无损检测技术在农业中的应用.docx

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1、无损检测技术在农业中的应用无损检测技术在农业中的应用摘要随着人民生活水平的提高,人们对果蔬品质的要求越来越高,果蔬市场竞争日益加剧,果蔬品质十分是营养成分和食用的安全性成为进入国际国内市场的基本标准,果蔬品质的检验,也成为一项重要任务，但是传统的检测方法还存在很多的缺陷和缺乏，不能准确的检测果蔬的内在品质。无损检测技术是近年来发展起来的一项新技术，广泛应用于农业和工业各领域。本文主要介绍了无损检测技术在农业中的应用，十分是在农产品的品质检测方面很有成效。国内外也运用了相关方面先进的技术做了大量的实验来检测农产品,利用果蔬的各种物理特性对果蔬品质进行高精度,高效率的检测和自动分选。将无损检测技术

2、运用于农业中是时代的进步,技术的创新,更有益于提高人们的生活质量。本文着重介绍了无损检测技术的常用方法，总述了现阶段无损检测技术在果蔬品质检测方面的应用现状，并提出了将来的发展方向。关键词：无损检测，果蔬，内部品质，发展方向Non-DestructiveTestingApplicationsInAgricultureABSTRACTWiththeimprovementoflivingstandards,peopleareincreasinglydemandinghighqualityfruitsandvegetables,fruitandvegetablemarket,increasingco

3、mpetition,thequalityofparticularfruitandvegetablenutritionandfoodsecurityasaccesstobasicstandardsofinternationalanddomesticmarkets,fruitsandvegetablesqualityinspection,hasbecomeanimportanttask,butthetraditionaldetectionmethodshavesomeshortcomingsanddeficiencies,cannotaccuratelydetecttheinternalquali

4、tyoffruitsandvegetables.Nondestructivetestingtechnologydevelopedinrecentyearsanewtechnology,widelyusedinagriculturalandindustrialfields.Thispaperdescribesnondestructivetestingapplicationsinagriculture,especiallyinthequalityinspectionofagriculturalproductshavegoodresults.Andappliedtherelevantaspectso

5、fdomesticandforeignadvancedtechnologytodetectalotofexperimentalfarm,usingavarietyofphysicalpropertiesoffruitsandvegetablesqualityoffruitsandvegetableshighprecision,high-efficiencydetectionandautomaticsorting.Nondestructivetestingappliedtothetimesoftheprogressinagriculture,technologicalinnovation,but

6、alsobeneficialtoimprovethequalityoflifeThispaperintroducesthecommonmethodofNondestructivetesting,NondestructivetestingOverviewofthecurrentfruitandvegetablequalityinspectioninrespectoftheapplicationstatus,andproposedfuturedevelopment.KEYWORDS:nondestructivetesting,fruits,vegetables,andinternalquality

7、,developingdirection目录前言无损检测技术的发展及目前在农业中的研究情况(1)第1章无损检测技术概述(7)1.1无损检测技术的概念和定义(7)1.2无损检测技术的产生和发展(8)1.3无损检测技术的方法(10)1.4无损检测技术的特点(12)第2章无损检测技术的常用方法(14)2.1近红外光谱分析法(14)2.2声学特性分析法(15)2.3电、磁特性分析法(17)2.4X射线分析法(18)2.5机器视觉检测方法(18)第3章无损检测技术在农业中的使用(20)3.1检测水果蔬菜(20)3.2检测谷物籽子(28)3.3检测禽蛋肉类(28)3.4检测经济作物(29)第4章结论(30

8、)4.1概述无损检测技术的成效及现阶段存在的问题(30)4.2展望将来发展方向(31)4.3提出有效方案(32)4.4得出结论(34)谢辞(35)参考文献(36)外文资料翻译(38)前言一、无损检测技术的发展现状无损检测技术是近年来发展起来的一种高新技术，在农业和工业领域中有突出奉献。无损检测又称非毁坏检测，即在不毁坏样品的情况下对其进行内部品质评价的方法。该方法检测速度较传统方法迅速，又能有效地判定出从外观无法得出的样品内部品质信息，比拟方便实用。随着我国生产力水平的提高，人民对生活质量的要求也越来越严格，不仅仅局限于知足果蔬的数量需求，对水果的质量也提出了更高的要求，同时，自己国参加世界贸

9、易组织以来，果蔬市场竞争日益加剧，果蔬生产的重点也从数量型增长转移到提高质量效益上来，果蔬品质十分是营养成分和食用的安全性成为进入国际、国内市场的重要指标。因而，迫切需要提高我国果蔬品质的检测技术，改善其品质，来加强果蔬产业的竞争力。为了对果蔬品质进行鉴定，国内外的很多学者长期从事这一领域的研究，而传统的果蔬品质检测方法主要是通过抽样方式进行毁坏性检验，存在很多的缺陷和缺乏。无损检测技术检测果蔬品质是基于果蔬的物理特性，运用不同的无损检测方法和检验装置来实现的。运用无损检测技术对果蔬品质参数进行测量，有助于指导水果蔬菜生长、加工和储存经过中的科学管理和监督，促进质量和价值的提高，确保其安全性，

10、对国民经济有重要意义。二、在农业中的研究现状1、国内研究情况1金同铭用近红外光谱法非毁坏检测西红柿中可溶性固形物、有机酸、维生素C(Vc)、复原糖、蔗糖、葡萄糖、果糖、柠檬酸、苹果酸等成分，采用一阶微分、二阶微分等方法来处理光谱数据，经多元线性回归分析，确定了回归方程，与高效液相色谱法(HPLC)相比，得到较高的复相关系数和较低的标准偏差。金同铭在波长范围11002500nm内用近红外光谱法非毁坏分析南瓜中件胡萝卜素和维生素E，以HPLC和荧光光度法的测定值为标准，建立近红外光谱的定量分析方程，选择一阶导数和4个波长进行回归统计，获得了较好效果。测量结果与上述两种测定法相比其复相关系数分别为0

11、.9980和0.9956，标准误差为2.87ug/(100gdw)和0.025mg/(100gfw)。2张德双等用近红外光谱法在波长范围为6801235nm内对5个大白菜品种从外向内分别测定每片叶片的叶柄及软叶的复原糖.Vc、中性洗涤纤维(NDF)、粗蛋白(CP)、干物质(DW)5种有机成分。结果表明，不同叶片中，除软叶的Vc外，其余叶柄、软叶的各有机成分都是由外向内逐步增加，虽个别叶柄与软叶的含量有高有低，但上升的趋势是一致的;同一叶片中，软叶的复原糖和Vc含量都高于叶柄中的含量，各品种软叶与叶柄的其他营养成分则有高有低，表现不一致,北京桔红心(97-8)的复原糖.Vc.NDF.CP含量是所

12、有品种中最高的。3覃方丽等用近红外光谱法取不同品种、不同颜色的鲜辣椒的凸表而点进行可溶性糖和Vc含量的测定。在光谱分析中，对各个样品的光谱数据进行SNV预处理，以有效去除近红外漫反射光谱中由于散射和颗粒大小所引起的干扰。用PLS-1法建模，用穿插证明法确定最佳主成分数即最佳维数。结果发现可溶性糖的分析波长范围为20952381nm,15271873nm和14001429nm，内部穿插证明确定最佳维数为6阶，模型的决定系数R为81.42,SEP为1.230Brix，校正集相对标准偏差(RSD)为9.3%;Vc的分析波长范围为11582441nm，内部穿插证明确定最佳维数为5阶，r为83.21,S

13、EP为24.170Brix,RSD为9.5。4王多加等运用傅里叶变换近红外光谱仪，进行优化处理，选择出最佳谱区、最佳光谱预处理方法即二阶微分处理光谱数据，用PLS进行统计分析，利用内部穿插检验证明得到相关系数，计算出绝对误差和相对误差。在采集的150个样品中，硝酸盐含量为9005500mg/kg，分别建立了蔬菜(小白菜和菜心)全植株、完好叶片和剁碎叶片硝酸盐的非毁坏直接快速测定方法。结果表明:与国标方法相比，其R分别为0.9813,0.9958和0.9779，检验相对误差分别在0.84%11.42%，0.76%6.87%和0.88%10.83%范围内，检测一个样品仅需1min，无任何检测材料消

14、耗。5周向阳等利用倍频区1908nm附近的含磷基团的特征信号，采用傅里叶变换近红外光谱法对十宇花科、旋药科、菊科、伞形花科、觅科等20余种叶菜类中有机磷农药残留的鉴别进行了系统研究。以农药甲胺磷为主要研究对象，结合其他三种高、中、低毒有机磷类进行分析测试，采用差谱技术、导数预处理等进行指认，研究出油菜中甲胺磷残留定性和定量检测的分析模型，并发现波长在1908nm时其特征吸收不受蔬菜品种的干扰。此方法为有机磷农药残留的快速分析提供了一种简便、快速、可靠的手段。6马广等用傅里叶近红外光谱仪测定了羊荞的MT(Magness-Taylor)硬度。在8002500nm,8301250nm和8601090

15、nm等不同波段上，用PLS、PCR和逐步回归(SMLR)建立3近红外光谱和硬度的统计模型。结果表明PLS模型优于其他模型，全波段8002500nm优于其三个波段，PLS模型的校正均方根(RM-SEC),RMSEP和误差均方根RMSECV分别是0.74，4.96，5.63和5.38。7陈世铭，张文宏等人(1998)利用10002500nm近红外光谱对水密桃和洋香瓜等果汁的糖度检测进行了研究，分析了多元线性回归、偏最小二乘法和神经网络3种校正形式对不同光谱处理的近红外线光谱检测果汁糖度的影响。8何东健介绍了反射、半透射和透射3种测试装置的优缺点，并以柑橘和苹果为检测对象，采用透射光方法对2种水果的糖度、酸度和内部褐变进行实验验证，结果表明，在线检测水果糖度值与实测值的相关系数在0.95以上，酸度相关系数大于0.85,且基本上能检测内部缺陷，但试验的样品数量不多。2、国外研究情况1Belton使用漫反射和傅里叶红外显微镜方法测定10个果蔬样品(胡萝卜、黄瓜、克威果、辣椒、橙子、梨、土豆、葡萄、苹果和小胡瓜)的细胞壁，并与其他方法进行了比拟，发现三种方法都能用于区别苹果和非苹果，但使用不同的方法所得到的光谱有明显变化。由于干物质含量和含糖量是马铃薯品质的主要评价指标，Martin实验验证干物质的近红外校正模型能否受存储时间和收割时间的影响，同时考