无损检测技术在农产品品质检测方面的应用
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[摘要]我国是果品产量大国,从1993年开始,我国果品产量已经跃居世界首位。本文介绍了目前国内外主要的几种无损检测的方法,根据果蔬的物理特性对果蔬进行评定和分级,方法简单、快捷,测试数据准确性高,有利于实现果品内部品质的在线分级控制,因此有广泛的应用前景。
[关键词]无损检测农产品 分级
引言
自1993年开始,我国果品总产量超过印度、巴西和美国,跃居世界首位。因此,水果的品质分析就显得更加重要。水果品质检测主要包括硬度、糖度、酸度等多种指标检测,传统的检测方法主要采用的是化学方法,测量过程复杂,等待时间长,也就降低了其实际的使用意义。无损检测技术(Nondestructive Determination Techonol ogies,简称NDT)主要指的是在不破坏或损坏被检测对象的基础上,利用农产品内部结构异常或缺陷存在所引起的对热、声、光、电、磁等反应的变化,来探测各种农产品等内部和表面缺陷,并对缺陷的类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及其变化做出判断和评价。
一、农产品无损检测技术介绍
(一)核磁共振技术
核磁共振技术(NMR)是一种探测浓缩氢质子的技术,它对农产品中的水、脂的混合团料状态下的响应变化比较敏感。自1946年美国科学家F.Bloch和E.M.Purcell发现了核磁共振现象以来,核磁共振技术在研究物质的结构方面得到了广泛应用。核磁共振能生成果实内部组织的高清晰图像,不仅可用于检测果品的压伤、虫害、成熟度,在测定苹果、香蕉的糖度等方面也具有潜在价值。对于采收成熟度直接影响品质的品种,利用核磁共振技术可大大提高收获、运输的可靠性。目前,该项技术真正用于果品的内部检测和质量评价还有很多问题有待研究,但由于其卓越的优点,将会是一种很好的果品无损检测方法。
(二)声学特征的应用
声学特性反映的是声波和农产品相互作用的基本规律,利用声学特性主要是指根据农产品在声波作用下反射特性、散射特性、吸收特性、衰减系数和声波传播速度及本身声阻抗、固有频率等的变化与农产品内部组织变化如结构、成分、物理状态等物化特性信息间的关系进行。用于检测的超声波一般为低能超声波,在被检测物中传播时不会引起其物理或化学特性的变化。低能超声测量中最常用的3个参数为:声速、声衰减系数、声阻抗。声学无损检测技术与光学、电学及其他无损检测技术相比,有适应性强、投资较低、操作简便快捷等优点,适用于在线检测,在农产品检测领域的应用前景良好。
利用农产品声学特性对其内部品质进行无损检测和分级是生物学、声学、农业物料学、电子学、计算机等学科在农产品生产和加工中的综合应用,该技术适应性强,检测灵敏度高,对人体无害,成本低廉,易实现自动化,是果品无损检测技术发展的重点领域。虽然国外学者对此技术已做了较多基础研究,但这些研究基本上是研究农产品声学特性共振频率、反射折射透射特性、吸收特性、衰减特性、传播速度、声阻抗等中的某一特性与农产品某一品质指标的关系,而对多种声学特性对农产品某一内部品质指标或多种内部品质指标的综合影响的研究报道很少,阻碍了声学检测精度的提高。
(三)近红外分析法的应用
近红外光谱分析技术(Near Infrared Spectroscopy Analysis,简称NIR)是利用样品中有代表性的有机成分在近红外光谱区域的最强吸收波长不同,以及吸收的强度与有机成分呈线性关系的原理进行定量分析。通过对已知有机成分含量的样品与其近红外光谱特征的回归分析,建立定标方程,即可对含有同一种有机成分的样品进行定量估测。
近红外线波长为800～2500 nm,近红外线照射在果实上,果实中构成糖和酸的官能基(-OH,-CH2,-NH)吸收与相应分子固有振动相一致的特定光线,近红外分光法就是利用上述特性,从被吸收的光量非破坏检测糖、酸、水分和叶绿素等成分的一种技术。该方法仅在建立标定线时破坏果实测定其化学成分,标定线做成后,只需测定样品的近红外线分光频谱,就可得到成分的预测值,还能在瞬间同时测定多个成分。
(四)X射线检测技术的应用
X射线检测技术是指利用X射线的穿透能力对果蔬品质进行检测的一种方法。X射线具有很好的穿透能力,而物质的密度大小又影响了其穿透量的多少,通过对透过穿透量多少的分析从而可以对物质的内部品质进行分析。检测时所需的X射线强度弱,所以通常称为软X射线检测技术。X射线检测技术本来是为检测一些不易拆卸分解的大型构件或机械零件的内部缺陷而开发应用的,近来已被成功地移植到农产品加工领域。
(五)机器视觉技术的应用
20世纪70年代开始,计算机视觉技术开始被应用到工业和农业之中,主要进行的是植物种类的鉴别、农产品品质检测和分级。由于图像处理技术专业的出现以及计算机成本的降低,机器视觉技术在农产品品质检测与分级领域的应用中越来越具有吸引力。
计算机视觉是以计算机和图像获取部分为工具,以图像处理技术、图像分析技术、模式识别技术、人工智能技术为依托,处理所获取的图像信号,并从图像中获取某些特定信息。计算机视觉技术无需接触特定对象便可从获取的图像中得到大量的信息,通过对这些信息的分析得到物体尺寸、表面缺陷、外观形状、表面色度等具体信息,进而实现外观质量的综合评价。
现在,用于农产品品质检测与分级的可见光快速检测主要是基于计算机视觉的检测技术,利用光学传感器或扫描摄像机摄像,综合测出果品的表面颜色、对特定光的透光率、形状和大小,并与事先贮存在计算机中的数据模型进行对比,推算出成熟度和糖分。
(六)电子鼻技术的应用
电子鼻技术是近年来兴起的一种农产品无损检测的方法,电子鼻一般由气敏传感器阵列、信号处理子系统和模式识别子系统等3大部分组成。它以特定的传感器和模式识别系统快速提供被测样品的整体信息,从而指示样品的隐含特征。与普通的化学分析仪器,如色谱仪、光谱仪等不同,电子鼻得到的不是被测样品中某种或某几种成分的定性与定量结果,而是给予样品中挥发性成分的整体信息,也称“指纹”数据。
由于在同一个仪器装置里采用了多类不同的矩阵技术,使检测更能模拟人类嗅觉神经细胞,根据气味标识和利用化学计量统计学软件对不同气味进行快速鉴别。在建立数据库的基础上,对每一样品进行数据计算和识别,可得到样品的“气味指纹图”和“气味标记”。
二、无损检测技术的应用前景
无损检测技术作为一种新兴的检测技术,在不破坏果蔬品质的基础上,对果蔬的品质进行检测和分级,利用光学、电学以及电脑信息技术等的先进技术对果蔬的品质进行准确、快速的检测。随着我国人民生活水平的提高,我们对新鲜果蔬的品质要求也越来越高,无损检测技术适合加工高效率、大规模的要求,因此,这种检测方法必将在未来的农产品检测和分级中得到广泛的应用。
参考文献
[1]刘静,章程辉,黄勇平。无损检测技术在农产品品质评价中的应用[J]福建热作科技,2007,32(3),32-35
[2]初旭宏。浅谈农产品无损检测[J]现代化农业,2006,318:6-7
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