農產品質量檢測中無損檢測技術的應用實踐微探

劉文濤

（貴陽市息烽縣農業農村局，貴州 貴陽 551100）

社會的發展離不開基本的物質保障，農產品的質量與每個人的切身利益都有直接關系，由此可見實現對農產品質量的有效控制至關重要。當前農產品檢測方面還存在一些不足，需有效提升農產品品質檢測技術的水平，實現技術升級，對無損檢測技術加以改進和優化，增強農產品質量把控力度。

1 農產品質量無損檢測技術

1.1 特征分析

無損檢測指的是在不影響被測物體性能的情況下，檢測農產品的質量。檢測技術包括聲音、光學、磁性、電學，不會損壞被檢測對象的性能。檢測結果會給出質量缺陷的位置、性質、數量和大小。檢測被檢測對象是否存在缺陷、是否存在不均勻性。相比于傳統的檢測技術，無損檢測技術具有非破壞性，能在獲得檢測結果的同時，將不合格品剔除在外，原物不會發生損失。檢測規模不受數量限制，可用于抽樣檢測，也可用于普查[1]。無損檢測技術具有互容性，主要是檢測方法的互容性，也就是能對同一種農產品同時或依次采用不同的無損檢測方法，也可以重復采用同一種檢測方法。無損檢測方法具有嚴格性，需使用專用的儀器和設備，從事該項工作的檢測人員也必須經過嚴格的訓練，能嚴格按照規范要求進行操作。

1.2 技術基礎

聲學檢測是農產品質量無損檢測中的一種，該項技術會用到聲學測試工具，以完成對農產品內部的檢測。根據農作物每秒發射超聲波的頻率和阻抗來確定檢測的結果。聲學檢測技術有著較強的適應性，所使用的測試工具成本不高，實際操作也很方便，最終獲得的檢測結果精度比較高，尤其是在檢測農產品的成熟度和軟硬度方面。運用力學檢測技術實現對農產品的無損檢測，能用于檢測農產品的現狀，準確判斷農產品是否已經成熟。光學檢測技術是一種光散射效應，產生于特定作物內側，該技術在檢測水果和蔬菜時比較常用，準確性較高。實踐中，光學檢測技術表現出了較強的環境適應性，能單獨用于研究農作物的質量，這也是該技術特有的優勢。核磁共振檢測技術主要運用于對破損農作物的檢測，能獲得較為準確的檢測結果。當農作物所含有的脂質和水質融合在一起，要保證能看清楚圖像再進行檢測。

2 無損檢測技術在農作物質量檢測中的應用優勢

目前在農業領域無損檢測技術的應用已經比較廣泛，成為農產品檢測中的重要方法之一。無損檢測技術不會對檢測的產品造成損害，也有著比較廣泛的應用范圍。能實現對農產品品質的系統性檢測，而且能檢測農產品的產地環境和投入品。農產品檢測的指標有營養成分、功能成分、產品外形。在產地環境方面，檢測的指標包括重金屬的含量、土壤成分、化學殘留物。在投入品方面，檢測的指標有農藥、化肥和添加劑。能運用在多種農產品的檢測活動中，比如小麥、茶葉、蔬菜、水果和花卉。運用無損檢測技術，能實現對農產品生產環境和產品安全性的有效分析，不僅能節省人工費用，還能降低產品的檢測成本，獲得較高的產品檢測效率。

3 農產品質量檢測中無損檢測技術的應用實踐

3.1 以高光譜圖為支撐的計算機視覺技術

3.1.1 技術概述

通常情況下，檢測農產品的成熟度、顏色、新鮮度會使用計算機視覺技術，該技術的發展基礎是圖像識別技術。目前已經建立了快速檢測法，主要針對農產品的色度和新鮮度，比如牛肉和水果。社會不斷發展，推動計算機視覺系統的進步，已經不再局限于可見光區域內，拓展延伸至X射線、紅外線、遠紅外線。以高光譜圖為例，是一種新型的計算機視覺技術，在研發的過程中用到了特定長度的光波。于傳統的光譜有所不同，高光譜是三維的，也被稱為圖像塊，有著很高的分辨率，已經達到納米的標準[2]。其中有兩個表示坐標維度的信息，另外的一個維度信息表示的是波長。計算機視覺檢測技術以高光譜圖技術為基礎，目前已經發展成為一種機器視覺系統，是目前農產品檢測中的一種主流技術，有著很好的應用前景。

3.1.2 應用于產地檢測環節

就環境檢測而言，所涵蓋的項目有重金屬的含量、土壤的養分、硝態氮含量、農產品產地。在目前的發展階段中，有很多研究人員使用近紅外光譜研究土壤的成分，并分析一些其他的性質。在研究的過程中，不僅會使用紅外光譜進行檢測，還會用到化學分析方法，用于分析相同土壤的成分。從檢測的結果來看，兩種技術沒有較大差異。從技術角度來說，化學檢測方法所得到的檢測結果可行度更高，所以認為紅外光譜所獲得的檢測結果是準確的，因此該技術再土壤快速檢測和施肥檢測方面有很好的應用前景。另外還有一部分研究人員使用紅外漫反射光譜研究同一種農作物，建立了分析鑒別模型，以可溶性固形物含量為研究產地的基礎，該項研究內容會有效推動農產品無損檢測技術的發展。

3.1.3 用于檢測農藥殘留

導致農產品存在化學污染物殘留的主要原因之一是投入品，農產品投入品主要有農藥、化肥、生長調節劑、添加劑。目前對農產品投入品的評價有兩個方向，一是農業投入品殘留分析，二是農產品投入品自身質量分析。目前已經投入使用的檢測方法是氯氰菊酯檢測方法，能反映農藥殘留濃度與紅外光譜特性相互之間存在的某種關系。除此之外，日本的研究者還探索出了傅立葉變換型衰減全反射方法，該方法能有效檢測蔬菜類農產品葉片表面所殘留的殺菌劑含量，該檢測技術有著非常高的精確度。在此方面國內的研究者也有深入的探索，對于農藥殘留的檢測，紅外光譜技術具有很高的檢測價值。

3.2 電磁特性檢測技術的應用

3.2.1 電磁特性檢測技術概述

電磁特性檢測技術是目前農產品無損檢測中的一種常用手段，應用該技術進行檢測，被檢測物體在電場和磁場中會顯示出不同的電特性參數和磁特性參數，通過這兩項參數，獲得被檢測樣品的特性，通常情況下，電磁特性技術被運用在設備中，因此該技術比計算機視覺檢測技術和近紅外檢測技術簡單，對所獲得的數據進行處理也比較容易。從相關的課題研究活動中，可得知高速單脈沖核磁共振技術在評價水果和蔬菜的質量方面有一定研究價值，在評價成熟度方面有突出表現。

3.2.2 檢測農產品的新鮮度、成熟度

農產品在電磁場中其電、磁特性參數會發生變化，通過研究這種變換情況來表示農產品的品質，能實現對農產品綜合質量的測定。該方法執行設備的操作較為簡單，獲得數據和處理數據的過程也不復雜，能檢測農產品的新鮮度、成熟度和內部品質。比如有研究者提出運用電容來測量西瓜的體積，運用電平衡來檢測農產品的質量。獲得新的自動密度和新的自動分類系統，該體系能實現對西瓜空洞度的有效測量[3]。再比如使用LCR測量儀和平板電極系統來測量桃子，桃子在儲藏的過程中，相對介電常數和介質損耗因素都會發生相應的變化，通過這兩項參數就能反映出桃子保存期間的新鮮度。

3.3 近紅外光譜檢測技術的應用

3.3.1 檢測辣椒品質

傳統模式下，確定辣椒的品質主要是通過辣椒的顏色、形狀、傷痕以及體積大小，運用近紅外光譜進行質量檢測，在不破壞樣品的情況下判定各物質的含量，原理是分子會有選擇性的吸收輻射光中某些頻率波段的光。在檢測的過程中，光譜采集不會花費較長時間，而且不需要對樣品進行預處理。檢測的項目有辣椒的SSC、維生素C、辣度、農藥殘留辣椒摻色度。

3.3.2 檢測雞蛋品質

近年來我國的雞蛋養殖行業發展迅速，其中存在的矛盾是雞蛋深加工與產量之間的失衡，蛋品的生產沒有達到相應的工業化水平，不具備較高的分級精度。這就導致我國生產的雞蛋出口率不高，在國際市場上沒有很強的競爭力。雞蛋內部含有大量的蛋白質，蛋白質是一種肽鏈，由大量氨基酸通過氨基和羧基形成的肽鍵連接而成，主要成分是含氫基團。可運用近紅外光譜的形式進行檢測，主要是因為這些含氫基團在近紅外區域有很強的吸收譜帶。使用近紅外光譜技術進行檢測，能有效檢測出雞蛋中與這些基團有關的成分，包括哈夫單位、蛋白高度、蛋黃指數、蛋黃高度。除此之外，還能分析樣品的一些電學性質，包括物質的密度和黏度，另外還有蛋殼的厚度和硬度，在此基礎上就能實現對雞蛋的定性分析和定量描述[4]。目前以有研究者采用傅立葉變換近紅外光譜儀采集不同存儲條件下雞蛋的漫透射光譜，對雞蛋進行一些與品質有關指標的分析，包括雞蛋的哈夫單位、蛋白pH值、蛋白高度、蛋形指數。從檢測的結果來看，隨著雞蛋的存儲天數逐漸增加，雞蛋的各項指標參數也隨之發生變化，而且有著較高的相關性。就雞蛋的蛋白高度而言，儲存天數不斷增加，蛋白高度會逐漸變薄，蛋白pH值則逐漸上升，呈現出逐漸趨于平衡的態勢。

4 結語

綜上所述，農產品質量檢測中無損檢測技術的應用已經獲得相應成就，以高光譜圖為支撐的計算機視覺技術被應用于檢測農產品的產地，也能檢測農作物的農藥殘留。電磁特性檢測技術能檢測農產品的新鮮度、成熟度，近紅外光譜檢測技術能檢測雞蛋和辣椒等農作物的品質，在未來需進一步提高無損檢測技術的實用性。