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无损检测技术在花生品质检测中的应用                            发布时间:2018-05-17 11:29:47                  点击次数:1152 次

    农产品的外形、缺陷、颜色、成分等品质用传统的检测方法难以实现无损、在线检测。目前对黄曲霉毒素污染花生的检测常采用诸如小柱分析法、薄层层析法、高压液谱法、酶联免疫法等生化及免疫分析方法。在检测前需要破坏性的化学试剂预处理,存在样品处理烦琐、操作复杂、分析时间较长、分析成本高等缺点,且不能实?#32622;?#21464;花生的在线检测、分选,很难适应现代化快速检测要求。农产品的光反射与光透射特性反映出光与农产品相互作用的基本规律,基于农产品光特性的无损检测和分级技术正越来越广泛地应用于农产品的各种内、外品质检测中,其中研究较多的是机器视觉技术和光谱分析技术。
    1.机器视觉技术
    从20?#20848;?0年代起,美国、日本等发达国家即开?#21450;?#26426;器视觉技术应用于农作物种子、鸡蛋、黄瓜、玉米、西红柿、辣椒、苹果和土豆等的大小、形状、颜色和表面损伤?#32948;?#38519;等品质检测中,取得了丰硕的成果。机器视觉系统具有快速、准确、无损等显著的特点,一次可同时完成多项品质指标的检测,有利于设计制造自动分级流水线,在花生的外形、缺陷、颜色、大小等品质的自动识别上显示了非常好的应用前景。
    2.近红外光语分析技术
    近红外光谱分析技术是利用样品中有代表性的有机成分在近红外光谱区域的较强吸收波长不同,以及吸收的强度与有机成分?#19978;?#24615;关系的原理进行定童分析。通过对已知有机成分含量的样品与其近红外光谱特征的回归分析,建立定标方程,即可对含有同一种有机成分的样品进行定量估测。相对于传统化学分析方法,这种分析方法样品在测试前不需要破坏性的化学试剂预处理,又可在?#24067;?#27979;出蛋白质、氨基酸、脂肪、水分等营养成分含量。利用近红外光在常规光纤中良好的传输特性,使在线内在品质检测成为可能,因此非常适合于花生的内部品质分析。
    3.紫外荧光分析技术
    花生在一定波长的紫外光照射下,受黄曲霉毒素感染部的荧光强度达?#26898;?#20540;,而正常部的强度很弱,这样就产生了正常部与损伤部的灰度差,利用正常部与损伤部的发光强度的不同,通过计算机进行光谱处理、分析,建立黄曲霉毒素含量与光谱特征参数之间的关系,即可进行定性或定量判断检测。
    香万家酒鬼花生的检测就应用了以上的无损检测技术对花生的检测。


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