肥用量等施肥技术均提高作物产量和产值,尤其对改善农产品品质、减少硝酸盐污染效果明显,增施微生物肥和有机肥,减少N素化肥用量10％、50％,蔬菜可食部硝酸盐降低17.04％～24.86％。

激光多普勒测振技术在农产品品质检测中的应用

准确检测农产品品质,可以为采后保存、分期销售、预测产品货架期以及产品分级提供可靠的依据。激光多普勒测振技术基于多普勒效应测量从振动物体表面散射回来的光所产生的频移,具有灵敏度高、非接触性测量、不破坏物体振动等优点,可通过测量农产品的振动特性实现对农产品品质的无损检测。论述了激光多普勒测振技术的进展、原理及其在农产品品质无损检测中的应用。

电子鼻在农产品品质安全检测中的应用研究

农产品在我国日常生活中占有重要的一部分,也是我国经济来源的一部分,但是在农产品生产、加工、运输和储藏的过程中存在安全隐患。介绍了电子鼻的基本原理和结构组成,以及气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别技术等研究现状,阐述了电子鼻在农产品新鲜度检测、风味评价、掺假鉴别、病害监控、理化指标检测等品质安全快速检测等方面的应用,剖析了电子鼻研究中存在的问题,并展望了其未来的发展趋势和方向,为相关研究和产业发展提供参考。

农产品品质检测中的计算机视觉及神经网络技术发展与动态

随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉及人工神经网络等交叉学科的研究与应用已扩展到农业工程领域中，并在许多方面取得了重大开拓性成果。文中概括介绍了这两项高新技术在农产品品质自动检测与分级中的应用状况及发展动态，并通过分析指出了当前尚须解决的问题。

服务供应链视角下生鲜农产品品质不确定性因素研究

从服务供应链视角构建生鲜农产品服务供应链,将其作为农产品供应链的子链,利用系统分析的方法得出在服务供应链中影响生鲜农产品品质的不确定性因素,根据管理决策行为能否抑制不确定性因素对生鲜农产品的消极影响,将不确定性因素划分为可控不确定性因素和不可控不确定性因素。利用灰色关联分析得出影响生鲜农产品品质的关键可控不确定性因素,并从生鲜农产品流通渠道、冷链设施设备的投入、物流标准化、政府对质量的监管力度等方面提出控制策略,保障生鲜农产品质量安全。

电子鼻在农产品品质检测中的应用进展

介绍了电子鼻(人工嗅觉系统)的基本原理及主要组成部分,综述了电子鼻近年来在检测农产品品质的研究进展,展望了其未来发展趋势。

声学检测技术在农产品品质无损检测中的应用

阐明了农产品声学特性的测定原理,综述了目前国内外声学检测技术在农产品品质无损检测中应用及该技术的应用前景,介绍了农产品声学特性在农产品品质无损检测中的典型应用实例。

农产品品质检测中常用的图像背景分割方法

利用机器视觉对农产品进行无损检测和自动分级时,对实时拍摄的农产品图像,在进一步的特征提取、模式识别等图像处理之前,采用适当、有效的方法把农产品图像从背景中分割出来是一个非常重要的预处理步骤。其分割效果的好坏将直接影响到农产品分级的最终效率和准确性。为此,介绍了农产品品质无损检测中常用的图像背景分割方法。

土壤植物营养与农产品品质及人畜健康关系

综述了土壤中钙、镁、硫、锌、铁等中微量营养元素及硒、碘等有益元素的丰缺情况 ,概述了矿质营养元素和有机物质对农产品品质的影响及与人畜健康的关系 ;并展望了今后应予以加强的研究方向 ,从而为进一步开展土壤植物营养与产品品质的研究提供参考。

氨基酸肥料对水稻Cd含量及农产品品质的影响

【目的】探究稻鳖共作模式下不同氨基酸肥料对水稻Cd吸收累积和农产品品质的影响。【方法】选择鹰潭市余江区稻鳖共作田块进行大田试验,设计氨基酸水溶肥①(AAO)、氨基酸水溶肥②(AAT)、氨基酸叶面肥(半胱氨酸(Cys))、钙镁磷肥(GMP)(常规肥料做比较用)及钙镁磷肥与氨基酸水溶肥复配(GA)和不添加肥料(CK)的6个处理,研究Cd在各处理水稻植株中的富集和转运情况以及对稻米Cd、蛋白质、氨基酸含量和甲鱼肌肉Cd含量的影响。【结果】水稻植株Cd含量由高到低依次为根、茎、叶、糙米。与CK相比,对水稻根茎叶Cd含量降低效果最好的是AAT处理,分别降低了40.50%、65.74%和58.10%;Cys处理显著降低了水稻糙米Cd含量,降幅为32.98%。糙米和甲鱼肌肉Cd含量均未超过国家标准限值。与CK相比,施用氨基酸类肥料均降低了糙米蛋白质和16种氨基酸总量,其中Cys处理的降低效果最显著,分别降低了29.37%和35.71%。根据通径分析,土壤-糙米富集系数对糙米Cd含量的富集起直接作用,而酸提取态Cd、可氧化态Cd、茎-叶片转运系数则是通过影响土壤-糙米富集系数来间接影响糙米对Cd的积累。【结论】氨基酸水溶肥能较好地降低水稻根茎叶Cd含量,氨基酸叶面肥(半胱氨酸)降低糙米中Cd含量效果最好,且两者均降低了糙米蛋白质和16种氨基酸总量,改善了稻米食味品质,以叶面喷施半胱氨酸的处理效果最好。

基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势。为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议。

支持向量机模式识别方法及其在农产品品质快速无损检测中的应用

支持向量机 (SupportVectorMachines)是一类基于统计学习理论的机器学习算法 ,是刚发展起来的新模式识别与分类技术。作者阐述了支持向量机的基本原理 。

农产品品质分析实验课教学改革与实践

随着社会进步和人民生活水平的不断提高,人们对农产品质量的要求越来越高,使得农产品品质分析受到了空前的重视。如何提高农产品品质分析实验课的教学效果,是农业院校共同关注的教学改革问题。教学改革与实践证明,农产品品质分析实验课应该突出教学内容重点,紧密联系生产实际;启发学生创新思维,培养学生主动意识;利用现代教学手段,提高教学效果;利用现代教学模式,改革实验课教学方式。

高光谱图像与农产品品质无损检测研究进展

高光谱图像具有图谱合一的特性,高光谱成像技术是农产品品质检测技术的发展趋势。本文从介绍高光谱图像特性、农产品无损检测技术入手,对高光谱图像在水果蔬菜、肉类、经济作物、粮食籽粒等农产品品质的无损检测方面的研究进展进行了综述,详细分析了高光谱成像技术对农产品品质无损检测的研究难点及未来发展趋势。

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

一、引言 计算机视觉又称机器视觉,是指由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现与人类视觉有关的某些智能行为的技术,如对印刷与手写文字识别、图像模式识别和物体三维表面的形状知识与距离、速度感知等。计算机视觉技术是多学科的交叉与结合,它涉及到计算机、数学、光学、心理学、生理学、物理学、信号处理等诸多学科。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸,简而言之,对模拟高等动物的视觉系统而言,完成对物体的形状和类别的识别是最重要的。

农业结构调整下农产品品质结构调整对策研究

随着市场经济的发展,我国农产品供求关系的主要矛盾正从供给总量不能满足需求的数量问题,逐步转化为农产品质量不适应市场需求而形成的农业结构问题。从农产品品质的内涵入手,分析调整农产品品质结构存在的问题,提出加快调整农产品品质结构的对策,以加快推进我国农业结构改革进程。