江西省自然科学奖二等奖-禽蛋、水果和种子品质无损检测机理及应用研究
作者:       时间:2019-05-07

项目融合光纤传感技术、近红外光谱技术、图像处理技术、化学计量学技术和人工智能技术等多学科交叉技术,以禽蛋、水果(柑橘,苹果,梨)和水稻种子等主要农产品为研究对象,以其外部品质(成熟度、缺陷、表面色泽)和内部品质(新鲜度、糖度、酸度和维生素C)作为研究指标,首次在禽蛋、水果和水稻种子品质无损检测机理和新方法等方面取得了重要发现,建立了用于禽蛋、水果和水稻种子品质无损检测的一套理论方法和新技术。研究成果填补了国内禽蛋、水果和水稻种子品质无损检测与分选技术领域的理论空白,极大推动了光电检测技术、光纤传感技术、图像处理技术及人工智能技术在禽蛋、水果和水稻种子品质无损检测与分选方面的应用。项目研究为开发并最终拥有我国自主知识产权的农产品全品质量分选装备奠定了重要的理论基础和参考价值。

1)应用紫外可见光谱技术,探索了光子在禽蛋内部组织的传输机理和光学特征参数测量方法,研究了禽蛋新鲜度无损检测的机理和新方法,找到了禽蛋新鲜度无损检测用特征吸收波长,建立了禽蛋新鲜度无损检测用稳定数学模型,项目研究为实现禽蛋品质快速无损检测及分选装置奠定了理论基础和实际参考价值。

2应用近红外光谱、化学计量学、人工智能和模式识别等多信息技术,以皮厚水果(柑橘)和皮薄水果(苹果和梨)为研究对象,以糖度、酸度和维生素C为检测指标,从水果内部的近红外光谱响应特性入手,系统研究了水果内部品质近红外光谱有效信息提取方法、寻找出水果内部品质无损检测优化参数组合,建立了水果内部品质无损检测用数学模型。项目为制定水果内部品质无损检测用标准技术规范、为水果建模集样品的有效选择、为解决水果内部光谱吸收峰交叉、重叠、谱带复杂、吸收强度弱、信噪比低、有效信息提取困难等国内外共性技术难点、为实现水果内部组份糖的快速无损检测和并为最终研发拥有自主知识产权的水果全品质量快速检测与分选装置提供重要的理论依据。

3)应用可见漫反射光谱、图像处理和模式识别技术,揭示了水稻种子表面的分光反射特性,研究了快速提取稻种表面颜色、面积、周长、长轴长、短轴长等特征信息的方法,首次应用能量、熵、惯性矩和平稳性四个纹理特征,结合BP神经网络算法,探索了水稻品种自动化识别和水稻种子外观质量分选新方法和技术,项目研究为实现水稻品种识别和种子质量自动化分选装置奠定理论基础。


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