智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
氣動離合器COREMO E4-NA1976 蝶形剎車片 水泵制動器
品牌
隨著各類企業(yè)復工復產(chǎn)計劃的進一步實施，國內(nèi)檢測行業(yè)也逐漸擺脫了新冠肺炎疫情的影響，恢復了對市場生產(chǎn)和安全的監(jiān)管控制。近日，廣東省市場監(jiān)管局組織抽檢并公布了2020年第7期食品安全檢測信息，在對9類、659批次的各類食用農(nóng)產(chǎn)品抽檢之中，發(fā)現(xiàn)不合格樣品23批次，不合格項目包括微生物、獸藥、重金屬污染物及食品添加劑等問題。
一直以來，農(nóng)產(chǎn)品及果蔬安全都是廣受大眾關(guān)注的熱點，其安全問題不僅影響著民眾的身體健康，由此引發(fā)的焦慮和恐慌也不在少數(shù)。如何提升檢測技術(shù)水平，對果蔬品質(zhì)和安全進行快速有效的檢測，成為食品檢測市場的主要需求。尤其是近年來，無損檢測技術(shù)的發(fā)展速度越來越快，高光譜成像技術(shù)也成為成為當今食品和農(nóng)產(chǎn)品檢測領域的研究熱點。
作為計算機成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，高光譜圖像檢測技術(shù)具有靈敏度高、取樣量少、操作簡便、連續(xù)監(jiān)測等特點，其可通過探測目標的二維幾何空間以及光譜信息，來獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。因而，高光譜成像技術(shù)可以實現(xiàn)食品外部品質(zhì)和內(nèi)部品質(zhì)的共同檢測。
果蔬品質(zhì)檢測
果蔬的品質(zhì)是影響其食用口感和價值的重要因素，果蔬品質(zhì)檢測主要包括對其形態(tài)、色澤、成熟度、外觀風味及營養(yǎng)價值等方面的測定。傳統(tǒng)的果蔬品質(zhì)檢測方法如化學法、高效液相色譜法、質(zhì)譜分析法等通常對果蔬產(chǎn)品具有破壞性，耗時費力。而基于高光譜成像技術(shù)只需少量樣本，通過提取果蔬樣品的二維圖像信息和三維的波長信息，建立定量關(guān)系模型，就可實現(xiàn)果蔬品質(zhì)的快速、無損測定。
果蔬表面污染和損傷檢測
果蔬表面的塵土、雜質(zhì)及微生物等過多也會損害食用者的健康。因此，果蔬表面污染和損傷檢測也也果蔬檢測的重要內(nèi)容。高光譜數(shù)據(jù)具有多光譜通道、高光譜分辨率和連續(xù)光譜的特點，可得到任意像素點的連續(xù)光譜曲線和不同物質(zhì)的不同光譜曲線。在某些特定的波長下，損傷區(qū)域的光譜值與正常區(qū)域的光譜值之間會存在很大差異，所以能夠?qū)崿F(xiàn)果蔬表面的無損檢測。
果蔬農(nóng)藥殘留檢測
果蔬組織中的農(nóng)藥殘留量、重金屬含量及其他物質(zhì)如亞硝酸鹽的含量等的檢測是果蔬檢測中較為重要的一個指標。常見的農(nóng)藥殘留檢測方法很多，但過程較為復雜，而且檢測時間長，僅能滿足實驗室農(nóng)藥殘留的精確分析。而高光譜成像檢測能達到實時、快速有效、無損檢測的目的，通過高光譜儀獲得果蔬的高光譜圖像，應用成分分析方法對所獲得的高光譜圖像進行分析，找出特征波長下的圖像，經(jīng)過圖像處理技術(shù)，就可以檢測出水果表面的農(nóng)藥殘留。
作為一項新興檢測技術(shù)，雖然高光譜成像技術(shù)在食品安全檢測領域要比傳統(tǒng)檢測方式更具有優(yōu)勢，但要走出實驗室，進入實際應用中還有一段路要走。盡管如此，隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜成像技術(shù)也將不斷完善，未來在農(nóng)產(chǎn)品檢測領域也會有一席之地。
編輯點評：在食品安全問題頻發(fā)的今天，重視蔬菜瓜果的安全性早已是大家心照不宣的態(tài)度。但如果我們?nèi)コ胸洸耸袌隹纯矗蜁l(fā)現(xiàn)，人們果蔬不僅會在意其品質(zhì)，也會在意其外觀，例如人們更愿意購買表面光滑無損傷的馬鈴薯。無論是對果蔬安全性的重視，還是對其外觀的考慮，檢測市場都高光譜成像技術(shù)都有著比較大的需求。
(原標題：高光譜成像技術(shù) 有效助力果蔬產(chǎn)品無損檢測)
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號
