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無損檢測技術在花生品質檢測中的應用                            發布時間:2018-05-17 11:29:47                  點擊次數:1106 次

    農產品的外形、缺陷、顏色、成分等品質用傳統的檢測方法難以實現無損、在線檢測。目前對黃曲霉毒素污染花生的檢測常采用諸如小柱分析法、薄層層析法、高壓液譜法、酶聯免疫法等生化及免疫分析方法。在檢測前需要破壞性的化學試劑預處理,存在樣品處理煩瑣、操作復雜、分析時間較長、分析成本高等缺點,且不能實現霉變花生的在線檢測、分選,很難適應現代化快速檢測要求。農產品的光反射與光透射特性反映出光與農產品相互作用的基本規律,基于農產品光特性的無損檢測和分級技術正越來越廣泛地應用于農產品的各種內、外品質檢測中,其中研究較多的是機器視覺技術和光譜分析技術。
    1.機器視覺技術
    從20世紀70年代起,美國、日本等發達國家即開始把機器視覺技術應用于農作物種子、雞蛋、黃瓜、玉米、西紅柿、辣椒、蘋果和土豆等的大小、形狀、顏色和表面損傷與缺陷等品質檢測中,取得了豐碩的成果。機器視覺系統具有快速、準確、無損等顯著的特點,一次可同時完成多項品質指標的檢測,有利于設計制造自動分級流水線,在花生的外形、缺陷、顏色、大小等品質的自動識別上顯示了非常好的應用前景。
    2.近紅外光語分析技術
    近紅外光譜分析技術是利用樣品中有代表性的有機成分在近紅外光譜區域的較強吸收波長不同,以及吸收的強度與有機成分成線性關系的原理進行定童分析。通過對已知有機成分含量的樣品與其近紅外光譜特征的回歸分析,建立定標方程,即可對含有同一種有機成分的樣品進行定量估測。相對于傳統化學分析方法,這種分析方法樣品在測試前不需要破壞性的化學試劑預處理,又可在瞬間測出蛋白質、氨基酸、脂肪、水分等營養成分含量。利用近紅外光在常規光纖中良好的傳輸特性,使在線內在品質檢測成為可能,因此非常適合于花生的內部品質分析。
    3.紫外熒光分析技術
    花生在一定波長的紫外光照射下,受黃曲霉毒素感染部的熒光強度達到峰值,而正常部的強度很弱,這樣就產生了正常部與損傷部的灰度差,利用正常部與損傷部的發光強度的不同,通過計算機進行光譜處理、分析,建立黃曲霉毒素含量與光譜特征參數之間的關系,即可進行定性或定量判斷檢測。
    香萬家酒鬼花生的檢測就應用了以上的無損檢測技術對花生的檢測。


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