水果无损检测技术的研究与应用

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 水果无损检测技术的研究与应用 摘要：我国是水果生产大国，水 果无损检测技术对于提高我国鲜食水果 的市场竞争力和利润水平具有重要意义。 综述国内外水果无损检测技术的研究进 展与应用现状，展望我国水果无损检测 技术发展前景，以期为促进我国果业发 展提供支持。 中国论文网 /1/view-12996298.htm 关键词：水果；无损检测技术； 研究；应用；现状 中图分类号：S661.1 文献标识 码：A 文章编号：1674-1161（2017） 06-0051-05 我国是水果生产大国，水果产业 自 20 世纪 90 年代以来发展迅速，已成 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 为我国农村经济发展的一大支柱产业， 为促进农民增收、改善生态环境做出了 贡献。我国水果产量很大，但国内水果 价格低廉， “卖果难 ”问题时有发生。在 国际市场上，由于采后检测、分级技术 落后而导致品质较差、规格不统一等问 题，使得我国水果缺乏竞争力，出口量 不到国际水果贸易的 3%。由水果产销 趋势可知，水果产值大部分是由产后处 理和产后加工创造来的。水果的产后商 品化处理包括清洗、打蜡、分级、包装。 目前我国水果商品化处理过程中的清洁、 打蜡设备已经比较成熟，而分级技术还 比较落后。水果的分级指标分为外部品 质和内部品质两个方面。外部品质指标 包括果形、大小、色泽、表面质量及颜 色等，其中水果的表面质量可以通过表 面光洁度、表面缺陷（斑点、污点、烂 坏）及损伤来描述。内部品质指标包括 糖度、硬度、酸度、可溶性固形物等。 传统的水果内部品质化学分析方法存在 破坏样品、操作繁杂、周期长及无法实 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 现实时在线检测等缺点。近年来兴起的 物理检测方法已逐渐成熟，具有快速、 高效、无损的优点，且适于实时生产线 自动化检测。水果无损检测技术不仅对 于提高我国水果商品化处理的水平和能 力具有重要意义，更可以改进我国水果 栽培技术及加工工艺，缩小与发达国家 的差距，最终提高我国果品在国际贸易 中的竞争力和贸易份额。因此，运用基 于光学特性的内部品质无损检测技术在 水果后期加工和处理上具有广阔的市场 应用前景。 水果无损检测（Nondestructive Detection Technology，NDT）又称非破 坏性检测，即在不破坏水果物理状态、 化学性质等前提下，获取其与待测物品 质有关的内容、性质或成分等理化信息 所采取的检测方法。根据检测原理的不 同，水果无损检测可以分为力学性质分 析法、声学性质分析法、电学性质分析 法、电磁与射线检测法及机器视觉技术 检测法五大类。其中，以近红外光谱、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 X 光衍射、高光谱成像、激光诱导荧光、 生物传感器、核磁共振技术等为代表的 水果无损检测技术和方法成为该领域的 热点。 1 水果无损品质检测主要技术 1.1 近红外光谱技术 近红外光（NIR）是指波长在 7802 526 nm 范围内的电磁波，是最 早发现的非可见光区域，但由于受当时 计算分析条件的限制，一直没有得到足 够的利用。近红外光谱技术是利用有机 物及部分无机物分子中与化学键结合的 各种基团（如 OH，C=O，NH，CH）的伸缩、 振动、弯曲等运动（运动时均有一定的 振动频率）进行物质检测分析。当分子 受到红外线照射时会被激发而产生共振， 同时使得光的能量被部分吸收，测量分 子的吸收光可以得到极为复杂的图谱， 这种图谱即反映出被测物质的某些特征。 近年来，随着计算机技术的发展，近红 外光谱在检测果品品质和农药残留方面 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 有了突破性进展。 1.2 X 射线技术 X 射线检测主要基于其对物质具 有穿透能力，在检测样品时利用其衍射 作用和激发荧光的特性，通过捕获 X 射 线与样品内部缺陷或异物引起的射线强 度的变化，按照一定的方法转换成样品 内部的二维图图像，进而对样品进行检 测。随着电子计算机的发展，人们根据 X 射线成像技术进行改进，发明了 X 射 线电子计算机断层摄影技术，即 CT 技 术。X 射线穿过物体某一层断面的组织， 由于不同物质对 X 射线的吸收值存在差 异，CT 机探测器接收衰减后的 X 射线， 并将其转换成电信号输入到计算机，经 过计算机的数据处理后显示出图像，并 获得相应点的 CT 值，通过建立 CT 值 与目标检测值的数学模型，达到无损检 测的目的。 1.3 高光谱图像技术 高光谱图像技术是一种集成计算 机图像技术和光谱技术优点为一体的水 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 果无损检测新方法，可获得大量包含连 续波长光谱信息的图像，这些光谱信息 可用于水果内部的糖度、酸度、含水量、 蛋白质等成分的检测，图像信息可用于 水果的颜色、大小、表面缺陷、污染物 等的检测，进而实现根据水果品质精确 分级的目的。高光谱图像技术在农产品 品质检测中已经过多年的研究，其在水 果品质检测方面具有广阔的应用前景。 在果品中，薛龙等人应用高光谱技术在 625725 nm 范围内检测脐橙表面的农 药残留，采用主成分分析方法获得了特 征波长的图像，证明高光谱技术对较高 浓度农药残留有很好的检测效果。 1.4 激光诱导荧光 激光诱导荧光（Laser induced fluorescence）技g 利用激光激发物质 发射荧光，通过获得荧光光谱的荧光谱 峰值强度（谱线宽度）和其分布的特性 对物质进行定性和定量分析。每种物质 分子的能级结构不同，即使在相同的激 发条件下，每种物质分子所发射荧光的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 特性也不相同，可以通过测量这些荧光 特性参量对不同物质的种类和数量进行 检测。近年来，由于其高度的灵敏度， 激光诱导荧光检测技术发展相对较快， 检测浓度限可达到 210-13 mol/L，对 于某些荧光效率高的荧光探针可以达到 单分子探测水平。该方法未来在果品质 量安全检测中将有很好的前景。 1.5 新兴传感器 由于技术的进步和新材料的发明， 最近 30 a 在水果无损检测技术方面出现 了许多新兴的传感器，典型的有生物传 感器和仿生类传感器（电子舌、电子鼻） 。生物传感器（biosensor，BS ）利用生 物活性物质（即生物元件）作敏感器件， 配以适当的转换元件（即信号传导器） 构成分析检测工具，被测样品与分子识 别元件特异性结合后发生生物化学反应， 通过信号转换元件将其浓度转化为光信 号或电信号，所得信号经放大和输出后 即可对其进行分析检测。电子鼻由气敏 传感器阵列、信号转换电路、计算机决 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 策系统 3 个部分组成，其核心是能够识 别多种气体的传感器阵列。工作时挥发 性气体与传感器活性材料表面接触产生 瞬时响应信号，信号通过转换电路变为 数字信号，传送到计算机信号处理单元 进行分析，与数据库中已存有的大量挥 发性化合物的信息进行比对、鉴别，来 确定气体的种类，从而鉴别出相应的物 质。 2 水果无损品质检测技术 研究现状 2.1 国外研究现状 国外早期的水果品质方法主要通 过 CCD 彩色相机，采用无损检测、计 算机分析处理等手段对水果逐一进行分 析判别后得出综合结论。利用机器视觉 技术实现水果内部品质无损检测是目前 国际上正在研究的热点课题。除了使用 高效的信息处理技术，水果品质无损检 测手段还包括近红外线光谱技术和高光 谱图像、激光诱导、X 射线等。 人工神经网络是模仿生物大脑结 构和功能而构成的信息处理技术，在机 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 器视觉系统中应用可提高品质识别的智 能性。Kavdi 等人使用神经网络算法对 柑橘进行分级，把缺陷和物理特征作为 神经网络分类器的输入参数，对柚子和 橙子的分级准确率为 98.5%，橘子 的分级准确率为 98.3%。使用神经网络 分类，训练好网络后，利用 ANN 的泛 化功能，对橙子的彩色 RGB 图像结合 颜色和果形分析，获得鲁棒性、实时性 的分类结果。 红外线波段是人眼不可视波段， 其在水果的检测中有许多优良的性能， 如碳氢化合物（糖、酸、水、维生素等） 在近红外波段有不同的吸收峰，可作为 检测的依据，这是近年来发展起来的水 果内部品质检测的首选方法。2001 年 Greensill 的试验表明，使用双棱镜散射 的近红外分光计能可靠、快速地进行在 线水果分级。Renfu Lu 运用近红外多光 谱散射图像（光谱段范围为 67016 060 nm，间隔 10 nm）来预测红富士苹 果的硬度和含糖度，将不同光谱段的散 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 射率输入神经网络的输入层，结果发现 波长为 680，880，905，940 nm 的近红 外多光谱散射图像用于预测红富士苹果 的硬度和含糖度效果最好。 机器视觉系统数据的提取需要高 质量的图像，采用高光谱和多光谱技术 可以快速得到高精度图像。高光谱图像 的光谱分辨率相当高，能够精确获得果 品缺陷、污点、损伤等的特征光谱段。 而多光谱利用高光谱的分析结果，能够 快速、实时采集信息，降低了软件识别 的不确定性。Throop JA 等人的研究表 明，利用计算机视觉通过检测平均灰度 来确定可见光在苹果中的透射能力，可 以百分之百地测量苹果中是否有水芯存 在，但无法确定水芯的严重程度。 ZwiggelaarReyer 等人研究采用计算机视 觉技术检测桃和杏的撞伤问题，对有伤 果品检测的成功率约为 65%。 热红外图像检测基于损伤处和正 常处的热辐射不同，运用热红外图像对 损伤的判别准确率达 100%。试验证明， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 在损伤 30180 s 后，擦伤处和正常处 存在一定的温差。不过热红外图像必须 在环境温度变化下才可检测。 激光图像检测是利用激光照射在 相对粗糙（与光的波长相比）物体表面 上，经过不同光程的散射光之间相互干 涉，会形成随机干涉的图样（即激光散 斑图像） ，这些图像包含了物体的表面 信息、反射粒子的运动信息和温度信息 等。经 CCD 摄像机将图像信号转化为 数字信号，以供后续图像处理系统进行 处理。英国的 N.Abramson 博士用激光 照射苹果时发现，从苹果表面产生的激 光散斑是运动的。A.Zdunek 等人采用激 光散斑技术对苹果上架期的新鲜度进行 检测，可以很好地检测出苹果的新鲜度。 法国学者 Oulamara 研究西红柿、橙子、 苹果等生物产生的激光散斑的时间相关 性。Briers J D 等人发现生物样品的一 些特性的改变可以通过散斑图样来反应。 冲击检测是最近发展起来的一种 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 品质检测方法。2001 年 Jaren 等人对苹 果和梨采用软件控制冲击力度，计算出 分级所需的水果硬度等参数，并设计了 在线冲击设备、自动硬度检测软件。 THz 技术检测是根据水对太赫兹 辐射的强吸收作用，利用透射、反射、 漫反射时域光谱分析和 THz 成像技术检 测水果内的水分和不同水果之间微小水 分差异。Ogawa 等人建立了基于 THz 波反射光谱的番茄内部品质检测系统， 研究内部受损番茄和正常番茄的不同光 谱特征。他们首先采用 THz-TDS 方法 对番茄表皮的折射率进行测量计算，得 出折射率在 1 THz 时约为 1.8；同时采 用后向波振荡器（BWO）作为 THz 源， 用于产生连续线性的 1 THz 探测光束照 射番茄，通过判断番茄表皮层湿度的差 异来对其内部品质进行无损检测。 2.2 国内研究现状 我国在水果品质检测和分级方面 起步较晚，但经过数十年的研究和发展， 也取得了一些成果。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 李庆中等人在实数域分形盒维数 计算方法的基础上，提出双金字塔数据 形式的盒维数快速计算方法。对待识别 水果图像的可疑缺陷区，提出用 5 个分 形维数作为描述该区域粗糙度和纹理方 向性的特征参数，并用所提出的快速计 算方法进行计算，然后利用人工神经网 络（BP ）作为模式识别器，区分水果表 面的缺陷区和梗萼凹陷区，识别的准确 率为 9.3%，一个可疑缺陷区的判别时 间为 47 ms。李庆中等人还介绍了苹 果颜色自动分级系统的硬件组成，确定 了苹果颜色特征的提取方法，利用遗传 算法进行多层前馈神经网络识别器的学 习设计，实现了苹果颜色的实时分级， 并通过试验验证了该方法的有效性。 籍保平、李永华提出基于计算机 视觉的苹果形状和尺寸识别的方法。在 对苹果图像进行形状和尺寸识别时，首 先通过中值滤波和阈值法去除图片中的 噪音和背景信息，并转换成二值图像， 然后进行边缘提取。获取的苹果边缘中 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 包括果柄的边缘点，必须给予剔除，最 后针对剔除果柄后的苹果边缘进行快速 傅立叶变换（或通过几何参数法）来提 取包含形状和尺寸信息的傅立叶系数 （或几何参数） ，用来作为苹果形状和 尺寸分级的依据。 应义斌等人提出用计算机视觉进 行黄花梨果梗识别，判断有无果梗的正 确率为 100%，判断果梗是否完好的正 确率为 93%，其运用的算法具有一定的 鲁棒性，对移位、旋转不敏感，可应用 于其他果品的果梗识别。蒋焕煜等人对 水果图像的背景分割和边缘检测技术、 苹果果梗和表面缺陷的计算机视觉检测 方法、苹果图像的预处理及尺寸检测， 以及水果分级自动生产线等也进行了深 入研究。 李公平等人利用核磁共振原理测 定甜菜含糖量，通过大量试验，在采用 对甜菜含糖量折光计分析法的基础上， 建立了核磁共振方法中甜菜的含糖量模 型。该原理适用于所有水果含糖量测定 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 的研究。 张索菲等人以获取苹 果受敲击后声音的频谱特性为手段，对 苹果在贮存期的品质进行评价和分类， 发现随着存放时间的延长，苹果受敲击 发声的频谱峰值逐渐减小，而质量越小 的苹果受敲击后发出声音的基频越低， 从而开展了对苹果等水果的声学特性试 验。 刘燕德等人利用傅里叶光谱仪结 合智能光纤传感器，研究近红外光谱与 苹果糖度的关系。通过主成分回归、偏 最小二乘法和逐步回归法 3 种多元校正 算法对水果光谱数据的分析，得出 3 种 模式下水果糖度预测值与真实值之间的 相关系数分别为 0.86，0.85，0.72。研 究表明，选择合适的波段并用光纤传感 技术检测苹果糖度是可行的，这对检测 酸度、维生素 C 等成分均有应用参考价 值。 3 水果无损品质检测技术应用现 状 3.1 国外应用现状 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 国外水果无损检测技术的推广和 应用发展较快，依靠这种技术制造的水 果分级设备已经可以解决多种水果和蔬 菜商品化处理关键问题，为水果类经济 的增L 做出了巨大贡献。 1995 年美国研制成功的 Merling 高速高频计算机视觉水果分级系统，其 生产率约为 40 t/h，美国每年有 50%以 上的苹果经过该设备处理。 美国 Autoline 公司的水果分级设 备在世界上处于领先地位，其产品已经 系列化（5 个型号） ，能够按照质量、颜 色、形状分级，传送通道可达 9 道，分 级出口可达 60 个，每道的最高传送速 率为 12 个/s ，其传输系统可以容纳不同 尺寸的水果。Model 6 型机器视觉水果 分级机采用双 CCD，其中一个装有 RGB 颜色传感器，另一个装有近红外 传感器，可以同时进行形状、尺寸、大 小、体积、颜色和缺陷分级。其所有的 控制可以通过台式中央计算机控制完成， 操作员可对设备进行分级、选择，根据 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 17 用户需要进行定量包装、统计。 日本开发出可见光和近红外线测 定梨、苹果成熟度的传感器，又研制出 快速判别水果成熟度和色泽的选果装置， 并将该技术用于自动化选果线上，把成 熟度、色彩传感器与自动化分级、包装 线连在一起，率先实现了高度自动化的 无损伤检测选果。日本三菱电器公司研 制的水果成熟度分级机，利用传感器综 合测出梨的表面颜色、对特定光的透光 率、形状和大小，并与事先存储在计算 机中的优良梨数据进行对比，推算出成 熟度和糖分。 3.2 国内应用现状 我国目前应用无损检测技术的水 果分级设备主要依靠大小和质量来进行 分级工作。对水果内部品质进行检测的 自动分级设备在市场上销售的并不多， 但是国内许多高校及科研单位都在进行 这方面的研究。山东省栖霞茂源机械设 备公司生产的 GXJ-W 系列卧式果蔬分 选机，是一种将类似球形的水果或蔬菜 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 18 （梨、苹果、柿子、桃子、柠檬、石榴、 番茄、柑橘、土豆等）按质量分级的高 效自选设备。浙江大学承担了国家 86