農(nóng)產(chǎn)品質量無損技術檢測2(共8頁)

1、 PAGE 13 農(nóng)產(chǎn)品質量(zhling)無損檢測技術研究現(xiàn)狀 摘要(zhiyo)：本文(bnwn)介紹了農(nóng)產(chǎn)品品質無損檢測技術, 分析了現(xiàn)有無損檢測技術的特點及應用領域。并簡單介紹了高光譜成像技術和激光散斑技術原理及研究現(xiàn)狀，對農(nóng)產(chǎn)品質量無損檢測技術的前景進行了展望。關鍵詞:無損檢測 應用 展望Abstract：This article describes the quality of agricultural products nondestructive testing technology, analysis of the characteristics and applicatio

2、ns of existing non-destructive testing techniques. And hyperspectral imaging technology and laser speckle technology principle and research brief outlook on prospects for agricultural product quality nondestructive testing technology.Key words: Non-destructive testing Application prospect引言隨著科學技術的發(fā)展

3、和人民生活水平的不斷提高，在我國加入世界貿(mào)易組織后，國際農(nóng)產(chǎn)品出口市場競爭的日益加劇，對農(nóng)產(chǎn)品的品質分析顯得尤為重要。我國作為一個農(nóng)業(yè)大國, 農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展關系到國家經(jīng)濟建設和社會穩(wěn)定的全局。隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展, 農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)不可避免地會使用農(nóng)藥、抗生素和激素等輔助性物質, 而這些物質的不合理使用會導致農(nóng)產(chǎn)品中剩余殘留量的超標, 影響消費者食用安全, 嚴重時會造成消費者致病、發(fā)育不正常, 甚至直接導致中毒死亡等。無論是前幾年的三鹿有毒奶粉事件，還是近期的雙匯瘦肉精風波，都反映了我國農(nóng)產(chǎn)品安全存在嚴重的問題，這些問題不但給人們的正常生活帶來不安，使食品的信譽度下降，也不利于提高我國食品的國際

4、競爭力。面對著農(nóng)產(chǎn)品和食品安全問題的頻頻爆發(fā)現(xiàn)狀下，農(nóng)產(chǎn)品的安全問題必需得到高度的重視，這直接關系到人民群眾的生命安全和身體健康。在做好食品安全工作的同時, 對潛在的農(nóng)產(chǎn)品質量安全危險進行檢測是農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展中非常必要的一項輔助技術，具有十分重要的現(xiàn)實意義。農(nóng)產(chǎn)品檢測不像工業(yè)上的產(chǎn)品檢測那樣有嚴格的規(guī)律標準可循，農(nóng)作物在其生產(chǎn)過程中由于受到人為和自然等復雜因素影響，產(chǎn)品品質差異很大，故在農(nóng)產(chǎn)品檢測與分析時要有足夠的應變能力來適應情況的變化1。傳統(tǒng)的檢測方法有人工檢測和化學取樣檢測。人工檢測不僅費時，效率低下，而且易受到人為失誤的影響，檢查結果在很大的程度上帶有主觀性和不一致性，而大多數(shù)停留在定性的

5、判斷2-3。這成為制約農(nóng)產(chǎn)品檢測加工效率的瓶頸因素?；瘜W檢測只是采取抽樣的機制，對農(nóng)產(chǎn)品進行采樣檢測，以部分的采樣結果來估算整個計算結果，是一種有損的、不可重復的檢測方法。隨著科技的發(fā)展，無損非接觸檢測將成為農(nóng)產(chǎn)品檢測方法的主流4。無損檢測(jin c)的方法及應用2.1無損檢測(jin c)的概念農(nóng)產(chǎn)品品質是反映農(nóng)產(chǎn)品某些性質的一個模糊(m hu)概念。它有三個方面的內(nèi)容: 一是反映農(nóng)產(chǎn)品外表特征的外部品質( 主要有表面顏色、表面光澤、表面平整度、外表形狀以及尺寸大小等) ; 二是反映農(nóng)產(chǎn)品基本物理性質的品質( 主要有質量、密度、彈性、硬度等) ; 三是反映農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部特征的內(nèi)部品質( 主要有

6、安全性、成熟度、新鮮度、內(nèi)部缺陷、營養(yǎng)成分的組成、味覺、口感等) 5。而無損檢測技術（Nondestructive DeterminationTechonologies，簡稱NDT）是一門新興的綜合性應用學科，它是在不破壞或損壞被檢測對象的前提下，利用農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部結構異?；蛉毕荽嬖谒鸬膶帷⒙?、光、電、磁等反應的變化，來探測各種農(nóng)產(chǎn)品等內(nèi)部和表面缺陷，并對缺陷的類型、性質、數(shù)量、形狀、位置、尺寸、分布及其變化做出判斷和評價，是一種非破壞性檢測方法。2.2無損檢測的主要方法與應用2.2.1聲學特性法利用農(nóng)產(chǎn)品的聲學特性對其品質進行無損檢測是20世紀80年代以來發(fā)展形成的新技術。農(nóng)產(chǎn)品的聲學特性

7、是指農(nóng)產(chǎn)品在聲波作用下的反射、散射、吸收, 以及衰減、傳播速度、聲阻抗與固有頻率等的變化特性, 這些特性隨農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部組織的變化而變化，從而反映了聲波與農(nóng)產(chǎn)品相互作用的基本規(guī)律。因此，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的聲學特性即可判斷其品質如何，并據(jù)此進行分級。用于檢測的超聲波為低能超聲波，在被檢物中傳播時不會引起其物理或化學特性的變化，以實現(xiàn)無損檢測。利用農(nóng)產(chǎn)品聲學特性對其品質進行無損檢測和分級是生物學、聲學、農(nóng)業(yè)物料學、電子學、計算機等學科在農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和加工中的綜合應用，該技術適應性強，檢測靈敏度高，對人體無害，成本低廉，易實現(xiàn)自動化，是無損檢測技術發(fā)展的重點領域。主要測定農(nóng)產(chǎn)品的成熟度、硬度和內(nèi)部缺陷等。國內(nèi)外

8、對農(nóng)產(chǎn)品聲學特性的研究主要是對水果成熟度、硬度和內(nèi)部質量缺陷等，如1994 年, Sugiyama 等 6 利用聲波傳播速度測定甜瓜的成熟度。1995 年, Abbott J A等 7 對蘋果進行了非破壞性硬度測量。1996 年, 張立彬等 8 用組裝的沖擊探針對木瓜果進行了成熟度和硬度測試。饒秀勤等9研究聲波在西瓜中的傳播速度與其含糖量的關系。李建平等10利用聲學測試系統(tǒng)對開口松子與未開口松子聲學特性進行測試，發(fā)現(xiàn)開口松子的頻譜圖分形錐大于未開口松子等。2.2.2電學特性分析法介電特性是指生物分子中的數(shù)負電荷(只能在分子線度范圍內(nèi)運動的電荷)對外加電場的響應特性。農(nóng)產(chǎn)品的生理變化(binhu

9、)伴隨著電介質特征參數(shù)變化，而這一變化可通過對宏觀介電特性參數(shù)的檢測感知。因此，利用農(nóng)產(chǎn)品本身在電和磁場(cchng)中的電、磁特性參數(shù)的變化來反映農(nóng)產(chǎn)品的品質，可實現(xiàn)(shxin)對農(nóng)產(chǎn)品含水率、損傷、品質等的快速檢測。主要對農(nóng)產(chǎn)品的密度、硬度、新鮮度、成熟度等基本物理性質和內(nèi)部品質進行無損檢測。國內(nèi)外對農(nóng)產(chǎn)品的電磁特性研究主要有:1995 年, Benady M 等人根據(jù)對果品所散發(fā)的氣體的電子感測, 研制了一種水果成熟度的非破壞測定用的嗅探器, 水果成熟散發(fā)出來的天然氣體可引起傳感器導電性的變化, 從而確定水果的成熟度。1996 年, 張立彬 8 在線測定了不同內(nèi)部品質的蘋果的電特性,

10、并證明用相對介電常數(shù)檢測水果內(nèi)部品質是可行的。1997 年, 胥芳 11 測定了桃子在儲藏過程中電特性的變化, 得出桃子的最佳試頻率段為15 kHz 以下, 此時桃子隨著儲藏時間的增加, 等效阻抗增大而相對介電常數(shù)和介質損耗因數(shù)減小, 當桃子開始腐爛時, 電特性數(shù)值出現(xiàn)了反彈。 2.2.3 光學特性分析法由于農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部成分和外部特性不同，在不同波長光線照射下會有不同的吸收或反射特性，即水果的分光反射率或吸收率在某一特定波長內(nèi)會比其它部分大，根據(jù)這一特性結合光學檢測裝置能實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品品質的無損檢測。目前用于水果內(nèi)部品質的光學檢測主要有3種方法：規(guī)則反射光法、漫反射光法和透射光法。主要集中對農(nóng)產(chǎn)品

11、的密度、內(nèi)部病變、新鮮度、成熟度、營養(yǎng)成分等基本物理性質和內(nèi)部品質進行無損檢測。國內(nèi)外對農(nóng)產(chǎn)品的電磁特性研究主要有:1995 年, Slaughter D C等 12 研究了一種建立在可見光和近紅外分光光譜技術基礎上的無損檢測方法, 用于測定桃子和油桃的內(nèi)部品質。2001年,Lu R 13 用近紅外反射光譜無損測量甜櫻桃的硬度和糖度。蔣錦鋒14應用近紅外光譜技術建立煙草17項主要化學成分的快速無損檢測方法等。 2.2.4 X射線與激光分析法X 射線具有較好的穿透能力, 激光具有較好的單色性。由于農(nóng)產(chǎn)品的密度大小影響X 射線穿透量的多少, 通過對穿透量的分析, 可探明物質內(nèi)部的情況。由于檢測對象

12、內(nèi)部存在缺陷或者異物會引起穿透射線強度的變化，通過檢測穿透過后的強度，按照一定方法轉換成圖像，并進行分析以達到無損檢測的目的。X射線適合于那些與密度變化有密切聯(lián)系的品質因素檢測。由于農(nóng)產(chǎn)品的密度與金屬等物質相比要小得多，所以所需x射線強度很弱，通常稱其為軟X射線。其特點是可對農(nóng)產(chǎn)品的表面缺陷、密度、內(nèi)部病變等基本物理性質和內(nèi)、外部品質進行無損檢測。國內(nèi)外對農(nóng)產(chǎn)品的X 射線與激光(jgung)分析研究有: 1992 年, Han 等人研究了有破裂凹陷和正常凹陷梨的X 射線圖像檢測, 他們通過灰度閥值法分割出梨的凹陷區(qū)域，1999 年, Barcelon 等人使用X射線CT圖像檢測了梨成熟過程中內(nèi)

13、部品質變化, 研究結果表明, X射線吸收程度通過圖像灰度來表征能預測梨的密度、含水量、可滴定酸、可溶解酸和pH 值。章程輝等利用X射線CT圖像技術方法檢測紅毛丹可食率、可溶性固形物含量等內(nèi)在品質、實驗結果表明預測模型的相關系數(shù)達92%15等。 2.2.5機器視覺(shju)技術檢測法機器視覺(shju)技術是以計算機和圖像獲取部分為工具，以圖像處理技術、圖像分析技術、模式識別技術、人工智能技術為依托，處理所獲取的圖像信號，并從圖像中獲取某些特定信息。計算機視覺技術無需接觸特定對象便可從獲取的圖像中得到大量的信息，通過對這些信息的分析得到物體尺寸、表面缺陷、外觀形狀、表面色度等具體信息，進而實現(xiàn)

14、外觀質量的綜合評價。主要集中對農(nóng)產(chǎn)品的大小、形狀、顏色、表面缺陷和成熟度等內(nèi)、外部品質進行無損檢測。國內(nèi)外對農(nóng)產(chǎn)品的機器視覺技術研究主要有: 1996 年, 何東健等 16利用計算機視覺圖像直接測定果實表面缺陷。1998 年, 王江楓等 17 探討了計算機視覺技術應用于芒果重量及果面壞損檢測的方法, 建立了芒果重量與其投影圖像的相互關系。2000 年, 應義斌等 18 利用機器視覺技術檢測黃花梨外形尺寸與表現(xiàn)狀況, 提出利用紅( R) , 綠( G) 色彩分量在壞損與非壞損交界處的突變, 求出可疑點, 再經(jīng)區(qū)域增長定出黃花梨的整個受損面 17 。應義斌等19建立了用于柑橘成熟度檢測的計算機視覺

15、系統(tǒng)通過測定柑橘的表皮顏色信息來判斷其成熟度等。無損檢測新技術3.3.1高光譜成像技術高光譜圖像技術是20 世紀80 年代發(fā)展起來的新技術, 它集中了光學、電子學、信息處理以及計算機科學技術, 把傳統(tǒng)的二維成像技術和光譜技術有機地結合在一起而形成的先進技術。具有超多波段、光譜高分辨率和圖譜合一的特點。高光譜成像技術的定義在多光譜成像基礎上，在從紫外線到近紅外(200-2500nm)光譜范圍內(nèi)，利用成像光譜儀，在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條光譜波段對目標物體連續(xù)成像，在獲取物體空間特征成像的同時，也獲得了被測物體的光譜信息。優(yōu)勢在于采收到的圖像信息量豐富，識別度較高和數(shù)據(jù)描述模型多。由于物體的反

16、射光譜具有“指紋”效應，不同物體具有不同的光譜，相同物體必定同譜的原理來分辨不同的物質信息。高光譜圖像的無損檢測系統(tǒng)主要包括硬件平臺( 高光譜圖像的獲取) 和軟件數(shù)據(jù)處理( 高光譜圖像數(shù)據(jù)分析) 兩部分。高光譜圖像技術雖然在信息上有獨特的優(yōu)越性, 但是由于高光譜圖像數(shù)據(jù)具有波段數(shù)多、光譜分辨率高和數(shù)據(jù)量大等特點, 給數(shù)據(jù)分析和處理帶來不便。因此, 選擇合理的圖像數(shù)據(jù)處理方法對高光譜圖像無損檢測系統(tǒng)非常重要。目前高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法主要有2 類: 基于光譜空間的檢測方法與基于特征空間的檢測方法。 近年來, 高光譜圖像技術在農(nóng)產(chǎn)品品質(pnzh)檢測中的應用研究已獲得初步進展, 如美國農(nóng)業(yè)部儀器

17、與傳感實驗室自1998 年起開始高光譜圖像在農(nóng)畜產(chǎn)品品質與食用安全性檢測中的研究 20-21 ,在水果品質檢測方面進行的應用性研究主要包括水果表面情況(受外界污染、缺損、傷病等)、成熟度和堅實度、與口感有關(yugun)的內(nèi)部品質(可溶性固體含量或含糖量、含酸量、含水率) 及其他品質(如重量) 等。 3.3.2激光散斑技術(jsh)激光散斑是指當激光照射在相對粗糙（與光的波長相比）物體表面上，經(jīng)過不同光程的散射光之間相互干涉，形成的隨機干涉的圖樣。激光散斑的產(chǎn)生有三種基本方法: 第一種是一束擴散光束照明固體的漫散射表面; 并由次表面發(fā)射后, 在空間形成激光散斑, 如果物體表面的漫射子波源發(fā)生變

18、化時, 那么該空間位置上相位的散斑狀態(tài)也將發(fā)生變化。在這種情況下空間散斑唯一往往與固體表面的運動狀態(tài)有關, 并由此引申出空間位移場及應變場的測試,距離及速度測量, 振動分析等等。產(chǎn)生激光散斑的第二種方法是用一束準直的激光束照明有個透射的漫射表面( 如毛玻璃) 時, 由漫反射表面的透射光束在空間形成散斑。在這種情況下, 空間散斑計量技術測流體密度場。產(chǎn)生激光散斑的第三種方法是機關束直接在彌散于空間的粒子場, 這些空間隨機分布的粒子都可以看作為子波源, 它們的漫射光束在空間形成了散斑。在這種情況下, 空間散斑位移與散粒子的運動狀態(tài)有關。它是激光散斑計量測量流體速度場的基礎4。1966年Burch

19、和Ennos在試驗中發(fā)現(xiàn)散斑具有可測的強度和確定的相位，為散斑的應用奠定了基礎。1968年Burch和Tokski提出了散斑成像。從此，激光散斑技術已經(jīng)廣泛的被用于各種領域。Brier JD等發(fā)現(xiàn)生物樣品的一些特性的改變可以通過散斑圖樣來反應。隨后，各國的研究者開始利用激光散斑技術進行農(nóng)產(chǎn)品檢測實驗研究，通過總結歸納，主要在以下幾個方面進行了應用：種子活性檢測，農(nóng)產(chǎn)品成熟度檢測，農(nóng)產(chǎn)品品質檢測等方面4。展望目前無損檢測技術在農(nóng)產(chǎn)品品質檢測中多處于探索階段，不能滿足農(nóng)產(chǎn)品自動檢測流水線作業(yè)的綜合性、實時性、群體性要求。無損檢測技術多是一種產(chǎn)品某一單項項目進行檢測的，如，近紅外主要應用于有機物的定

20、性鑒定和定量分析，可在瞬時同時分析多組成分的含量。但由于農(nóng)產(chǎn)品形狀各異性、內(nèi)部成分的復雜且含量極少等因素，使近紅外分析技術的研究需進一步深入；聲學特性則是實現(xiàn)硬度自動檢測的有效方法，但多種聲學特性對農(nóng)產(chǎn)品某一內(nèi)部品質指標或多種內(nèi)部品質指標的綜合影響的研究還未見有報道；計算機視覺技術是實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品自動識別和分級的最有效的方法，是解決不規(guī)則的農(nóng)產(chǎn)品形狀分析的一種可行的手段；農(nóng)產(chǎn)品介電特性檢測法可以迅速簡便地確定農(nóng)產(chǎn)品的含水率和吸濕性，檢測其品質，確定其成熟度等，但目前狀況下，基于介電特性的農(nóng)產(chǎn)品無損檢測系統(tǒng)遠沒有達到實用階段；x射線圖像無損檢測系統(tǒng)的制造成本比較高。因此，無損檢測技術、數(shù)據(jù)處理技術、

21、自動控制技術以及計算機技術的發(fā)展為農(nóng)產(chǎn)品無損檢測技術發(fā)展提供了更為廣闊的空間。許多高新技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測領域的應用，使檢測技術由半自動化向自動化轉化、外部品質(pnzh)向內(nèi)部品質轉化、規(guī)格游文字化向數(shù)字化轉化、單項目檢測向綜合全方位檢測轉化，設備結構則由復雜化向便攜化、數(shù)字化、智能化方向邁進。實現(xiàn)多目標在線無損檢測技術，多種傳感器融合技術，這對提高我國農(nóng)產(chǎn)品的品質，增強參與國際競爭的能力，大大降低工人的勞動強度，具有重要的理論意義和實際意義，并能創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。因此我們要特別重視高新技術的新成果向農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工應用領域轉移的研究工作，尤其是要加強工業(yè)無損檢測(jin c)技術

22、在農(nóng)產(chǎn)品加工中的應用研究，推動農(nóng)產(chǎn)品加工快速發(fā)展。參考文獻 1 吳飛.機器視覺(shju)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用研究D.重慶:重慶大學,2009. 2 黎萍,朱軍燕,劉燕德,等.機器視覺在農(nóng)產(chǎn)品檢測與分級中的應用展望,江西農(nóng)業(yè)大學學報,2005,27(5):796-800. 3 應義斌,饒秀勤,趙勻,等.機器視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品品質自動識別中的應用研究進展J.農(nóng)業(yè)工程學報,2000,16(3):4-8. 4 石本義，畢昆，陳四海，王成.激光散斑技術在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用J.中國農(nóng)學通報，2011,27(02):410-415. 5 陳 君.農(nóng)產(chǎn)品品質的無損檢測技術J.長春工業(yè)大學學報( 自然科學版),

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