农产品无损检测方法介绍

机器视觉的发展趋势 技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 价格持续下降，市场份额迅速扩大
核磁共振技术
❖ 核磁共振是处于静磁场中的原子核在另一交变磁场作用下发生的物理现象。通常人们所说的核 磁共振指的是利用核磁共振现象获取分子结构、人体内部结构信息的技术。
❖ 并不是是所有原子核都能产生这种现象，原子核能产生核磁共振现象是因为具有核自旋。原子 核自旋产生磁矩，当核磁矩处于静止外磁场中时产生核进动和能级分裂。在交变磁场作用下， 自旋核会吸收特定频率的电磁波，从较低的能级跃迁到较高能级。
近红外光谱学中化ຫໍສະໝຸດ Baidu计量学的内容
近红外光谱分析技术的特点
与传统的检测方法相比，近红外光谱法可以不经过样品分离,直接由近红外光谱测定出其中的多 种成分含量,省去了化学分析方法中的称量、 定容等繁琐步骤,具有速度快、效率高、成本低、重 现性好、方便等特点。
可以同时测定同一样品的多个不同组分含量,而水果的许多品质指标，如农药残留，糖度、酸度、 坚实度，以及蔬菜的病变、维生素等物质含量，恰恰需要无损检测因此近几年来,利用近红外光谱 分析技术进行果品品质的研究正在形成一个新的热点研究领域。
核磁共振发展历史
❖ 1946 年 ， 哈 佛 大 学 珀 赛 尔 (E.M.Purcell) 用 吸 收 发 首 次 观 测 到 石 蜡 中 质 子 的 核 磁 共 振 （NMR），几乎同时美国斯坦福大学布洛赫(F.Block)用感应法发现液态水的核磁共振现象。 为此，他们分享拉1952年的诺贝尔物理学奖金。
电子鼻技术
什么是电子鼻？
• 电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统，它可以在 几小时、几天甚至数月的时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况。
电子鼻组成
• 电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器 件组成。
电子鼻的工作原理
电子鼻识别的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，例如，一号气体 可在某个传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应；同样，二号气体产生高响应的传感器 对一号气体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的，正是这种区别， 才使系统能根据传感器的响应图案来识别气体。
传感器阵列数据采集系统 将模拟信号转换成数字信号
❖ 传感器阵列的模拟输出经Ａ/Ｄ转换为数字信号输入计算机中的数据处理和模式识别系 统 被测嗅觉的强度既可用每个传感器的输出的绝对电压、电阻或电导来表示,也可用相 对信号值如归一化的电阻或电导值,即它们的变化率来比较嗅味的性质。
传感器阵列的数据采集系统
机器视觉的关键性技术
➢ （1）光照照明技术 ➢ （2）光学镜头 ➢ （3）CCD摄像机 ➢ （4）图像采集卡 ➢ （5）视觉传感器
机器视觉系统的工作原理
机器视觉技术的应用
❖ 第一是定位功能，能够自动判断感兴趣的物体、产品在什么位置，并将位置信息通过一定的通 讯协议输出，此功能多用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、 自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。
符的结果
电子鼻技术的应用前景
❖ 电子鼻具有便携及实时、在线、原位分析等特点,可用于气味鉴别、复杂环境下气体浓度鉴别 和可燃气体、有机挥发物或有毒气体的鉴别,具有广泛的应用前景。
❖ 电子鼻技术的长处在于对气体进行定性分析。近20年来，电子鼻研究取得了长足进展。尽管受 敏感膜材料、制造工艺、数据处理方法等方面的限制，电子鼻的检测与识别范围与人们的期望 还存在距离，但是，将之应用于食品、化妆品、香料香精等轻工业品香气质量评定的时机已经 成熟了。
非线性校正在光谱分析中的应用逐渐增多
近红外光谱分析技术
近红外光谱分析技术的原理 近红外光谱分析技术是随着计算机技术的迅速发展以及化学计量学方法研究的日益深入而发
展起来的，近红外光NIR(Near Infrared)是介于可见光谱区和中红外光谱区之间的电磁波,其 波长范围约为780-2526nm, 有机物以及部分无机物分子中化学键结合的各种基团(如C-C,NC,O-C,O-H,N-H)的运动(伸缩、振动、弯曲等)都有它固定的振动频率。当分子受到红外线照射 时,被激发产生共振,同时光的能量一部分被吸收,测量其吸收光,可以得到极为复杂的图谱。这种图 谱就表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱,每种成分都有特定的吸收特 征,这为近红外光谱定量分析提供了基础。
❖ 第二是测量功能，也就是能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积测 量等。
❖ 第三是缺陷检测功能，这是视觉系统用的最多的一项功能，它可以检测产品表面的相关信息， 如：包装正误，包装是否正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有无油污、灰尘、 塑料件有无穿孔、雨雾注塑不良等。
农产品无损检测方法介绍
Contents
目
录
1 近红外光谱分析技术 2 电子鼻技术 3 机器视觉技术 4 核磁共振和声震动技术
红外计算技术的发展 50年代 70年代 90年代
近红外光谱分析技术
Norris对谷物分析是采用单波长线性回归或多波长多元线性 回归的方法得到定量结果
Kowalski教授开始化学计量学的研究赋予了近红外技术新的 发展点
电子鼻技术的研究现状
在电子鼻系统的研究中,目前十分引人关注的3个方面:
A. 研究对微量气体分子瞬时敏感的检测器,以得到与气体化学成分相对应的信号 B. 研究对检测得到的信号进行识别与分类的数据处理器,以便将有用信号与噪声
加以分离 C. 研究将测量数据转换为感官评定指标的智能解释器,以得到与人的感官感受相
机器视觉技术
机器视觉就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图 形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
机器视觉的工作原理
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标标转换成图像信号，传送给专用的图像处 理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进 行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件 输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。