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关键词：
白酒,微生物,窖泥,提取,纯化
发表时间：
2013-01-21 10:13:22
摘 要 高光谱成像技术是一种传统图像及光谱的融合技术，可以同时获取研究对象的空间及光谱信息。由于图像数据能反映农产品的外部特征、表面缺陷及污斑情况，而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析。因此，近几年在农产品品质无损检测中引起越来越多的关注，成为一个研究热点。为了跟踪国内外的最新研究成果，对高光谱反射及荧光成像技术应用于农产品（水果、蔬菜、肉类、谷物等）的外部品质检测进行了分类综述，以期为高光谱技术在农业方面更广阔的应用提供参考。
农产品品质无损检测是在不破坏被检农产品的情况下，应用一定的检测技术和分析手段对其内外部品质进行测定，并按一定的标准对其做出评价的过程。由于农产品在其生产过程中容易受到人为或自然等复杂因素的影响，产品内部品质和外部品质差异很大。传统的检测技术，如高效液相色谱法（ＨＰＬＣ）、质谱分析法（ＭＳ）及切瓣理论等，通常是费时、费力，且对研究对象具有破坏性。因此，有效可靠的农产品检测系统的开发依然面临巨大挑战。
由于机器视觉技术和光谱技术具有快速、无损、可靠的优点，目前在农产品无损检测中得到广泛应用［１－６］。机器视觉技术主要是对被测物体的空间信息进行分析并提取与农产品质量品质相关特征，然后基于这些特征建立模式识别理论对研究对象实施分级。一般而言，这种技术用于农产品外观品质检测，如形状、颜色、大小、表面缺陷等。形状及大小的识别较多的依靠灰度信息，而颜色及表面缺陷的检测目前广泛使用的ＲＧＢ成像系统。然而，某些肉眼难以识别的表面缺陷，如动物粪污染、轻微损伤等，通常对除ＲＧＢ以外的波段更加敏感。与机器视觉技术不同，光谱技术，尤其是近红外光谱，非常适合农产品内部品质的检测，如糖度、酸度、蛋白质、水分等。但是，近红外光谱技术只提供对检测对象一个非常小区域的检测，缺少对象的空间信息，这一局限性可能造成预测集与测量集信息之间较大差异，从而影响系统的稳定性。
高光谱成像技术是一种图像及光谱的融合技术，可以同时获取研究对象的空间及光谱信息。由于图像数据能反映农产品的外部特征、表面缺陷及污斑情况，而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析。可以说高光谱成像技术是图像技术与光谱技术的完美结合，因此，近几年在农产品品质无损检测中引起越来越多的关注。国内刘木华［７］、洪天胜［８］及马本学［９］等学者对高光谱成像技术在农产品品质无损检测中的应用曾做了一些报道，但是他们更多对农产品（尤其是苹果）内部品质检测的研究介绍，而对于外部品质则很少提及。本文作为补充从高光谱反射成像技术及荧光成像技术两方面介绍此技术在农产品（水果、蔬菜、肉类、谷物等）外部品质无损检测中的最新研究进展。
由于机器视觉技术和光谱技术具有快速、无损、可靠的优点，目前在农产品无损检测中得到广泛应用［１－６］。机器视觉技术主要是对被测物体的空间信息进行分析并提取与农产品质量品质相关特征，然后基于这些特征建立模式识别理论对研究对象实施分级。一般而言，这种技术用于农产品外观品质检测，如形状、颜色、大小、表面缺陷等。形状及大小的识别较多的依靠灰度信息，而颜色及表面缺陷的检测目前广泛使用的ＲＧＢ成像系统。然而，某些肉眼难以识别的表面缺陷，如动物粪污染、轻微损伤等，通常对除ＲＧＢ以外的波段更加敏感。与机器视觉技术不同，光谱技术，尤其是近红外光谱，非常适合农产品内部品质的检测，如糖度、酸度、蛋白质、水分等。但是，近红外光谱技术只提供对检测对象一个非常小区域的检测，缺少对象的空间信息，这一局限性可能造成预测集与测量集信息之间较大差异，从而影响系统的稳定性。
高光谱成像技术是一种图像及光谱的融合技术，可以同时获取研究对象的空间及光谱信息。由于图像数据能反映农产品的外部特征、表面缺陷及污斑情况，而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析。可以说高光谱成像技术是图像技术与光谱技术的完美结合，因此，近几年在农产品品质无损检测中引起越来越多的关注。国内刘木华［７］、洪天胜［８］及马本学［９］等学者对高光谱成像技术在农产品品质无损检测中的应用曾做了一些报道，但是他们更多对农产品（尤其是苹果）内部品质检测的研究介绍，而对于外部品质则很少提及。本文作为补充从高光谱反射成像技术及荧光成像技术两方面介绍此技术在农产品（水果、蔬菜、肉类、谷物等）外部品质无损检测中的最新研究进展。
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