基于光谱和成像技术的果蔬质量检测研究进展

为保证食品安全和消费者健康,无损检测技术广泛应用于果蔬质量检测中。光谱和图像技术可分别获取果蔬的内部和外部信息,成为质量检测的有效工具。为跟踪国内外研究进展并分析研究现况,从果蔬外部品质(尺寸、形状、表面缺陷、颜色、纹理等)、内部品质(内部缺陷、可溶性固形物、可滴定酸、水分、类胡萝卜素等单一品质及综合品质)、成熟度、货架期/贮藏期、产品溯源、生长监测、安全(农药残留、病虫和细菌侵染、转基因产品等)检测及光学系统设计等方面综述了光谱和成像技术的应用,分析了存在的图谱库不完善、解混处理算法复杂、高精度和便携式的光学系统开发力度不够、校正模型的影响因素复杂等问题。然后,归纳了发展趋势,指出了各组分可视化分析及交互作用机理解析、光与果蔬组织的交互作用机理分析和光学特性参数反演等光学特性分析、科学合理的综合评价体系的建立、新算法的应用和多种算法的联合使用、不同算法的可靠性和稳定性的提高、稳定和普适模型的建立、低成本和便携式等光学分析仪器的商品化开发和商业化应用等成为进一步探索的方向,为基于光谱和成像技术的果蔬质量检测发展提供了参考。

基于光谱和水分补偿方法的鲜枣内部品质检测

为了建立稳定可靠的鲜枣品质检测模型,利用光谱和水分补偿方法进行鲜枣内部品质的检测。首先,针对鲜枣各品质指标(水分含量、可溶性固形物含量、维生素C含量、蛋白质含量、硬度值),采用回归系数法(RC)提取特征波段并建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)检测模型,预测集的决定系数(R2P)均在0.8261以上,预测均方根误差(RMSEP)均在3.324 9以下。在提取各项品质指标特征波段的基础上,剔除其他四项单一品质特征波段中与水分特征波段(包含利用RC法所提取到的水分特征波长和鲜枣中具有明显水分特征的吸收峰)重叠或接近的波段,并与鲜枣水分含量值进行数据融合建立了各项指标的水分补偿模型。结果表明,硬度值的水分补偿模型精度有一定提高,R2P和RMSEP分别为0.830 5和0.055 3;可溶性固形物含量、维生素C含量、蛋白质含量的水分补偿模型精度均有所下降,R2P分别为0.804 1,0.878 2和0.837 8,RMSEP分别为1.347 3,0.638 0和3.503 2。然后,分析各品质指标间的相关性,结果表明,水分含量在0.05水平上与硬度值呈现显著的相关性,在0.01的水平上与其余三项品质指标之间存在极显著的相关性,相关性强弱与水分补偿模型的建模结果相互支持。研究表明,水分补偿法所建的预测模型可用于鲜枣内部品质的检测,水分含量与其他四项品质指标之间有相互作用并影响其他品质指标所建立的预测模型。该研究为进一步探讨光谱检测中各内部品质指标间交互作用的解耦提供了新思路。

修复植物热解过程中重金属迁移转化特性的研究进展

植物修复技术能够有效治理土壤重金属污染,而富集重金属后的修复植物须妥当处理才能避免二次污染。修复植物得到有效处理的理想状况是通过热解法将重金属以稳定形态富集到热解炭中,避免重金属迁移到热解气或热解油中。文章围绕修复植物的热解处理,综述了原料性质、热解温度、热解时间、升温速率、反应气氛以及添加剂这6个因素对重金属迁移转化特性的影响,并提出了今后该领域的研究方向,为无害化热解处理修复植物以及固相产物的增值利用提供了参考。

基于二维相关光谱的壶瓶枣室温贮藏硬度动力学模型研究

为了实现鲜枣常温贮藏期的硬度实时监测并对贮藏时间进行预测,建立了室温下壶瓶枣贮藏期的近红外光谱硬度动力学模型。基于二维相关光谱技术,分析综合浓度影响下的壶瓶枣敏感波段,优选的敏感波段为904,980,1 072,1 200,1 630,1 941和2 215nm。分析不同贮藏天数的壶瓶枣果肉平均硬度,并拟合出零级反应方程,模型的相关系数为0.991 3,标准误差为6.116×10-4。鲜枣的贮藏过程中,由于复杂的生理化学反应,主要物质的含量发生变化,并通过宏观的信息光谱特征和硬度得以体现。将敏感波段下的光谱信息和贮藏期的硬度指标进行信息耦合,建立壶瓶枣果肉硬度的偏最小二乘模型(partial least square,PLS),模型的预测精度RP为0.942 7,RMSEP为0.021 0。进而以敏感波段的吸光度为自变量,壶瓶枣果肉硬度指标为应变量,进行多元回归定量分析,建立近红外光谱硬度动力学模型,模型的拟合优度即相关系数为0.983 9,标准误差为0.024 9,并在此基础上建立壶瓶枣贮藏时间与近红外光谱的线性回归关系。研究表明,基于二维相关光谱的硬度动力学模型可以实现对壶瓶枣果肉硬度指标的快速、无损检测并实现其贮藏时间的预测。

鲜枣内部综合品质光谱评价指标建立与分析

为实现鲜枣内部综合品质的在线无损快速检测,利用可见/近红外光谱漫反射技术,针对完熟期壶瓶枣的内部品质,包括含水率、可溶性固形物含量、硬度、可溶性蛋白质含量、维生素C含量5项指标,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长并建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)预测模型,硬度预测模型的相关系数和均方根误差分别为0.945 2和41.684 9,其余品质预测模型的相关系数均在0.923 0及以上、均方根误差均在3.779 2及以下。在此基础上,对5项品质指标进行了相关性分析,表明在0.01或0.05水平上两两指标间存在极显著或显著的相关性,故采用因子分析法构建了内部综合品质评价指标,建立了CARS-LS-SVM预测模型,结果表明该模型的相关系数和均方根误差分别为0.924 1和6.063 5,预测精度较高。研究表明,所建立的CARS-LS-SVM模型可有效实现鲜枣内部综合品质的评价。

基于高光谱和卷积神经网络的鲜枣黑斑病检测

[目的]为实现鲜枣黑斑特征的识别,提高鲜枣附加价值,采用高光谱成像技术采集了不同年份完好和黑斑鲜枣的信息。[方法]基于全波段光谱,采用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA)和误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BP-NN)建立单一年份和联合年份的判别模型。采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)提取联合年份的特征波长;利用主成分分析进行单波段图像的数据压缩,针对主成分图像采用BP-NN和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行黑斑鲜枣识别。[结果]联合年份所建PLS-DA、BP-NN模型的整体判别正确率均达到了99.2%,比单一年份所建校正模型的整体判别准确率高,但单一年份所建模型中BP-NN比PLS-DA的判别精度高;采用SPA提取联合年份的特征波长后所建BP-NN判别模型的正确率为100%;基于主成分图像所建BP-NN和CNN模型的判别正确率分别为78.3%和90.0%。[结论]收获年份是影响校正模型稳定性的一个重要因素,联合年份所建校正模型比单一年份所建校正模型具有更好的预测能力;同时CNN可成功应用于基于高光谱技术的鲜枣黑斑特征识别中,也为其它农产品品质检测提供了新方法。

沙果腐烂的高光谱图像检测

采用高光谱成像技术对沙果的腐烂进行识别,通过高光谱成像系统采集了18个沙果腐烂样本的高光谱图像,利用主成分分析(PCA)对图像进行数据压缩,分别采用"Sobel"算子和区域生长算法"Region grow"并结合主成分图像对18个沙果腐烂样本进行识别。结果表明,采用高光谱图像技术可以实现对沙果腐烂的识别。该研究为沙果的在线检测提供了理论参考和依据。

鲜枣轻微损伤力学特性的研究

为了探明轻微损伤对鲜枣力学特性的影响,以太谷壶瓶枣、梨枣、郎枣为研究对象,使用Instron万能材料物理试验机进行鲜枣轻微损伤试验样本制作,对样本从损伤制作到变质这一时间段的果皮强度、果皮破裂深度、果皮脆度、果皮韧性、果肉最大硬度、果肉平均硬度和果肉匀质指数进行了测定。通过对这些指标的比较分析,发现轻微损伤对果皮脆度的影响最为明显,并探明了鲜枣从开始轻微损伤到变质阶段的力学特性及其变化规律,为鲜枣加工和运输相关研究提供了依据。

土壤含水率测定方法研究

总结了国内外最主流的土壤含水率测定方法,包括称重法、电阻率法、FDR法、灰度反演法、光谱分析法、红外线感测法、中子法、γ射线法、TDR、分布式光纤测量法(DWS法)、遥感测定法、探地雷达法;并且对这些方法的原理优缺点进行了介绍。

高光谱技术结合CARS-ELM的油桃品种判别研究

基于高光谱技术研究竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)对油桃品种判别的可行性。本文利用高光谱成像技术选取油桃420~1000 nm的高光谱图像数据,经卷积平滑法(Savitzky-Golay smoothing,SG)、附加散射校正算法(Multiplicative Scatter correction,MSC)、基线校正(Baseline)、变量标准化算法(Standard Normalized Varite,SNV)等预处理方法处理原始数据,通过PLSR模型确定Baseline为最佳预处理方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)与竞争性自适应重加权算法等提取的特征波长,建立偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)和极限学习机鉴别模型进行比较研究。结果显示:基于CARS算法提取的特征波长构建的CARS-ELM和CARS-PLS模型性能最优。CARS-PLS预测集相关系数(RP)和均方根误差(RMSEP)分别为0.942和0.205;CARS-ELM的RP和RMSEP分别为0.931和0.119。说明CARS是一种有效的提取特征波长的方法,且ELM与PLS对模型的预测能力相当,可见利用高光谱图像技术结合CARS-ELM对油桃的品种判别是可行的。

一种单工位红枣去核机去核结构的仿真分析研究

针对现有三工位去核机对不同大小和品种的红枣去核时需要更换不同规格的夹具,从而造成适应性差、工作效率低等问题,结合各类红枣的外观形状及枣核的尺寸参数,基于弹性夹具与旋转轴线定位原理设计了一种采用新型夹具的单工位去核机,包括去核机主传动系统的设计以及新型夹具和去核系统关键机构的设计;下夹具的旋转实现红枣的轴向定位,弹性架设计使夹具对不同红枣具有适应性,减去了去核机更换夹具的过程;利用UG软件建立单工位红枣去核机的样机模型,并结合去核系统的组成结构与工作原理,对去核系统的模型进行适当简化,再利用虚拟样机技术软件ADAMS对去核系统在工作状态下的运动规律与受力状况进行仿真分析;最后对单工位红枣去核机的去核系统进行模拟试验,验证其合理性。结果表明,去核率达95%,成品率达91.5%,平均果肉损失率为3.75%。该红枣去核机可以满足实际生产要求,去核效率达21600枚/h,高于现有红枣去核机的去核效率。

旋转速度对壶瓶枣损伤检测影响的研究

基于实验室搭建的近红外光谱检测装置,对不同旋转速度下壶瓶枣的三种损伤样本进行检测识别,探明旋转速度对损伤检测的影响。依据壶瓶枣检测的旋转速度理论计算结果,利用Fieldspec 3光谱仪采集1.5 r/min、2.0 r/min和2.5 r/min三种旋转速度下不同损伤壶瓶枣的光谱信息,基于PLS模型及其判别指标从13种预处理方法中寻找不同旋转速度下的最佳的预处理方式。通过偏最小二乘回归系数法(PLSRC)和连续投影法(SPA)提取光谱特征波长点,然后建立偏最小二乘分析(PLS-DA)、极限学习机(ELM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种判别模型。结果表明:旋转速度对壶瓶枣损伤检测存在影响,三种旋转速度下的最佳模型分别为PLSRC-LS-SVM、PLSRC-PLS-DA和PLSRC-PLS-DA,判别准确率分别为92.30%、88.46%和86.54%,1.5 r/min建立的PLSRC-LS-SVM识别率最高。且随着旋转速度的增加,损伤识别率呈下降趋势。该研究为鲜枣在线检测设备的开发提供理论支持。