農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方法應用現(xiàn)狀

羅印斌,蔡艷麗,蘭 菡,崔東琦,赫 珊,王燕霞,劉 洋

(吉林化工學院生物與食品工程學院,吉林吉林 132022)

農(nóng)產(chǎn)品是來源于農(nóng)業(yè)的未經(jīng)加工的產(chǎn)品。我國人口眾多,是農(nóng)業(yè)大國之一,農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)規(guī)模也呈現(xiàn)快速擴張之勢,故對農(nóng)產(chǎn)品質量檢測的高效性要求較高。無損檢測技術是指在不破壞待測物質原來的狀態(tài)、化學性質的前提下,進行物質提取檢測的一種方法[1]。目前,主要應用較為廣泛的無損檢測技術為聲學檢測技術、力學檢測技術、光學檢測技術、核磁共振檢測技術等。近紅外分析技術是對農(nóng)產(chǎn)品內部情況檢測效率最高的方法;聲學檢測技術是一種最常用來檢測硬度的方法;機器視覺技術則能夠對農(nóng)產(chǎn)品的質地無損檢測。無損檢測技術即可在不破壞農(nóng)產(chǎn)品本身的情況下對其質量實現(xiàn)高效快速的檢測,因而無損檢測技術發(fā)展前景極為可觀。

與破壞性檢測檢測相比,無損檢測一方面具有非破壞性,不會損害被檢測農(nóng)產(chǎn)品的使用性;另一方面又具有全面性。由于檢測并未破壞樣品,因此必要時可對被檢測的農(nóng)產(chǎn)品進行100%全面檢測,這是破壞性檢測所不能達到的效果。目前,利用無損檢測方法檢測農(nóng)產(chǎn)品內部品質仍處于理論研究階段,本文研究了各無損檢測方法及原理,為無損檢測在農(nóng)產(chǎn)品品質檢測方面的應用提供參考。

1 核磁共振技術

1.1 核磁共振技術基本原理及特點

核磁共振技術是質子在磁場中通過能級變化產(chǎn)生運動,是一種高效且無損傷的新型檢測方法[2]。核磁共振成像(NMRI)是一種質子自旋成像技術[3]。核磁共振是處于某一磁場的原子核在外磁場的作用下產(chǎn)生的物理反應,某些質子例如:氫質子,本身具有自旋效應,所以它具備產(chǎn)生核磁共振現(xiàn)象的能力。在外磁場作用下,自旋核會吸收某一特定頻率的能量,從低能級躍遷到高能級[4]。核磁共振技術準確性高,可多參數(shù)、多層面成像,且快速、無損。

1.2 核磁共振技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用

1.2.1 研究農(nóng)產(chǎn)品中水分的分布及其流動性 通常,含水量越多的農(nóng)產(chǎn)品越容易腐敗變質,因此,農(nóng)產(chǎn)品的水分含量控制得當有利于保持農(nóng)產(chǎn)品良好的感官狀態(tài)。陳森等[5]通過低場核磁共振對常溫儲藏狀態(tài)下櫻桃的水分變化進行研究,發(fā)現(xiàn)其內部水分主要有三種存在狀態(tài),其中隨著貯藏時間的增長,自由水逐漸減少。Foucat L 等[6]采用0.47 T場強中的低溫1H NMR(-20 ℃)技術對不同基因型的番茄果皮在其成熟過程中的水分動力學進行了研究,發(fā)現(xiàn)三種番茄基因型在紅色成熟階段明顯被區(qū)分。His-Mei Lai等[7]利用MRI技術研究了面條儲藏期中和煮熟過程中水分的變化,結果發(fā)現(xiàn)由于儲存期內水分的遷移導致了面條硬化的改變。

1.2.2 農(nóng)產(chǎn)品玻璃態(tài)轉變的應用 玻璃態(tài)轉變在研究某些食品的結構特性中應用廣泛,而控制好玻璃態(tài)轉變溫度是提高農(nóng)產(chǎn)品安全性和穩(wěn)定性的重點。R Ruan等[8]利用核磁共振成像技術和DCS技術分別對麥芽糊精的Tg值進行了研究,證實了MRI技術在確定Tg值方面的可行性。另外,Roger等[9]選取水分含量相同的面包為實驗對象,采用核磁共振技術測得其Tg值為-15.2 ℃,這對延長面包類食品的貨架期具有重大意義。

1.2.3 農(nóng)產(chǎn)品中的油脂的應用 油脂在農(nóng)產(chǎn)品中的含量以及其分布狀態(tài)關系到食品的營養(yǎng)價值和食品質感的好壞。核磁共振技術使檢測液體中的脂質含量成為可能,國外對于這項研究的開展比國內研究早。Chaland等[10]人用核磁共振技術研究奶酪中水和脂肪的狀態(tài),根據(jù)曲線上衰減時間的差異劃出了四種組分。Andersen C M等[11]則把低場核磁共振應用于干酪中低脂肪和非脂肪變化分析中。Miqueh等[12]人利用MRI研究了奶油在巧克力中的分布,在確定回波時間和重復時間后測定了其擴散系數(shù)。

1.3 核磁共振技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題

從目前的研究現(xiàn)狀來看,核磁共振技術還存在一些局限性。例如:目前利用MRI檢測農(nóng)產(chǎn)品主要應用于常規(guī)營養(yǎng)成分,如糖類、油脂、蛋白質等成分的分析與檢測,而對復雜成分,如色素、多酚等成分的分析應用較少。另一方面,核磁共振設備比較昂貴,而且受核磁數(shù)據(jù)分析的專業(yè)性和復雜性的影響,核磁共振技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方面應用有很大限制。

2 聲學技術

2.1 超聲波技術

2.1.1 超聲波技術基本原理及特點 超聲波是指人耳聽不見的聲波,即大于20 kHz的聲波。超聲檢測技術的基本原理是聲源產(chǎn)生超聲波進入待測物質,聲波在其中傳播,其中的缺陷會使聲波傳播方向或特征改變,被改變的聲波經(jīng)處理分析可得知被測物質是否有缺陷超聲檢測的優(yōu)點是靈敏度高、速度快、成本低,且無污染,對身體無害,效率高。

2.1.2 超聲波技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用 超聲波在其他領域的應用已經(jīng)非常廣泛,近年來越來越多的學者開始將超聲技術應用到農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測當中。在檢測農(nóng)產(chǎn)品內部缺陷方面,M Zhang等[13]通過測定櫻桃樹的各個界面超聲波的反射能量,進而判斷櫻桃樹內部是否受到蛀蟲侵擾;Cheng等[14]研制了能檢測馬鈴薯內部缺陷的超聲無損檢測系統(tǒng),并成功檢測了馬鈴薯的品質。在其他方面,E Lacey[15]用超聲傳播速度確定食用油的質量,研究表明,油的黏度增大,超聲波的傳播速度也增大;Bechar等[16]根據(jù)超聲能量吸收原理制作了測試系統(tǒng),測定蘋果的脆度。

2.1.3 超聲波技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題 超聲波技術對氣泡非常敏感,某些農(nóng)產(chǎn)品中的氣泡會使超聲波強度減弱,影響檢測結果。

2.2 振動聲學技術

2.2.1 振動聲學技術基本原理及特點 振動聲學技術是指利用物體撞擊待測物質,從而產(chǎn)生聲音信號,進而對產(chǎn)生的聲音信號進行收集、去噪等處理后再進行小波變換、傅里葉變換等處理,將聲音特征信息與待測物質自身的某些指標,如含糖量、淀粉含量等指標,建立擬合度較高的函數(shù)模型,從而實現(xiàn)利用聲學振動聲學技術對物質進行檢測。振動聲學技術具有客觀性強、操作性強等特點。

2.2.2 振動聲學技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用 聲音振動與農(nóng)產(chǎn)品的內部品質密切相關,研究利用振動聲學技術對農(nóng)產(chǎn)品進行無損檢測一直備受重視。例如,在研究農(nóng)產(chǎn)品成熟度方面,Taniwaki M[17]利用振動聲學技術,研究了兩種西瓜的最佳成熟度,將測定的彈性模量與成熟度之間建立函數(shù)模型,根據(jù)函數(shù)預測西瓜成熟度;Shin-ichiro Iwatani[18]用壓電傳感器收集了聲音信號,完成了不同品種的葡萄新鮮度對比的研究。在檢測農(nóng)產(chǎn)品硬度方面,Subedi等[19]在對完整的水果進行了硬度評價的背景下,又研究了近紅外(400～1100)之間的聲速技術和可見短波,研究發(fā)現(xiàn),香蕉、芒果、桃果不推薦使用近紅外光譜技術對果實硬度進行評價,更推薦用聲速技術對其硬度進行評價;Abbaszadeh R等[20]敲擊西瓜,并采用頻率響應函數(shù)(FRF)方法,確定了深紅色甜西瓜的硬度。在其他方面,張超[21]等人還利用了聲學脈沖敲擊法收集了振動聲音信號,對禽蛋裂紋進行了檢測,測試中無損蛋與裂紋蛋的判別率分別達100%和98.3%。

2.2.3 振動聲學技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題 振動聲學技術只適用于具有一定硬度或脆度的農(nóng)產(chǎn)品的檢測,而對于某些較為柔軟、敲擊或碰撞時不易產(chǎn)生聲音且易受損的農(nóng)產(chǎn)品則不適用,對于果皮和果肉硬度差異較大的農(nóng)產(chǎn)品也不適用。另一方面,在敲擊或碰撞產(chǎn)生聲音信號的過程中并不能保證完全的無損,因此在農(nóng)產(chǎn)品的檢測中存在極大的局限性。

3 近紅外光譜分析技術

20世紀60年代,Norris等[22]人首先用近紅外光譜分析技術(Near Infrared Spectroscopy Analysis,NIR)對農(nóng)產(chǎn)品檢測進行了相關研究,經(jīng)過幾十年的飛速發(fā)展,目前成為備受關注的光譜分析技術之一。

3.1 近紅外光譜分析技術基本原理及特點

依照美國實驗與材料協(xié)會(ASTM)規(guī)定,近紅外光譜(NIR)是指光譜區(qū)在波長780～2526 nm光區(qū)的一段電磁波,習慣上又分為近紅外短波(780～1100 nm)和近紅外長波(1100～2526 nm)兩個區(qū)域[23]。NIR主要由分子振動光譜的倍頻和主頻吸收光譜引起的[24],樣品中含有代表性的有機基團,以及同一基團在不同的物理與化學環(huán)境中,對NIR的吸收頻率都不同,從而可以獲得分子中含有的化學鍵或官能團的信息。利用NIR對樣品處理,基團中分子發(fā)生振動與彎曲伸縮現(xiàn)象有其固定頻率,可作為獲取其有效信息的一種手段。由于最強吸收波長在NIR區(qū)域不同,以及吸收強度與有機成分呈線性關系的原理進行定量分析。NIR具有操作簡單、快速、可同時在線實現(xiàn)多組分檢測、定量又定性等優(yōu)點。

3.2 近紅外光譜分析技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用

3.2.1 在中草藥方面的應用 隨著近年來國家一系列有關中醫(yī)藥材政策的出臺,人們對中草藥研究日益深入,近紅外光譜分析技術在對如何快速對中草藥有效組分的分析、快速鑒定及質量評價等方面有著廣泛運用以及發(fā)展前景[25-26]。Chen等[27]利用NIR光譜分析技術發(fā)現(xiàn)靈芝在不同地區(qū)之間的三萜皂苷與多糖含量關系顯著。Takuya Miyano等[28]基于近紅外光譜波動劃分(SFD)結合偏最小二乘法(SFD-PLS)選擇光譜區(qū)間,發(fā)現(xiàn)在藥物含量方面在偏最小二乘法(PLS)比那些基于傳統(tǒng)的方法包括區(qū)間偏最小二乘(IPLS),具有更高的估計精度以及快速篩分自變量投影重要性指標(VIP)速度明顯提高。因此在國內外有許多學者對此進行廣泛研究,SUN L等[29]利用超小型、便攜和強大的micronir光譜儀結合SVM建模可以使現(xiàn)場原位藥物替換模塊標識符并大批量應用。

3.2.2 在水果及糧食貯藏方面的應用 近年來人們對水果外在形態(tài)以及營養(yǎng)成分、風味和糖度等越來越重視。王爽等[30]運用高光譜散射圖像技術,利用PLS方法構建的模型建模對蘋果糖度進行預測,預測相關系數(shù)高達0.92以上。羅霞等[31]基于近紅外光譜技術,聯(lián)合連續(xù)投影算法的漫反射方法,實現(xiàn)了對火龍果有效酸度含量的預測,且具有良好的可行性。目前,由于儲藏不當而導致糧食營養(yǎng)價值下降甚至變質腐敗,而利用近紅外光譜分析技術可以對秈稻新陳度中直鏈淀粉含量、脂肪酸值等含量實現(xiàn)快速檢測[32]。

3.3 近紅外光譜分析技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題

近紅外光譜這種分析是一種間接的分析技術,在對未知樣品進行組分測定時，需要大量的樣本進行分析來驗證模型的準確性,所以對此需要投入大量的人力和物力。目前近紅外技術也易受樣品的溫度及檢測部位等因素影響,而且運用的模型大多是抽象且不可描述的,因此實現(xiàn)真正的商業(yè)化的產(chǎn)品非常稀少。近年來我國雖然在近紅外光譜分析技術的研究上日漸有所突破,但沒有真正研發(fā)出一款專用于農(nóng)產(chǎn)品的近紅外光譜儀。

4 機器視覺技術

4.1 機器視覺技術基本原理及特點

機器視覺技術是借助計算機技術來模擬和替代人的視覺功能,然后從獲取的圖像進行分析、對照等處理,對從中提取所需的特征值進行分析處理,對所得的結果做出客觀評價,最終運用于實際檢測、測量以及控制的一種簡便方法。機器視覺技術優(yōu)勢在于運行速度快、處理信息量大、功能多。

4.2 機器視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用

機器視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品分級和品質檢測方面有較好的應用。謝國俊等[33]利用機器視覺技術對水果進行多方位圖像采集,通過圖像分割和BLOB算法對目標水果果實圖像中的果實形狀、色澤、大小及表面缺陷等進行特征提取,發(fā)現(xiàn)對瓜果類識別率高達97%。唐義華[34]利用機器視覺技術對紅提顏色進行分級檢測,發(fā)現(xiàn)分級準確率在94.7%以上。Al-Mallahi A等[35]利用馬鈴薯塊莖和土塊背景對紫外光反射比的差異,開發(fā)出一套塊莖與土塊分離的分級機構。Blasco J 等[36]發(fā)現(xiàn)色度比 R/G的閾值分割法及對RGB空間的貝葉斯線性判別分析(LDA)這兩種方法對分離石榴假種皮的平均成功率達90%。隨著機器視覺技術的快速發(fā)展和不斷的完善,在稻谷檢測方面得到廣泛的應用,檢測快速簡單、客觀準確。Hong-sun-Yun等[37]研制出對于谷粒表面特性分級的機器視覺系統(tǒng)并提出相應準確分級谷粒的計算法則,對谷?？焖俜旨壍臏蚀_度高達98.9%,對不同種類谷物制粉率檢測的準確度都達到了95%左右。萬鵬等[38]人詳細闡述機器視覺技術在稻米品種、胚芽等方面進行檢測的研究動態(tài),并指出了機器視覺技術在稻米品質檢測中存在的不足,為進一步應用機器視覺技術提供參考。

農(nóng)作物的生長狀況與大氣條件、土壤肥力等多方面因素有關,及時了解掌握農(nóng)作物的生長形態(tài)可以達到輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的目的。劉君等[39]提出了一種基于彩色圖像處理的作物病害與防治計算機診斷系統(tǒng),最終利用機器學習進一步識別病害,達到防治蟲害的目的。瞿端陽等[40]運用機器視覺技術通過顏色特征能夠很好地區(qū)分出棉株株頂和其它部分。在日本,有研究員提出農(nóng)田農(nóng)藥噴灑和種耕管理通過圖像處理技術結合最小二乘法完成其導航路線規(guī)劃[41]。Jinlin Xue等[42]提出了基于可變視場的農(nóng)業(yè)機器人導航方案,并在玉米田間通過圖像對比實驗發(fā)現(xiàn)最高精度可達到平均誤差1 mm,從而驗證了方案的可行性。

4.3 機器視覺技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題

機器視覺技術的圖像分析主要依賴于算法的改進,在復雜的多樣性環(huán)境中抗干擾性差,從而影響其運算速度和準確性。這二者是實現(xiàn)機器視覺技術對農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方面急需解決的問題之一。

5 X射線技術

5.1 X射線技術基本原理及特點

X射線是人們肉眼看不見的一種射線。它主要是依靠其穿透作用與被測物體之間發(fā)生復雜的物理和化學作用,可以使某些化合物產(chǎn)生熒光或者光化學作用,也能使某些原子發(fā)生電離。在農(nóng)產(chǎn)品中,例如大多數(shù)蔬菜、水果等可以利用X射線發(fā)射的短波射線發(fā)現(xiàn)被檢測對象內部信息,再與數(shù)字圖像處理技術相結合分析得出農(nóng)產(chǎn)品內部缺陷、損傷、病蟲害等信息,從而實現(xiàn)無損檢測。

5.2 X射線技術在農(nóng)產(chǎn)品中的應用

目前X射線技術被廣泛運用于醫(yī)學、工業(yè)探傷和安檢等眾多領域。在農(nóng)產(chǎn)品應用中,對農(nóng)產(chǎn)品自身內外部品質檢測方面,Neethirajan S等[43]利用X射線圖像正確分辨發(fā)芽和健康小麥籽粒。Kim等[44]利用產(chǎn)品光子手段來研究有關蘋果水芯問題。葉創(chuàng)等利用X射線設備獲取圖像,發(fā)現(xiàn)利用區(qū)域灰度特征方法能準確預測干桂圓果肉質量[45-46]。此外,通過X射線的照射,由于農(nóng)產(chǎn)品內部不同雜質的異物在通過X射線照射后得到與之相對應的圖像中,發(fā)現(xiàn)所提取的特征現(xiàn)象有明顯的差異,再根據(jù)所得圖像建立相應的模型,利用圖像模型函數(shù)的閾值對外來物進行辨別,達到區(qū)分不同的雜質的目的[42]。Tao Y等[47]人建立了局部閾值圖像分割方法,能夠排除肉塊厚度差異中肉塊異物帶來的檢測誤差。

5.3 X射線技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中存在的一些問題

雖然X射線技術在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方面有許多無可比擬的優(yōu)勢,其中也不可避免的存在一些局限性。利用X射線對農(nóng)產(chǎn)品進行檢測,是否會對產(chǎn)品本身的結構、加工特性等特征有影響,并未確定;檢測誤差較大,且X射線無損檢測系統(tǒng)的制造成本很高,很難在農(nóng)產(chǎn)品的檢測中真正推廣與應用[48]。

6 總結

本文對上述幾種無損檢測技術的基本原理及特點,及其在農(nóng)產(chǎn)品中的應用現(xiàn)狀進行了簡要介紹。無損檢測具備成本低、無危害、無污染、檢測靈敏度高、適應性強等特點,非常適合用于農(nóng)產(chǎn)品的快速檢測與分級,進而提高農(nóng)產(chǎn)品檢驗水平。但目前的無損檢測技術,多集中于農(nóng)產(chǎn)品單一品質指標的檢測,而農(nóng)產(chǎn)品綜合品質的無損檢測方法不多。如何利用現(xiàn)代的無損檢測技術,將農(nóng)產(chǎn)品檢測技術向數(shù)字化、自動化、便捷化、智能化轉變,將是今后的重要發(fā)展方向。