基于近红外透射光谱与机器视觉的蜜柚汁胞粒化分级检测

汁胞粒化是一种柑橘类水果中汁液囊的生理失调现象,表现为汁液囊变硬、干燥等,对水果内部品质产生消极影响。蜜柚是一种厚皮的柑橘类水果,很难通过外部果皮及果形,鉴定果实内部的汁胞粒化程度。采用近红外透射光谱结合机器视觉技术的快速无损检测方法,对蜜柚汁胞粒化程度进行分级检测。采集600个不同生长期的蜜柚样本在900～1700 nm的光谱数据,按果实的汁胞粒化程度将其分为5级。结合化学计量学研究由汁胞粒化引起的内部品质的化学变化,而机器视觉技术可用于研究由汁胞粒化引起的外部特征的物理变化。因此,该方法相较于传统检测方法,分级模型的预测能力更好。尤其是,连续投影-K近邻算法预测模型的准确性、敏感性和特异性分别达到0.970 0、0.923 1和0.987 4以上。结果表明:该方法可用于汁胞粒化的鉴定与评估分级,且具有巨大潜力,以期为厚皮类水果在线分选及内部品质研究提供参考和理论依据。     

光电式枣品质在线分级系统

本文介绍了一种光电式枣品质在线分级系统,利用计算机视觉技术,可实现大小、颜色、外部缺陷等枣外观品质指标的分级。包括辊杠去杂列队系统、枣定向系统、计算机视觉识别系统、分级系统。辊杠去杂列队系统利用辊杠的间隙初步去除一些杂质和不适合作为商品果销售的枣,并使枣列队向前运输;枣定向系统通过运输滚轮的自转和运输段的倾斜,使枣的腰径方向和运输方向相同,便于计算机视觉检测和下果;计算机视觉识别系统可检测枣的表面积和枣的颜色,并以此为依据对枣进行分级,结合旋转编码器给出的位置信息,通过控制模块传送给分级执行机构,实现枣品质的在线分级。     

库尔勒香梨振动信号调理电路的设计与验证

无损检测和分级是提高库尔勒香梨的市场竞争力的关键,基于振动频谱特性的无损检测技术能够实现库尔勒香梨的内部品质检测和分级。为了使振动频谱法检测库尔勒香梨坚实度的装置实现便携化应用,本研究针对香梨振动信号的特点,设计了由电荷放大电路、电压放大电路、低通滤波电路、高通滤波电路和电压偏置电路组成的信号调理电路。仿真和实验结果表明:该调理电路能够对香梨振动的微弱电荷信号进行有效的放大和滤波,所测得的信号与通用电荷放大器所获得的信号基本一致,两者输出信号的峰值平均值偏差在1%以内,调理电路背景噪声最大为1.5 m V。该调理电路体积小、成本低,有望在库尔勒香梨的无损检测研究中替代通用电荷放大器以实现检测装置的便携化应用。     

钢管混凝土质量超声波无损检测技术研究

钢管混凝土的质量缺陷对其整体受力影响较大,超声波无损检测技术可在不破坏钢管混凝土构件的前提下对其材料均匀性、缺陷大小、密实度、强度等进行检测且精度高,可靠性强.结合钢管混凝土超声波无损检测的基本原理,建立了钢管混凝土空洞估算模型、内部裂缝估算模型、小缺陷估算模型、剥离和空洞缺陷估算模型,通过对"声时"或"声速"的变化、接收信号能量衰减、信号频率变化、信号波形变化等进行分析,对钢管内混凝土超声波无损检测技术进行了论述,并结合工程实践应用验证了超声波无损检测技术在工程中具有十分重要的应用价值.     

基于生物散斑的青枣活性变化规律

枣的表面损伤通常是由采集时和采集后的机械力或枣贮存时挤压所致,对枣损伤进行无损检测有利于枣的品质分级.文章基于生物散斑技术,采用He-Ne激光照射正常无损枣和损伤枣的表面,以时间序列散斑图的惯性矩作为散斑活性,研究正常新鲜枣和损伤枣图像散斑活性随时间变化规律.结果表明随时间变化,枣的生物散斑活性有较大变化,且正常枣和损伤枣的变化趋势不同,为损伤枣的识别奠定理论基础.     

种蛋的选择、保存、消毒

孵化小鸡时要注意种蛋的选择、保存和消毒,不然会影响小鸡孵化成活率和鸡的品质。 种蛋的选择(主要是通过肉眼观察判断): ①种蛋要大小适中,每个品种都有一定的蛋重要求范围,如来航鸡的蛋重为55～60克,超过或低于要求范围15％的蛋就不应留作种用。 ②种蛋的形状应成卵圆形。过长、过圆、或其它畸形蛋。不但孵化率低,还经常孵出畸形小鸡。不能留     

果实品质无损伤检测与自动分级技术的研究进展

从利用光学特性、声波振动、机器视觉技术、核磁共振(NMR)技术和利用电子鼻、电学特性、CT等方面,综述了技术检测果实品质的研究概况。阐述了果实分级的机械化与自动化技术,并详细说明了果实机械化分级技术、计算机视觉技术与自动分级的研究与应用情况,以及计算机视觉技术在判断果实大小、色泽、果实损伤与表面缺陷以及综合品质判断方面的研究进展情况。最后,指出了无损伤检测技术和自动分级技术应用中存在的主要问题,并对其开发应用前景进行了展望。     

基于图像处理技术的种蛋胚体成活性无损检测

针对人工照蛋在种蛋胚体成活性检测中存在效率低,且易造成视觉疲劳等缺点,建立了基于计算机视觉的种蛋胚体成活性无损检测系统。鉴于以往研究中无法准确处理含较多光斑噪声图像的瓶颈问题,引入了Harris算法对种蛋图像固有光斑噪声进行检测,并对检测到的光斑噪声进行对称近邻均值滤波和全局灰度阈值变换,不但消除了固有光斑噪声干扰,还不会对图像特征信息造成影响。通过对150枚种蛋进行无损检测实验,实验结果表明,该方法可以快速有效地检测并消除种蛋图像固有光斑噪声,从而准确地提取出种蛋成活性特征信息。该系统对种蛋的胚体成活性判定准确率为97．73％,满足实际生产要求。     

农产品视觉检测与分级的研究现状与发展趋势

综述了国内外水果、蔬菜及其它农产品视觉检测分级研究与应用的现状,归纳了现有研究尚存的主要问题,如研究对象比较单一、图像采集不全面、缺少内部品质的视觉信息提取与检测、多数农产品视觉分级系统生产率比较低等。提出广泛扩展研究对象种类、农产品全面图像的摄取、结合红外、微波、核磁共振等技术进行内部品质的视觉信息提取与检测、研究快速并行图像处理算法等作为今后的发展趋势。     

鸡蛋透光图像特征提取与新鲜度检测模型研究

消费者对蛋品品质的要求越来越高,系统地对鸡蛋新鲜度进行无损检测也越来越重要。通过冷光源照射获取鸡蛋彩色透光图像,提取透光图像Lab空间的L分量进行灰度阈值分割得到鸡蛋的二值图像;将L分量进行预处理后,采用连通区域检测法提取气室边缘、霍夫直线检测气室与鸡蛋的分割线,得到气室的二值图像;提取透光图像RGB空间的G分量进行自适应灰度调整、自定义模板的线性空间滤波,利用形态学方法和阈值分割法提取蛋黄图像;使用sobel算子提取蛋黄边缘并利用最小二乘法拟合蛋黄椭圆。提取透光图像中与新鲜度有关的气室大小、蛋黄大小和椭圆度三种特征,计算三种因素值并分别建立了它们与鸡蛋新鲜度的单因素线性回归模型;利用梯度下降法综合三种特征因素训练得出鸡蛋透光图像三元新鲜度模型。该模型经拟合优度检验和F检验具较高可靠性,可对禽蛋进行实时新鲜度检测与分级。     

组合无损检测技术在无缝钢管探伤中的应用

考虑到无缝钢管的生产特点,以及无缝钢管的自身特性,在无缝钢管生产过程中,无损检测技术是保证无缝钢管质量的重要手段。从目前无损检测技术在无缝钢管生产中的应用来看,单一的无损检测技术往往难以达到综合检测的目的,这就需要根据无损检测技术的特点,结合无缝钢管的生产过程,采用多种无损检测技术组合的方法,实现对无缝钢管的有效探伤。因此,我们应认真分析组合无损检测技术在无缝钢管探伤中的应用。     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的.综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900 nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.     

马铃薯外部品质分级方法综述

马铃薯的外部品质决定了其附加经济效益,高效准确的外部品质分级可将经济效益最大化。通过梳理马铃薯外部品质分级的现有研究成果,综述了人工分级,机械分级和机器视觉分级的研究进展。重点论述了机器视觉分级方法,按照大小特征、形状特征、缺陷特征三个方面将机器视觉分级方法做出了详细的分类和评述。最后总结了三种方法各自存在的优点和不足,并为机械分级和机器视觉分级提供了新的研究思路。     

碳纤维复合材料的无损检测综述

综述了碳纤维复合材料现有的5种无损检测方法,检测内容主要为碳纤维复合材料的内部缺陷,包括夹杂、空隙、脱层等,分析5种检测方法的适用领域以及各自的优势和不足。在5种检测方法中,微波无损检测方法,由于采用空气耦合,不需要耦合剂,故不会对检测材料造成污染,且微波检测方法能对其进行非接触式检测,可以实现对碳纤维复合材料的快速扫描检测。提出利用微波技术对碳纤维复合材料进行无损检测是无损检测领域新的研究方向,其理论模型的建立、检测参数的优化等一系列问题有待进一步深入研究。     

无损检测在增材制造技术中的应用研究进展

 论述了增材制造的特点及增材制造技术在国内外的发展和应用情况;分析了增材制造成型工艺过程中形成缺陷的类型及特征,同时结合各类无损检测方法的应用特点,介绍了针对增材制造制件的超声检测、计算机断层扫描、涡流检测和红外相机测量等多种无损检测方法,以及它们在增材制造制件检测中的适用性和优缺点;提出了未来增材制造制件无损检测应向无损检测新技术的应用、在线检测方法和无损检测方法标准的建立和完善等方向发展。     

单片机孵化控制系统设计

通过实时检测孵化系统温度、湿度、光照度和CO2浓度,与预设的参数指标进行比较,如果超出范围,自动打开控制系统,控制加热器、降温泵、电灯、风机、等进行操作并控制转蛋时间,使家禽孵化实现自动控制。系统采用PID控制算法,使控制更加准确和平稳。     

瑞雷波法应用于高速公路路基工程质量无损检测试验研究

提出利用瑞雷波频散特性、瑞雷波传播速度与路基介质力学性质的关系进行高速公路路基工程质量无损检测。通过与探地雷达方法配合进行无损检测综合技术试验研究，经少量钻孔地质基础资料验证，建立了高速公路路基结构层瑞雷波勘探方法弹性体系数学模型，确立了高速公路路基质量指标与检测物理参数间直接或相关关系，为解释路基检测中获得的地球物理异常特征，评价工程质量提供了科学依据。     

肉品品质检测技术综述

介绍了人工嗅觉与人工味觉检测技术、计算机视觉技术、近红外光谱技术、高光谱图像检测技术等无损检测技术的发展概况.应用高光谱图像技术对肉品品质进行无损检测是当前的研究热点之一.介绍了该技术的基本原理和国内外肉品品质高光谱图像检测技术的研究现状,并展望了高光谱图像检测技术在肉品品质检测中的研究前景,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.     

江苏大学科技创新成就斐然

一套能够即时得到食品，农产品的大小、颜色、形状、糖酸度等精确指标的检测系统——“食品、农产品品质无损检测新技术和融合技术的开发”项目，由江苏大学赵杰文、黄星奕、邹小波等教授学者开发研制完成，并获得2008年国家技术发明二等奖。     

现代光学成像技术在食品品质快速检测中的应用

食品现代化生产、加工过程中需要对食品品质信息进行快速无损获取,以保证食品品质安全,满足消费者的需要.近年来国内频发的食品质量与安全问题也要求实现食品品质安全信息的客观准确检测.现代光学成像技术通过获取食品在不同光谱波段下的图像信息,然后采用数字图像处理算法进行特征信息提取,并通过模式识别算法建立食品品质定量关系模型,从而实现食品品质信息的快速、无损、高效、低成本检测,为食品现代化加工流程中的自动控制和分级管理与监控提供信息支持.孙大文院士领导的爱尔兰国立都柏林大学(University College Dublin,UCD)食品冷冻与计算机化食品技术(Food Refrige-ration&Computerised Food Technology,FRCFT)研究所在应用包括计算机视觉技术和高光谱成像技术在内的多种现代光学成像技术对食品品质快速无损检测这一领域的研究工作一直处于世界领先水平,研究成果得到了国际同行的广泛认可和高度关注.本文综述了孙大文院士及其团队过去十余年间在相关领域取得的一系列原创性研究成果.