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农业果蔬品质裂变检测进展

农业果蔬品质裂变检测进展

2022/6/9 15:13:31

  关于农产品的运输,一直是个大问题,由于果蔬肉蛋奶水产品的特性,尽管有鲜活农产品运输绿色通道在,但采后贮藏和运输过程中极易发生品质劣变,从而降低了食用价值,且造成了不小的经济损失。

  为保障果蔬品质,减少产后劣变导致的资源浪费,江苏大学联合江苏省智能农业与农产品加工国际合作联合实验室、济南果品研究院等机构展开了研究。通过分析现行检测技术,结合果蔬品质监测的难点,以及各类检测技术的原理、特点及优缺点,以电子鼻、近红外光谱、拉曼光谱、机器视觉、水果品质等作为研究来源。

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  机器视觉和电子鼻是监测领域的常用技术,也就是感官仿生技术,主要利用信息传感技术模仿人或动物的视觉、听觉、味觉和嗅觉等感觉,获取被检测对象的特征信息,并用计算机模拟人脑对所获取的信息进行处理,检测效率高,检测结果准确。

  机器视觉技术使用图像获取设备模拟人类视觉,获取检测对象的特征信息,输送至计算机进行图像处理、对目标区域进行分析和识别,从而实现对被检测对象的综合评价,具有非接触性、识别速度快、判别精度高等优点,在果蔬检测领域多用于品质分级和缺陷检测。

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  机器视觉可检测果蔬外部品质和表面缺陷,电子鼻可检测果蔬的劣变气味。目前机器视觉技术已经广泛应用于果蔬外部品质检测,但果蔬不同于机械加工的标准品,其在生长过程中会受光照、海拔、叶面遮挡等因素的影响,严重干扰被检测对象的图像获取工作,极易造成误判。随着人工智能和深度学习的发展,新的识别算法可以提高机器视觉检测的适用性和稳定性。

  电子鼻作为新型仿生仪器,可客观反映果蔬品质特征,通过分析,获取果蔬新鲜度、腐烂度、损伤和病害等信息。通过近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像、无损检测等技术,检测果蔬内部品质和隐性缺陷、果蔬内外品质/检测劣变过程、果蔬腐败菌及其代谢产物,可视化获取果蔬品质变化的全过程,多技术叠加联用,融合多学科的技术力量,综合评价果蔬劣变,实现果蔬品质劣变信息的智能化实时监测,构建以各种传感器为感知节点的果蔬品质监测物联网系统。

  简而言之,关于果蔬品质裂变检测的研究,对于果蔬品质监测、加工过程中品质劣变等难题提供参考,启发了解决问题的新思路,有望降低果蔬产后的经济损失,推进果蔬产业可持续发展,期待科研成果应用在农产品物流的一天。

审核编辑(
王静
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