农产品质量检测中无损检测技术的应用实践微探

刘文涛

（贵阳市息烽县农业农村局，贵州 贵阳 551100）

社会的发展离不开基本的物质保障，农产品的质量与每个人的切身利益都有直接关系，由此可见实现对农产品质量的有效控制至关重要。当前农产品检测方面还存在一些不足，需有效提升农产品品质检测技术的水平，实现技术升级，对无损检测技术加以改进和优化，增强农产品质量把控力度。

1 农产品质量无损检测技术

1.1 特征分析

无损检测指的是在不影响被测物体性能的情况下，检测农产品的质量。检测技术包括声音、光学、磁性、电学，不会损坏被检测对象的性能。检测结果会给出质量缺陷的位置、性质、数量和大小。检测被检测对象是否存在缺陷、是否存在不均匀性。相比于传统的检测技术，无损检测技术具有非破坏性，能在获得检测结果的同时，将不合格品剔除在外，原物不会发生损失。检测规模不受数量限制，可用于抽样检测，也可用于普查[1]。无损检测技术具有互容性，主要是检测方法的互容性，也就是能对同一种农产品同时或依次采用不同的无损检测方法，也可以重复采用同一种检测方法。无损检测方法具有严格性，需使用专用的仪器和设备，从事该项工作的检测人员也必须经过严格的训练，能严格按照规范要求进行操作。

1.2 技术基础

声学检测是农产品质量无损检测中的一种，该项技术会用到声学测试工具，以完成对农产品内部的检测。根据农作物每秒发射超声波的频率和阻抗来确定检测的结果。声学检测技术有着较强的适应性，所使用的测试工具成本不高，实际操作也很方便，最终获得的检测结果精度比较高，尤其是在检测农产品的成熟度和软硬度方面。运用力学检测技术实现对农产品的无损检测，能用于检测农产品的现状，准确判断农产品是否已经成熟。光学检测技术是一种光散射效应，产生于特定作物内侧，该技术在检测水果和蔬菜时比较常用，准确性较高。实践中，光学检测技术表现出了较强的环境适应性，能单独用于研究农作物的质量，这也是该技术特有的优势。核磁共振检测技术主要运用于对破损农作物的检测，能获得较为准确的检测结果。当农作物所含有的脂质和水质融合在一起，要保证能看清楚图像再进行检测。

2 无损检测技术在农作物质量检测中的应用优势

目前在农业领域无损检测技术的应用已经比较广泛，成为农产品检测中的重要方法之一。无损检测技术不会对检测的产品造成损害，也有着比较广泛的应用范围。能实现对农产品品质的系统性检测，而且能检测农产品的产地环境和投入品。农产品检测的指标有营养成分、功能成分、产品外形。在产地环境方面，检测的指标包括重金属的含量、土壤成分、化学残留物。在投入品方面，检测的指标有农药、化肥和添加剂。能运用在多种农产品的检测活动中，比如小麦、茶叶、蔬菜、水果和花卉。运用无损检测技术，能实现对农产品生产环境和产品安全性的有效分析，不仅能节省人工费用，还能降低产品的检测成本，获得较高的产品检测效率。

3 农产品质量检测中无损检测技术的应用实践

3.1 以高光谱图为支撑的计算机视觉技术

3.1.1 技术概述

通常情况下，检测农产品的成熟度、颜色、新鲜度会使用计算机视觉技术，该技术的发展基础是图像识别技术。目前已经建立了快速检测法，主要针对农产品的色度和新鲜度，比如牛肉和水果。社会不断发展，推动计算机视觉系统的进步，已经不再局限于可见光区域内，拓展延伸至X射线、红外线、远红外线。以高光谱图为例，是一种新型的计算机视觉技术，在研发的过程中用到了特定长度的光波。于传统的光谱有所不同，高光谱是三维的，也被称为图像块，有着很高的分辨率，已经达到纳米的标准[2]。其中有两个表示坐标维度的信息，另外的一个维度信息表示的是波长。计算机视觉检测技术以高光谱图技术为基础，目前已经发展成为一种机器视觉系统，是目前农产品检测中的一种主流技术，有着很好的应用前景。

3.1.2 应用于产地检测环节

就环境检测而言，所涵盖的项目有重金属的含量、土壤的养分、硝态氮含量、农产品产地。在目前的发展阶段中，有很多研究人员使用近红外光谱研究土壤的成分，并分析一些其他的性质。在研究的过程中，不仅会使用红外光谱进行检测，还会用到化学分析方法，用于分析相同土壤的成分。从检测的结果来看，两种技术没有较大差异。从技术角度来说，化学检测方法所得到的检测结果可行度更高，所以认为红外光谱所获得的检测结果是准确的，因此该技术再土壤快速检测和施肥检测方面有很好的应用前景。另外还有一部分研究人员使用红外漫反射光谱研究同一种农作物，建立了分析鉴别模型，以可溶性固形物含量为研究产地的基础，该项研究内容会有效推动农产品无损检测技术的发展。

3.1.3 用于检测农药残留

导致农产品存在化学污染物残留的主要原因之一是投入品，农产品投入品主要有农药、化肥、生长调节剂、添加剂。目前对农产品投入品的评价有两个方向，一是农业投入品残留分析，二是农产品投入品自身质量分析。目前已经投入使用的检测方法是氯氰菊酯检测方法，能反映农药残留浓度与红外光谱特性相互之间存在的某种关系。除此之外，日本的研究者还探索出了傅立叶变换型衰减全反射方法，该方法能有效检测蔬菜类农产品叶片表面所残留的杀菌剂含量，该检测技术有着非常高的精确度。在此方面国内的研究者也有深入的探索，对于农药残留的检测，红外光谱技术具有很高的检测价值。

3.2 电磁特性检测技术的应用

3.2.1 电磁特性检测技术概述

电磁特性检测技术是目前农产品无损检测中的一种常用手段，应用该技术进行检测，被检测物体在电场和磁场中会显示出不同的电特性参数和磁特性参数，通过这两项参数，获得被检测样品的特性，通常情况下，电磁特性技术被运用在设备中，因此该技术比计算机视觉检测技术和近红外检测技术简单，对所获得的数据进行处理也比较容易。从相关的课题研究活动中，可得知高速单脉冲核磁共振技术在评价水果和蔬菜的质量方面有一定研究价值，在评价成熟度方面有突出表现。

3.2.2 检测农产品的新鲜度、成熟度

农产品在电磁场中其电、磁特性参数会发生变化，通过研究这种变换情况来表示农产品的品质，能实现对农产品综合质量的测定。该方法执行设备的操作较为简单，获得数据和处理数据的过程也不复杂，能检测农产品的新鲜度、成熟度和内部品质。比如有研究者提出运用电容来测量西瓜的体积，运用电平衡来检测农产品的质量。获得新的自动密度和新的自动分类系统，该体系能实现对西瓜空洞度的有效测量[3]。再比如使用LCR测量仪和平板电极系统来测量桃子，桃子在储藏的过程中，相对介电常数和介质损耗因素都会发生相应的变化，通过这两项参数就能反映出桃子保存期间的新鲜度。

3.3 近红外光谱检测技术的应用

3.3.1 检测辣椒品质

传统模式下，确定辣椒的品质主要是通过辣椒的颜色、形状、伤痕以及体积大小，运用近红外光谱进行质量检测，在不破坏样品的情况下判定各物质的含量，原理是分子会有选择性的吸收辐射光中某些频率波段的光。在检测的过程中，光谱采集不会花费较长时间，而且不需要对样品进行预处理。检测的项目有辣椒的SSC、维生素C、辣度、农药残留辣椒掺色度。

3.3.2 检测鸡蛋品质

近年来我国的鸡蛋养殖行业发展迅速，其中存在的矛盾是鸡蛋深加工与产量之间的失衡，蛋品的生产没有达到相应的工业化水平，不具备较高的分级精度。这就导致我国生产的鸡蛋出口率不高，在国际市场上没有很强的竞争力。鸡蛋内部含有大量的蛋白质，蛋白质是一种肽链，由大量氨基酸通过氨基和羧基形成的肽键连接而成，主要成分是含氢基团。可运用近红外光谱的形式进行检测，主要是因为这些含氢基团在近红外区域有很强的吸收谱带。使用近红外光谱技术进行检测，能有效检测出鸡蛋中与这些基团有关的成分，包括哈夫单位、蛋白高度、蛋黄指数、蛋黄高度。除此之外，还能分析样品的一些电学性质，包括物质的密度和黏度，另外还有蛋壳的厚度和硬度，在此基础上就能实现对鸡蛋的定性分析和定量描述[4]。目前以有研究者采用傅立叶变换近红外光谱仪采集不同存储条件下鸡蛋的漫透射光谱，对鸡蛋进行一些与品质有关指标的分析，包括鸡蛋的哈夫单位、蛋白pH值、蛋白高度、蛋形指数。从检测的结果来看，随着鸡蛋的存储天数逐渐增加，鸡蛋的各项指标参数也随之发生变化，而且有着较高的相关性。就鸡蛋的蛋白高度而言，储存天数不断增加，蛋白高度会逐渐变薄，蛋白pH值则逐渐上升，呈现出逐渐趋于平衡的态势。

4 结语

综上所述，农产品质量检测中无损检测技术的应用已经获得相应成就，以高光谱图为支撑的计算机视觉技术被应用于检测农产品的产地，也能检测农作物的农药残留。电磁特性检测技术能检测农产品的新鲜度、成熟度，近红外光谱检测技术能检测鸡蛋和辣椒等农作物的品质，在未来需进一步提高无损检测技术的实用性。