便携式水果无损检测分选仪

在满足目前各种应用需求的前提下，光谱分析仪器和方法也在不断的创新发展中，不论是分子光谱还是原子光谱都涌现了一系列创新的成果，特别是拉曼光谱、近红外光谱、激光诱导击穿光谱、太赫兹、超快光谱、荧光相关光谱、高光谱等相关技术彰显了极具诱惑的市场活力，引领着行业发展的方向。第十二届光谱网络会议（iCS 2023）中，近50位专家报告充分彰显了光谱创新潜力，纷纷展示了一系列的创新成果：从仪器整机到关键部件；从系统集成到方法开发；从大型科研仪器，到用于现场的便携、手持设备；从实验室检测设备，到过程分析技术……为了更好的展示这些创新成果，同时也进一步加深专家、用户、厂商之间的合作交流，会议主办方特别策划《光谱创新成果“闪耀”iCS2023》网络专题成果展，集中展示本次光谱会凸显的创新成果，包括但不限于仪器、部件、技术、方法、应用等。北京市农林科学院农业智能装备研究中心 黄文倩研究员本次会议中，北京市农林科学院农业智能装备研究中心黄文倩研究员特别分享其课题组基于全透射近红外光谱技术开展的西瓜糖度在线检测研究（点击回看》》》）。报告内容引起行业关注，会后我们特别邀请黄文倩研究员再次给大家深入分享相关的研究成果，同时也欢迎大家洽谈合作。1、成果在水果生产销售领域，无论国际市场还是国内市场，产后商品化处理均是提高产品竞争力和产品价值的重要手段。我国的水果采后处理技术较为薄弱，大部分水果以原始状态上市，不分等级，优质果率仅占水果总产量的30%左右，其中高档果率不足5%，导致我国水果年出口量仅占总产量的10%。而美国、新西兰、日本等国的优质果率达到70%，可供出口的高档果率达到50%左右。因此，研发水果质量品质快速分选分级的相关设备，提升水果产后商品化处理的技术水平，是水果从数量型向质量型、健康型发展的需要，是增强市场竞争力的需要，是进入国际市场、扩大出口的需要。然而目前在我国市场上，高品质的水果分选设备多数为进口产品，价格昂贵，维护成本高，并且其分选模型也不完全适合我国本土水果。而国内水果分选设备制造企业相对来说数量少，规模小，水果内外部品质同步检测分级技术水平不高，部分智能分析的核心部件仍然依赖进口。基于以上现状，我们团队自主研发了水果内外部品质无损检测智能分选线，采用先进的机器视觉技术、全透射近红外光谱技术、精密称重系统和输送卸果系统，获取水果内外部组织信息，实现了水果的重量、尺寸、颜色、缺陷和糖度等指标的实时检测和分级。该分选线完成了一系列关键技术攻关，其性能达到国内领先水平。针对水果表面缺陷区域与果梗/花萼区域难以区分这一问题，提出了基于深度学习的水果表面缺陷检测方法，并利用模型剪枝、知识蒸馏等技术自动优化深度神经网络结构，实现了缺陷检测模型的高效压缩，在确保检测精度大于90%的同时，大幅度缩减了检测时间，以满足快速分选的需要。针对水果内部有效透射光谱信号获取困难、常规模型稳定性差等问题，研制了拥有自主知识产权的核心部件，一方面可在低功率照明水平下获得稳定、可靠的全透射光谱信号，节约成本，便于维护；另一方面可进行实时动态校正，消除环境因素造成的干扰和漂移。在此基础上构建了稳定和准确的糖度预测模型，实现了水果内部品质指标的快速无损检测。针对水果的磕碰伤问题，分选线采用果托式载果卸果方式，并开发了自由果托在线检测分级软件，可在离线条件下设置各类检测参数，并灵活匹配所有等级与各个卸料口，实现对整个分选系统的整体控制。在以上关键技术的支撑下，团队开发了OnlineNIR品牌的水果内外部品质无损检测智能分选线，目前已实现苹果、梨、桃、橙、蜜桔、番茄、西甜瓜等不同类型和尺寸的果蔬糖酸度、内部缺陷和果径检测，其检测速度为5-10果/秒/通道，重量检测精度±5g，尺寸检测精度±2mm，着色率检测正确率≥90%，表面缺陷检测正确率90%，糖度检测精度±0.5°Brix，分选通道可达16条，等级数多达40级。各项性能参数指标均与国际同类产品相当。2、产业化探索根据用户需求定制的各条智能分选线已在北京、江西、重庆、四川、山东、浙江等地的公司、科研单位、示范基地进行了应用，取得了降低了人力成本、增加生产效益、提高水果品牌价值的成效。该技术的应用将提升我国水果采后商品化处理水平，有效推动水果产业向精品化、智能化发展。3、未来研究计划我们比较看好近红外光谱技术，因其作为一种快速、无损检测手段，在农产品/食品领域具有广泛的适用性。与其它分子光谱技术相比，近红外光谱技术对样本状态、检测条件、照明光源及光路布局的要求更为宽松，更适于仪器化、产业化和标准化。我们未来的主攻方向是基于近红外光谱技术的检测分级线研发。4、合作需求希望与具有水果分选线设计和加工能力的厂家进行合作。课题组介绍黄文倩研究员领导的无损检测团队，由北京市农林科学院智能装备技术研究中心于2012年支持设立。在国家科技支撑计划、国家重点研发计划和国家自然科学基金等国家及省部级项目的资助下，团队主要致力于利用光电技术在不同尺度下研究农产品生物学特性感知的基础问题，并研发快速检测技术与装备，为用户提供创新的无损检测产品。团队主要研究方向包括：农产品/食品光电特性感知、果蔬质量安全无损检测方法研究、种子/谷物品质与生物学特性快速检测方法研究。团队汇集了控制科学与工程、光谱学与多光谱成像技术、图像处理、数据挖掘和计算机应用等方向的优秀人才。经过多年技术攻关，团队在基于计算机视觉的水果外观品质在线智能化检测、基于近红外光谱分析技术的水果内部品质无损检测、基于荧光及拉曼高光谱技术的种子内外部品质无损检测等领域取得了突破和进展。

正值金秋时节，我国是世界第一水果生产大国，在国内，高档水果市场也被国外水果垄断，其中一个很重要的原因是品种混杂、质量优劣不齐，苹果采收后，由于大小、成熟度和商品性的不同，应进行分级，其中糖度和酸度是评价苹果成熟度的重要指标，而这些指标难以从外部进行鉴别，传统的检测方法往往采用抽样方式的物理和化学检测，化学方法大多存在分析过程比较复杂、耗时长、检测费用高、技术条件复杂、难于实现即时监控及需要破坏样品等缺点。 市场上的农产品越来越多样化，生产者除了要保持农产品的新鲜度外，还要确保有好的口感和营养价值，因此，糖度达到18% （Brix）红苹果的奥秘，一种快速有效的无损检测方法：水果无损测糖仪 测定糖度达高达18% （Brix）才进行上架销售，只为那一口最佳糖度口感。水果无损测糖仪检测时间仅需数秒钟，实现水果糖度的快速测定，对水果生产，特别是水果加工质量的控制，具有十分重要的作用。 苹果作为一个常见水果，一般直接食用或者制作成派的馅料。水果无损测糖仪还可适用于西点师傅制作水果甜品或西餐甜品时所需的水果测量；苹果树种植的过程中，为了保证上市的苹果是色香味俱全的优良水果，那么就需要使用水果无损测糖仪给苹果测糖度，确定其糖度是否达标；水果无损测糖仪，体积小，在果园中非常便于携带，帮助确定合适的采摘时期，保证苹果的口感，提高产品在水果市场中的竞争力。

近日，中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授韩东海和他的研究团队成功研制除了一种最新的无损水果检测仪器，使用该仪器，可以在不损坏水果的前提下，对其内部质量进行检测，这项成果填补了国内鸭梨黑心病的无损检测方法的空白，对苹果水心病的检测精度和褐变苹果的正确判别率有了显著提高，总体达到了国际同类研究的先进水平。 　　相信很多消费者都有过这样的经历：在水果市场看到一些水果外表非常鲜艳，其实里面却已经腐烂。如今，中国农大成功研制出一种最新的无损水果检测仪器，使用该仪器，可以在不损坏水果的前提下，对其内部质量进行检测，从而为水果栽培管理、品质控制以及分选、分级提供了可靠的内部质量依据。这项“水果内部质量快速无损检测方法”的成果，已经顺利通过了教育部组织的成果鉴定。 　　据悉，这项研究是由中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授韩东海和他的研究团队完成的。他们采用短波近红外透射光谱快速无损检测的方法，自主研制了苹果水性病、鸭梨黑心病的检测仪器。该项新的技术是利用光学透射原理，对水心病苹果、内部褐变苹果、黑心鸭梨等水果在不破坏、不损伤的情况下，对其内部质量的好坏实现快速判断。 　　鉴定专家表示，这项成果填补了国内鸭梨黑心病的无损检测方法的空白，对苹果水心病的检测精度和褐变苹果的正确判别率有了显著提高，总体达到了国际同类研究的先进水平。该方法与国际同类检测方法相比，具有正确率高、仪器设备简单、易于操作等特点，经北京、山西等地果园试用证实，效果良好。该技术为提高我国水果的商品品质控制水平，提供了先进的无损检测方法，具有相当广阔的市场前景。

p 　　夏天来临，水果的销量也自然水涨船高。如何更好的在水果上市前对不同品质水果进行大规模快速的分选，从而有理有据的定质定价，是当下水果从业人员共同关心的问题。 /p p 　　无锡迅杰光远作为一家从事近红外光谱分析仪器研发及提供行业定制化解决方案的企业，近年来在近红外水果分选领域有不少建树 ，并总结出了一套有效的水果分选解决方案。恰逢水果销售旺季，今天我们就围绕“如何通过水果内部品甄别并进行分选”展开讨论，希望在炎炎夏日，为果农、水果供应商带来更多的效益和便利。 /p p 　　 strong 近红外水果分选技术 /strong /p p 　　水果分选方式发展至今，围绕不同技术路线已经形成了较为成熟的体系，而在现今消费升级大环境的影响之下 ，随着消费者对产品要求的不断提高也对水果的分选技术提出了新的要求。 /p p 　　一般来说，分选方式主要围绕水果的大小、重量、外观品质(颜色、新鲜度)、内部品质等维度进行筛选。而传统分选方式的缺点也很明显，其多采用依据外观或破坏性检验方法，不仅成本高，还会造成一定资源浪费，因此光谱无损检测的方法在近年来成为一大趋势。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 352px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/422eb5ba-f407-4088-8747-4e3ab4a7651c.jpg" title=" 01.jpg" alt=" 01.jpg" width=" 600" height=" 352" border=" 0" vspace=" 0" / /p p 　　以迅杰光远自主研发生产的IAS-F100近红外水果分选系统为例：采用近红外光谱检测方法进行水果分选时，无需重新置备新的分选线，而是直接将光谱检测模块加装在现有分选线即可。检测模块会在水果快速通过时，实时采集水果内部品质信息，通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度等成份的预测并实现无损分选。目前近红外应用在自动分选线上，主要可以针对水果的甜度、酸度，以及部分水果的病变进行检测。 /p p 　　检测模块加装完毕后，用户仅需根据实际的检测需求进行调试即可实现一键快速分选，并根据不同甜度和品质的水果在分选线上快速分装，以便更好的以质论价，节省大量的时间、人力、物力的同时，提高效益。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 440px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/eeb71f9f-54e7-41d8-b1a1-bebd073935cd.jpg" title=" 02.jpg" alt=" 02.jpg" width=" 600" height=" 440" border=" 0" vspace=" 0" / /p p strong 　　近红外水果分选优势 /strong /p p 　　近红外经过多年发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，使仪器制造商与学者在实际应用中可以更好地发挥近红外不消耗化学试剂，不污染环境，不破坏样品等优点，因此也受到越来越多人的青睐。 /p p 　　多年前，近红外水果分选技术在国外就已经投入实际使用，主要生产厂家包括新西兰、荷兰及日本等，且基本垄断了全球的水果分选市场。而近年来由于国内近红外技术的迅速发展，国内自主生产研发的近红外水果分选设备也在水果分选领域崭露头角，不但在性能与技术指标上已经可以媲美国外厂商，且从价格、售后方面较国外产品具备更大的优势，为有水果分选、检测需求的用户提供了更大的选择空间。 /p p 　　目前迅杰光远已经初步建立了部分水果检测模型，如哈密瓜、西瓜、苹果等。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 445px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/70bcf29e-700a-47f3-abad-a0fbafac6889.jpg" title=" 03.jpg" alt=" 03.jpg" width=" 500" height=" 445" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 哈密瓜 /strong /p p strong /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 363px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/e17cad25-f03e-45c9-b670-13a636422b4e.jpg" title=" 04.jpg" alt=" 04.jpg" width=" 500" height=" 363" border=" 0" vspace=" 0" / /p p strong /strong br/ /p p style=" text-align: center " strong 西瓜 /strong /p p strong /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 445px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/00b1e23f-6a9f-4c5f-97fe-c1837450e2bc.jpg" title=" 05.jpg" alt=" 05.jpg" width=" 500" height=" 445" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 柚子 /strong /p p 　　经过实践证明，IAS-F100近红外水果分选系统检测精度、分选速度完全可满足大批量水果分选的需求，尤其适合水果品质的管理。针对不同水果产线和分选机制，迅杰光远还将针对客户的实际情况提供定制开发，建模培训等服务，并可根据水果分选生产客户的不同需求设计全套解决方案。 /p p style=" text-align: right " （迅杰光远） /p p br/ /p

ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi 15 （芒果）无需采摘果实！无需破坏果皮！无需切取果肉！无需榨汁取样！糖度是决定水果新鲜度、成熟度、口感度的一项重要参数。ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi系列，采用红外原理，通过把光线从水果表面射向水果内部，根据反射到传感器的时间来计算果实的糖度（Brix值）。无损检测非常适合水果种植全程糖度监控，不破坏果实外观，全程跟跟踪监测水果生长过程的糖度（Brix值）变化，对果品研发、果蔬种植、成熟度监测、采摘期控制、存储运输、果蔬配送、售价分级等提供了检测数据支持与分析，便携式设计，使用环境友好，测量快速，是果园种植户、水果检测机构、水果连锁经销商、水果品控部门的必备检测仪器之一。1.无需对水果切肉榨汁，仅需通过探测器紧贴水果表面，即可测量糖度。2.可实现对水果进行个体探测糖度，帮助果农、果商实现种值改良、采摘检测，销售分级。3.快速测量，结果3秒即现，数字显示，读数方便。4.可连续多次测量求平均值。5.设计小巧，便于携带，具备自动温度补偿功能，随时随地应用于各种场合。无损检测水果糖度测量水果的糖度（Birx值/白利度），无需切取果肉，无需榨汁取样，只需通过红外探测器紧贴水果表面即可，免去复杂的前处理步骤，免去清洗，快速简易。全面测量无损检测每一个果实的糖度，不破坏果实，保持果体原貌，不影响销售。精巧便携PAL-HIKARi系列结构紧凑，侧键设计，可单手操作，方便测量树上果实，普通电池供电，随时随地可测量。完美贴合果实PAL-HIKARi 系列独有专门设计的海绵垫圈，安全无毒，能更好地紧密贴合各种果形的表面，避免了由于外界光线或位置因素等干扰而造成的测量误差。【测量方法】1、把水果贴合样品台，轻按侧健。2、把水果放置样器台，按“START”开始测量。【产品参数】型号PAL-HIKARi 15（芒果）适用水果芒果货号5465测量范围Brix 10.0 ～ 22.0%测量精度Brix ±1.5%*视测量品种及测量环境而略有不同。分辨率Brix 0.1%自动温度补偿范围5.0 ～ 35.0°C*先让芒果适应环境温度片刻国际防护等级IP64电池寿命约4,000次（使用碱性电池）电源AAA 碱性电池×2尺寸和重量6.1×4.4×11.5cm，120g（仅主机）【产品应用】 1.果蔬栽培：可实现果农对水果进行个体检测糖度，为果园农场提供果品无损检测，种植管理及数据监测等技术支持。 2.品质分级：帮助水果批发商提供果品检验，快速分拣，收购定级、制定售价等。 3.种植研究院校管理：为栽培指导，成熟度监控，果树新品培育开发等提供科学依据。 4.水果进出口物流中心：帮助检测机构对果品进行质量监测，快速抽检，高效确保果品质量。 5.生活助手：为糕点师傅提供糕点配料中的水果糖度检测，确保糕点风味可口，也可适用热衷家庭种植水果的园艺爱好者。创新点：ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi 15（芒果），无需采摘果实！无需破坏果皮！无需切取果肉！无需榨汁取样！ATAGO（爱拓）水果无损糖度计——PAL-HIKARi系列，采用红外原理，通过把光线从水果表面射向水果内部，根据反射到传感器的时间来计算果实的糖度（Brix值）。 ATAGO（爱拓）芒果无损测糖仪 PAL-HIKARi 15

p 　　我国水果种植面积稳居世界前列，水果分选市场广阔，根据2018年国家统计年鉴的相关信息，以苹果、柑桔、梨和柚子四种水果为例，水果分选机的装备需求已达8000多台，市场规模可达60多亿元。 /p p 　　长期以来，国内水果分选处理水平不足，人工分选工作效率低，劳动强度大 传统机械式分选，水果外部品质易受损，内部品质无法监测分类，生产效率不高，难以实现精准和无损化。而且这类机械分选设备功能单一，只能按水果的大小或重量进行分选，缺乏水果内部品质分选技术。高品质水果分选设备多数依赖进口，价格高昂，并且分选模型也不完全适宜我国本土水果。 /p p 　　相较于国内，国外在水果分选仪器及应用方面已经走在了前端，特别是在日本、新西兰、澳大利亚等国家已经拥有了很多成功案例。其中，1989年，日本三井金属矿业株式会社EI推进事业部在冈山县一宫农协推出了世界上第一台桃果实糖度在线漫反射无损检测分选设备。之后，多家单位相继研制出类似设备，继而在日本大面积推广 2015年以来，NIRS在新西兰的猕猴桃包装线上进行了商业应用。新西兰猕猴桃出口商以最低DM作为口感标准(MTS)，并应用NIRS分选设备挑选超过MTS标准的猕猴桃用于出口。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 300px height: 225px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/c9febbd7-d5b5-47d8-8ea1-8e37943359d1.jpg" title=" 新西兰.jpg" alt=" 新西兰.jpg" width=" 300" height=" 225" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 新西兰猕猴桃NIRS在线分选 /strong /p p 　　随着我国对水果品质要求的提升，传统的水果分选设备以及人工分选方式已经不能适合社会发展的需要，亟待发展高通量检测、快速无损的水果分选设备。鉴于此，华东交通大学光机电技术及应用研究所历经十年技术攻关，研制出了具有自主知识产权的水果动态在线分选装备，不但可实现水果的糖度、酸度、重量、内部缺陷等指标同时检测，还能够实现自动上下料、自动包装、分选级别可调节等功能，设备分选精度高达90%以上，其中糖度检测误差小于0.5° Brix，酸度误差低于0.15%，整体技术水平已达到国际先进水平。据团队首席专家刘燕德教授介绍，该团队已拥有四代水果动态在线分选装备及三代便携式水果检测技术，其中第四代分选装备新增了机械手臂，在提高上料速度的同时还能降低损果率，并通过在上料的果杯中安装质量传感器，提高分选效率和检测精度。 /p p 　　近红外光谱技术(NIRS)具有快速、无损检测等优点，是最佳的实用性水果品质检测技术。经近30年发展，NIRS逐步由实验室走向采后分选、现场抽检等应用，并逐步发展成水果采后提质的主流技术手段。从2002年开始，刘燕德教授课题组围绕水果的内部品质快速无损在线检测和水果的成熟度便携式仪器开展了一系列的研发工作：采用近红外漫透射在线检测技术，解决了业界困扰多年的水果内部成分分布不均匀、检测精度低等问题，可检测厚皮金柚，打破了国内水果分选只能依赖国外进口设备的僵局 针对水果大小、重量、糖酸度、内部缺陷的检测，该团队所建立的多指标同步检测通用模型已有百万级数据，可根据水果形状大小、果皮厚度、有无果核随时调整模型，调节光源透射性，可以对苹果、梨、脐橙、桃子、柚子等10余种水果进行科学检测分级 运用动态高速分选协同控制和动态校准技术，可实现水果在高速运动的同时进行检测，将光源稳定性误差控制在0.5%以内，水果分选速度达到5-8个/秒。 /p p 　　特别值得一提的是，该团队拥有完全自主知识产权的“水果内部品质快速无损检测与分选装备”现已在江西赣南脐橙、上饶马家柚、山东苹果、河北鸭梨、重庆柑桔、广东梅州金柚等水果主产区推广应用，示范面积达4万亩，培训技术人员100余人，培训果农1200余人，举办现场演示会5次，累计示范智能农机与光电分选装备20余套，拥有江西定南、吉安、万安等地建立果园智能化管理与装备示范基地，显著增强了区域特色农产品的产业化水平和市场竞争力。 /p p 　　 strong 部分使用场景如下(图片会直接链接视频)： /strong /p p strong 　　1.赣南脐橙分选设备 /strong /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=61316FECF7F5A3C69C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=350& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p 　　脐橙新装备：针对脐橙果皮厚、透光性低等问题，研发了基于漫透射原理的脐橙糖度分选机 (10吨/小时)。速度5-8个/秒，检测精度90%，检测指标：糖度。 /p p 　　应用地点：江西赣州市定南县 /p p strong 　　2.河北鸭梨分选装备 /strong /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=A16B0494495585129C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=350& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p 　　鸭梨分选装备：针对梨等易损失、黑心等问题，研发了基于漫透射原理的鸭梨糖度、内部缺陷分选机(10吨/小时)。速度5-8个/秒，检测精度90%，检测指标：糖度、重量、黑心。从重量达标的优质果中选择糖度12度以上的高档果。 /p p 　　应用地点：河北泊头 /p p strong 　　3.井冈蜜柚分选装备 /strong /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=6C999C8A14670B929C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=350& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p 　　速度3个/秒，检测精度90%以上(16吨/小时)，检测精度± 1° Brix。 /p p 　　应用地点：井冈山国家科技园 /p p strong 　　4. 苹果分选装备 /strong /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=20FE0571EDFB06B49C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=350& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p 　　针对苹果各向异性、阴阳面糖度差异大等问题，研发了基于漫透射原理的苹果糖度分选机(10吨/小时)。速度5-8个/秒，检测精度90%以上。 /p p 　　应用地点：山东盛全、绿景果业公司 /p p 　 strong 　5.上饶马家柚分选装备 /strong /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=7AEAF94AB8646A549C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=350& playerid=621F7722C6B7BD4E& playertype=1" type=" text/javascript" /script p 　　速度3个/秒，检测精度90%以上(16吨/小时)，检测精度± 1° Brix。 /p p 　　应用地点：江西省东篱柚业科技有限公司 /p

基于可见/近红外光谱的苹果成熟度无损检测方法和便携式仪器研发基于可见_近红外光谱的苹果成熟度无损检测方法和便携式仪器研发_张猛胜.zip

当我们走进水果店时，会发现同一种水果会分不同的价格售卖，而影响价格的主要原因是其品质，这时我们就会产生疑问 ➙什么样的荔枝核小而甜？什么样的西瓜皮薄瓤多脆又甜？我们今天来分享一些关于：如何用科学的方法区分不同品质的水果（当然也能区分同一类水果的不同产地与品种）随着生活质量提高和消费水平的改变，消费者对于水果品质不同的需求也就促成了水果的销售分级处理；利用非接触式水果分选检测技术，不断细分果品，以便满足不同消费市场的需求。什么是水果分选？一般来说，将其分为四类：大小、重量、外观品质（颜色、新鲜度）、内部品质 其中在内部品质分选中，主要判断的指标如下：糖度硬度酸度内部缺陷然而传统的破坏性检验方法不仅成本高，还造成资源浪费，因此光谱无损检测的方法成为一大趋势。水果分选机因其具有检测速度快、可同时检测多种内部成分等优点，近年在农产品内部品质检测方面发展迅速。其基本原理是：当用近红外光照射水果时，不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同，而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化。利用这一特性，即可根据近红外光谱特征分析水果中的主要成分及其质量分数。为什么是近红外光谱？近红外光谱近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。近红外光谱优劣势但是近红外经过两百多年的发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，仪器制造商与科学家们已经可以将越来越多的劣势规避，从而更好地发挥了近红外不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此也受到越来越多人的青睐。应用案例基于近红外光谱技术检测水果糖度（水分/黑心病【可见+近红外】）主要过程：（1）选取具有代表性的水果（2）通过漫反射或透射方式采集水果样品相关光谱数据；（3）对光谱数据预处理，消除不同因素对水果模型精度带来的误差，选择更有代表性样品的光谱数据；（4）采用国家和国际认证的化学分析方法测量水果样品成分的准确含量；（5）建立预测模型（6）未知水果样品近红外光谱的采集，然后用所建立的预测模型预测未知样品的成分含量。（7）用标准的化学分析方法测量未知水果样品成分的含量，验证所建立预测模型的准确性，然后对预测模型进行校正和优化。典型装置设计：三大功能模块：光路模块、附件模块、数据处理模块光路模块的光源对待测水果样品进行有效照射，通过光纤传递给光纤探头，再将透过水果样品的光谱信息进行收集，并通过光纤传递给数据处理模块的光谱仪。通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度的预测，在显示屏上获取结果，实现水果糖度的无损检测。由于水果的尺寸大小、果肉薄厚，糖酸度有高有低，且分布不均的情况，在光谱采集模块中有多种方式：图片来源：仪器信息网以下图为实际的光谱采集谱图案例▼▼▼脐橙原始光谱采集（可见+近红外）苹果吸收光谱（可见+近红外）香蕉的不同反射光谱（近红外）并做归一化平均草莓反射光谱（可见+近红外）正常与不同腐变程度的苹果透射光谱比较图（可见+近红外）化学计量学建模在完成光谱采集后，数据处理成为整个装置的核心步骤。再建立准确化学值与光谱信息之间的化学计量学模型。化学计量学模型的建立主要包括两个过程：校正和预测硬件：光谱采集模块① 光谱仪（近红外系列光谱仪，可见-近红外光谱仪）② 光源（海洋光学提供集成和光路设计方案，解决客户在光学部分的担忧；因集成到在线设备，我们推荐使用高度可集成化、高稳定性的光源，以适应在线设备的光路设计和长时间稳定运行。） ③ 光谱收集附件（可选配/定制/也可空间光耦合的光纤、准直镜附件，帮助客户解决系统中光传输和耦合问题。）软 件① 光谱读取软件定制/二次开发（Omnidriver/Seabreeze）② 近红外光谱建模软件（可根据需求选取不同建模软件）③ 数据传输与分选机制协议定制针对不同的水果产线和分选机制，为客户定制数据传输模块及协议方式。由于通讯方式的差异及需求差异，我们还可以为客户进行光谱仪器协议、固件等开发，实现同样光谱设备在不同应用中发挥其不同长处。理由1：触发准确性在水果分选设备产线中，光谱仪工作在外触发模式，当传输带送入一个水果到测量位置，立即触发光谱仪开始积分，积分时间100ms，因此对触发的准确性要求很高。而竞争对手的产品外触发时间不准确，如果产线使用的是高功率卤钨灯，多停留一段时间就有可能造成水果的热损伤。理由2：量产能力性机器人自动校正并保证每台设备的精准校调，确保每条产线的分选标准一致。理由3：量身定制在线系统中如果出现系统故障会影响整条产线的正常运行，我们可为客户定制系统运行自测协议，减少人为检验步骤，提高生产效率。本文来源：海洋光学关于海洋光学海洋光学作为世界领先的光学解决方案提供商，应用于半导体、照明及显示、工业控制、环境监测、生命科学生物、医药研究、教育等领域。其产品包括光谱仪、化学传感器、计量检测设备、光纤、透镜等。作为光纤光谱仪的发明者，如今海洋光学在全球已售出超过40万套的光纤光谱仪。关于爱蛙科技爱蛙科技（iFrogTech）是海洋光学官方授权合作伙伴，提供光谱分析仪器销售、租赁、维护，以及解决方案定制、软件开发在内的全链条一站式精准服务。如需了解更多详情或探讨创新应用，可拨打400-860-5168转5895客服电话。

无损检测行业在我国已有几十年的历史，随着社会经济的发展，无损检测行业已经涉及到了人们生活当中的各个方面。曾有专家表示，无损检测是一个朝阳行业，这个行业的发展空间很大，尤其是中国发展前景非常广阔。我国的无损检测行业的现状又是怎样呢?小编带你一起来看看。　　一、涉及无损检测的一些相关数字：　　截止2013年4月份，据调查的数字表明：　　(1)应用无损检测技术的企业单位据估计超过3万家，并且还有不断增加的趋势。　　(2)从事无损检测的专业机构和服务单位(公司、检验所、检验站、检验中心等)超过 2000 家(其中特种设备检验协会核准的持证机构 300 多家，有资料说我国目前从事第三方无损检验服务的公司达 600 多家， 也有说是我国能够提供第三方检测的大大小小检测公司有 6000 多家，包括无损检测、理化试验、计量等)。　　(3)涉及相关无损检测设备器材制造的厂家单位达 800 多家，分布于全国25个省、市及自治区，下表列出涉及相关无损检测设备器材制造的厂家单位的统计数字供参考：　　(4)开展无损检测技术方面的研究与相关应用的各种科研院所超过200 家。　　(5)开展无损检测应用技术方面的研究、开设无损检测技术课程的大学、学院、职业技术学院、技术学校超 过 100 家 每年全国培养超过千名无损检测专业或无损检测方向的毕业生(包括博士、硕士、学士，本科、 大专、中专、技校) 其中开设无损检测专业或者以无损检测技术为方向的检测技术专业的高等职业技术 学院、技术学校已经有 20 多家，包括军队系列的士官学校和职业技术学院以及开展在职教育的军事学院。　　(6)无损检测设备器材经销贸易、维修服务和技术服务企业单位超过600家。下表列出涉及相关无损检测设 备器材经销贸易、维修服务和技术服务企业单位的统计数字仅供参考：　　(7)目前在我国从事与无损检测技术相关工作的人员估计在35万人以上，包括生产第一线的无损检测操作人员，无损检测工程技术人员，无损检测技术管理人员，无损检测设备器材制造企业人员，教育界、科研 界与无损检测技术应用相关的科研教学人员、与无损检测技术专业相关的在校学生和研究生，无损检测设 备器材经销贸易、维修服务技术服务以及专业从事第三方无损检测服务企业的人员等。　　例如铁道系统据称有5万人以上，石油化工、油田、天然气、锅炉压力容器四个行业据称有 12 万人以上、航空工业系统据称有2万人以上，台湾无损检测业界约有 3000人，此外还有航天、汽车、机械工业、电力、核电、军队、 电子工业、食品医药卫生、轻工及其他行业领域未作了解。　　(8)中国无损检测市场的容量，据笔者估计，目前每年无损检测仪器设备器材销售总额约 30 亿元人民币(例如目前工业射线胶片销售量每年就约达5亿元)，连同无损检测人员技术资格等级培训与资格鉴定、认证 费用，第三方无损检测业务等，与无损检测技术相关的市场总容量估计达到约 60 亿元人民币。　　国外某知名度和权威性很高的检测公司估测中国第三方检测市场是一个超过500亿美元的巨大市场(未说明是每年还是一段时期)，不过这个数字包括无损检测、理化检测、计量检测及其他所有检测业务，也有一说是中 国第三方无损检测业务每年有大约 20 亿人民币的市场)。　　应当指出，由于中国无损检测市场存在着巨大的容量和潜力，目前除了世界上著名的无损检测设备器 材制造商几乎都在中国建立了分公司、办事处或者有其代理商外，许多国家的中、小无损检测设备器材制 造商以及国际著名的检验机构、培训机构等也都纷纷在努力寻求进入中国市场，还有不少国外无损检测设备器材产品在中国已经采取或者正在寻求“OEM”(俗称贴牌)制造方式，还有的国外企业正在寻求并购中国的无损检测设备器材制造企业。　　二、国产无损检测设备器材基本状况　　国产无损检测设备器材大致上可以分为26 大类，具体产品型号和品种则超过千种。大体上已经涵盖了目前国内无损检测技术应用的大部分领域，特别是常规无损检测的设备、器材、附件、耗材等，基本上达到了价廉物美和能够满足一般的检测需要，并且已经有不少国产的NDT产品输出到大陆以外的国家和地区。　　例如便携式数字超声探伤仪和模拟式超声探伤仪、数字式超声测厚仪、超声检测标准试块、超声探头、X 射线探伤机、各种射线检测辅助器材、便携式涡流检测设备、大型涡流检测自动化系统̷̷等。　　[1] 超声波检测设备：数字式与模拟式通用便携式超声探伤仪，大型自动化超声探伤系统(管材、棒材、 板材、焊接管等)，各种专用检测仪器设备(如球墨铸铁球化率计、螺栓紧固力检测仪、声速计、陶瓷绝 缘子超声检测仪等)，各种通用与专用的超声探头，超声测厚仪(测厚精度最高能达到 0.001mm，已有具 备穿过涂层测厚功能的测厚仪)，TOFD超声探伤仪，相控阵超声探伤仪等。　　国内超声探伤仪制造厂已超过 30 家，其中能够制造TOFD、相控阵仪器的已经超过5 家，专业超声探头制造厂家超过50家，并已经有能够制造TOFD、相控阵探头以及复合压电材料探头的专业厂家。与超声检测相关器材制造厂家总计超过 165 家。此外，管道磁致伸缩导波检测系统、桥梁缆索磁致伸缩导波检测系统、空气耦合超声检测系统等也已经在 2011 年问世。　　[2] 磁粉检测设备与材料：通用便携式(交直流式、蓄电池式、带逆变器的蓄电池式)、移动式、床式磁粉探伤机(采用多种类型的磁化电流，最大周向磁化电流已能达到 3.5 万安培)，各种专用磁粉检测设备，大型半自动化与自动化磁粉检测系统，脉冲磁化设备，退磁机，辅助仪器(如磁场测量仪器、退磁计等)，耗材(磁粉、磁膏、浓缩磁悬液、高闪点载液等)。旋转磁场、复合磁化、荧光磁粉检测等方法的应用得 到更大普及，用于磁粉检测的自动爬行装置、应用CCD摄像记录的自动化荧光磁粉探伤系统等都已面市。相关磁粉检测设备与材料的制造厂家超过 129 家。　　[3] 渗透检测设备与材料：适应不同灵敏度等级要求(普通工业级到核工业级和特种材料)的着色渗透、 荧光渗透、着色荧光渗透用材料，便携式器材(如喷罐型)、大型自动渗透流水线系统，各种辅助设备器 材(如静电喷涂设备、荧光渗透液专用污水处理设备等)。与渗透检测器材相关的制造厂家超过 36 家。　　[4] 射线检测设备：X射线、γ 射线、β 射线、中子射线、高能X射线(如电子直线加速器)，X射线管(定 向、周向，玻璃管、波纹陶瓷管、金属陶瓷管)，通用便携式、移动式、大型固定式射线检测设备，变频、恒频、恒电位X射线机，辅助设备器材(如半自动及全自动洗片机、干片机、观片灯--包括最新的LED型观 片灯、黑白密度计、符合国内外各种标准的像质计、工业X射线底片扫描仪、射线剂量监测仪器、工业射 线胶片、暗盒、铅字、磁钢、洗片架、洗片槽̷等)，各种射线防护器材与装置，各种放射性同位素源(如192Ir、60Co、75Se、137Cs、137Yb、170Tm、153Gd等γ 源和252Cf中子源等)。相关射线检测设备器材、辅助器材等的制造厂家超过 240 家。　　[5] 涡流检测设备：通用便携式数字化涡流探伤仪、脉冲涡流检测系统、阵列涡流检测系统、大型自动化涡流探伤系统、各种专用涡流检测仪器设备、配套的各种涡流换能器、涂镀层测厚仪，配套的辅助器材，材质分选仪、导电率仪、硬度分选仪、金属探测器、钢绳张力测试仪、钢丝绳检测仪等。相关涡流检测(电 磁检测)的制造厂家超过 47 家。　　[6] 漏磁检测设备：通用、专用以及大型自动化漏磁检测系统。　　[7] 内窥镜：光学内窥镜、光纤内窥镜、视频内窥镜(电子内窥镜)。　　[8] 光学测量仪器：白光照度计、黑光照度计、紫外线强度计、荧光亮度计等。　　[9] 声发射检测设备：多通道声发射检测便携式系统与大型系统。　　[10] 泄漏检测设备：电火花检漏仪、智能声脉冲快速检漏仪、管道泄漏检测定位仪、有机惰性荧光示踪检 漏产品、渗透检漏液、地下管道探测检漏仪、地下电缆探测检漏仪、管线定位仪、燃气管道检漏仪、湿法 涂层检漏仪等。　　[11] 硬度测定仪器：里氏硬度计、超声波硬度计。　　[12] 电磁超声探伤设备：电磁超声检测系统、自动化电磁超声探伤系统、电磁超声测厚仪。　　[13] X 射线实时成像与工业 CT 设备：采用图像增强器型、DR 型的通用设备、专用设备，分辨率测试卡。　　[14] 激光检测设备：便携式激光电子散斑仪、利用激光数字散斑干涉技术的大型自动化轮胎无损检测系统、激光材料厚度在线测量仪、在线激光测径仪、激光数字检测仪，激光超声检测系统，全息感光胶片与干板 等。　　[15] 电位法裂纹深度测量仪。　　[16] 红外检测设备：红外线测温仪、红外内窥仪、红外热象仪。　　[17] 配合各种无损检测方法应用的各种系列的标准试块、灵敏度试块与试片、通用对比试块、专用对比试 块，还有如山东瑞祥模具有限公司(山东济宁模具厂)专业化生产的系列商品化焊缝自然缺陷试件可满足 检测方法试验和无损检测人员技术资格培训与考核应用的需要。　　[18] 配合无损检测应用的各种专用机械辅助装置与系统：半自动化与自动化探伤系统的机械装置、射线检 测用管道爬行器、试块刻伤机、商品化 X 射线机固定夹具和支架、升降车等。　　[19] 配合荧光磁粉、荧光渗透检测的紫外线灯(便携式、袖珍式、大面积辐照型)、黑光光源(除了常规的高压汞灯、灯管外，还有采用 LED 的紫外光源)。　　[20] 岩石、混凝土、桩基的检测设备，混凝土钢筋检测仪、数显回弹仪、钢筋位置测定仪、楼板厚度测定 仪、波速测井仪等。　　[21] 微波检测系统、太赫兹波检测系统。　　[22] 热电金属材料分选仪。　　[23] 磁测应力仪。　　[24] X 射线应力测定仪、X 射线衍射仪。　　[25] 金属磁记忆技术：智能化磁记忆金属检测仪、应力集中磁检测仪、裂纹磁指示仪。　　[26] 其他：如表面粗糙度仪、测振仪、残余应力测试仪、超声波浓度计、超声波流量计、超声波液位计、 陶瓷泥料水份速测仪̷̷等。

2022年12月3日，湖南省农学会组织以中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文为组长的专家组，对中国科学院长春光学精密机械与物理研究所和湖南省农业科学院联合研制的“水稻种子活力光学无损检测分选技术与设备研究”成果进行了现场评议，工程院院士、湖南省农业科学院党委书记柏连阳到会致辞。 　　种子活力是种质质量的核心指标，提高种子活力，提升农业用种质量，是保障国家粮食安全的重要途径。为实现个体种子活力精确检测，助力水稻种子活力分级加工，自2018年起，湖南省农业科学院联合我所组建了交叉学科研究团队，探索利用光学与信息科学手段解决水稻个体种子活力识别与分选这一种业瓶颈问题。 　　该成果首次采用超连续激光光源，获取种子透射光谱，关联“光谱数据集”与“种子活力表型数据集”，建立水稻个体种子活力光学无损检测的模型，率先研制出水稻种子活力无损检测分选样机，成功实现不同活力水稻种子自动分选，样机分选后的种子发芽率较分选前提高15%以上。 　　专家组评价认为：该成果填补了光学无损检测与分选水稻种子活力研究的空白，居国际较高水平。建议进一步提高水稻种子活力无损检测的精度及速度，尽早批量生产。 　　2018年，湖南省农业科学院余应弘课题组联合长春光机所梁静秋课题组开展了水稻种子活力无损检测研究，历经检测方法探索、检测平台搭建、设备迭代等多环节。此次验收的水稻种子活力无损检测分选样机由光学系统先进制造重点实验室刘钰副研究员负责研制。种子活力无损检测研究与设备研发得到了长春光机所领导的高度重视与支持。贾平所长多次亲临现场指导，勉励大家再接再厉，为种业科技创新、保障国家粮食安全贡献长春光机所力量。副所长王建立、所务委员黎大兵、所务委员孙守红，光学系统先进制造重点实验室、基础科研处以及知识产权与成果转化处领导等亲临实验室提出了意见与建议。 　　长春光机所与湖南省农科院将进一步通力合作，为提升农业用种质量、保障国家粮食安全做出更大的贡献。

这是一次真实的实验:把一块色泽光亮的猪肉递到王大妈面前让她来分辨这块肉是否达到食用标准，做了几十年家庭主妇的王大妈先是摸了摸，又闻了闻，自信地说,依我看这块肉没什么问题。 　　工作人员迅速手持检测探头对一整块肉进行光谱扫描，检测装置在1秒钟内通过成像和分析，得出的数据显示这是一块外表光鲜实则变质的猪肉，检测结果让王大妈大吃一惊。在这次互动中，王大妈听到了一个新鲜词儿&ldquo 无损检测&rdquo ，她不禁感叹到：是啥玩意儿这么神奇? 　　近期，在&ldquo 2013年全国包装与食品工程农产品加工学术年会&rdquo 上，中国农业大学工学院的彭彦昆教授作了一个报告&mdash &mdash &ldquo 在农产品/食品加工和包装产业链中的品质安全无损快速检测技术与装备&rdquo ，详细介绍了其团队开发的肉品检测装置及其功能，引起了众多专家、企业的兴趣和关注。让王大妈感到神奇的正是该技术。 　　不留疤痕的&ldquo 无创手术刀&rdquo 　　农畜产品进行质量安全检测，既保障着百姓日常饮食健康，也影响着农畜产品进出口贸易。无损检测也叫非破坏检测和非接触检测。认识无损检测技术，不能不提起传统的破坏性检测。 　　如果我们把传统的破坏性检测比作一把&ldquo 锋利的手术刀&rdquo ，经过这把手术刀将肉食品&ldquo 残忍&rdquo 地分割后才得知其内部状况。相比之下，无损检测则可看做是把&ldquo 不留疤痕&rdquo 的&ldquo 无创手术刀&rdquo 。 　　&ldquo 我们知道，红色的和黄色的两个苹果，放到红光的暗室里，他们反射的光强是不一样的，所以利用反射光可以判断苹果的颜色。&rdquo 彭彦昆解释道，简单地说，经过光谱扫描可以实现无损检测技术，获取被检测物质的特征信息，然后通过分析这些特征信息得到其物理、化学和生物属性。 　　不同的物质成分具有不同的光谱特征波长，特征波长处的反射光谱强度能反映物质成分的含量，一般用可见光/近红外光源照射被检测物质后，再通过光谱解析建立的数学预测模型就可自动算出结果，&ldquo 无损检测技术检测单品整个过程一般不到1秒钟，而传统破坏性检测一般长达几小时甚至几天。&rdquo 　　记者跟随彭教授来到实验室。他拿出手持仪器对一块牛肉进行简单地照射后，分析仪就得出了数据：新鲜度、细菌总数、含水量、pH值、色泽，以及其他品质安全指标等。这样，无论这块牛肉是过期的、被污染的、注水的、还是不符合食用标准的，都能被检测出来。&ldquo 对物理特征和化学成分不一样的牛肉，当用一束光照射它时，从它表面的反射光就不一样。对不同牛肉，它的反射光的强度大小和峰值位置就不一样。这些差别信息反映了牛肉的品质安全状况，叫做品质安全特征信息。通过特征信息，再结合其他数学分析方法就能找到牛肉具体的嫩度、水分、细菌总数等与光学特征性的关系，并且能用数学公示表达。&rdquo 　　&ldquo 不论是肉类或蔬菜，检测机理类似，但不同的检测对象对应的硬件构成、预测模型不同。&rdquo 所以，彭彦昆带领团队开发了果蔬农药残留快速实时检测、水果品质在线分选、猪肉品质安全多指标同时自动在线无损检测等10套系列装置。 　　这些检测装置分为在线式和手持便携式。前者可用于大型家畜屠宰厂、肉品加工厂、肉品包装和配送企业等。后者可用于小型肉品加工企业、肉品商场、饭店、肉品监管部门等。 　　&ldquo 无创手术刀&rdquo 优势明显 　　&ldquo 传统检测方式是人工抽样，需要样品的提前处理，必须要受过专门训练的技术人员来操作，可即便这样，人为误差还是比较大。&rdquo 彭教授介绍，人工抽样的方法不但无法实时获得结果，还破坏样品并且有抽样的局限性，更是无法用于在线检测，进行高通量逐一样品的食用安全性筛查和品质分级。 　　而无损检测这把&ldquo 无创手术刀&rdquo 则无需将检测对象破坏，不仅能及时准确检测出不良肉食产品，避免了不良产品售后召回的往返周折，在完成检测的同时也能按品质进行分级，而且无损检测自动化程度高，还保证了逐个样品检测，不会出现漏检，更重要的是还可以合理利用在线分级技术，大大提升产品附加值。 　　&ldquo 但是，这并不意味着无损检测技术可以面面俱到。&rdquo 在农畜产品的生化成分检测方面，如三聚氰胺、瘦肉精等，检测精度还不理想。在无损检测中，精度是各国学术界所面临的共同问题，&ldquo 这主要由于现在光学技术的分辨率和解析度还有待于提高。&rdquo 　　发现光学信号在农产品内部扩散形态模具 　　记者了解到，目前只有少数先进国家，可以利用光谱技术进行农畜产品无损快速检测。德国、美国、丹麦和日本等国学者，已经利用可见/近红外光谱技术取得了一定成果。 　　彭教授向记者介绍，日本学者是根据肌肉的大理石纹状、肉的色泽等方面评定牛肉等级，欧盟则是根据胴体肥瘦和结构来划分，而美国是通过生理成熟度和大理石花纹来评定牛肉品质。值得一提的是，&ldquo 光谱技术应用于检测肉类品质安全的研究，多处于实验室基础研究状态。现今除了德国的胴体瘦肉率分级外，还没有实用的检测技术及装置系统问世。&rdquo 　　这意味着，彭彦昆的农畜产品无损检测技术与装置目前处在国际领先水平。他们发现了农畜产品内部光的漫散射规律为洛伦兹分布函数，并提出了从农畜产品的光谱空间扩散轮廓求取洛伦兹参数的方法，解明了农畜产品光学扩散特征洛伦兹参数与其品质安全参数的关系。&ldquo 简单说，就是发现了光学信号在农产品内部扩散形态的模具，模具的尺寸参数能反映其品质安全性。&rdquo 　　成为目前核心关键技术 　　以次充好，挂羊头卖狗肉&hellip &hellip 在食品安全成为社会关键词的背景下，有着多年相关研究积累的彭彦昆将研究重心放在了农畜产品的无损检测上。 　　他们在研究这些装置之初，并没有可供借鉴的现成技术。经过5年多的实践，在国家自然科学基金、国家863高技术计划、公益性行业科研专项和国家科技支撑计划等项目的支撑下，他们研发的农畜产品无损检测技术，成为目前在线检测主要农畜产品品质安全参数的系列核心关键技术。检测生产率为1&mdash 3个样品/秒、生鲜肉水分、嫩度、新鲜度、细菌总数等的检测准确度均&ge 90%，牛肉大理石花纹和猪胴体背膘厚的检测准确度均&ge 95%。 　　记者借用教育部科技成果鉴定专家给予这项检测技术的鉴定意见，&ldquo 总体技术达到国际先进水平，其中新鲜度、色泽、大理石花纹和细菌总数在线检测技术居国际领先水平&rdquo 。 　　相信在不久的将来，我们的生活也许将会真正摆脱以次充好肉、注水肉、污染肉、腐败肉和变质肉。 　　无损检测技术一直在转变 　　在无损检测技术的研究上，各国国情的差异决定了研究方向、重点和研究对象的不同。一些发达国家研究的方向和重点更加侧重于产品品质、外观、口感等方面的检测技术，而我国因地制宜地将无损检测技术的首要目标定为能精确检测产品是否安全，是否适宜食用。同时，由于各国民众饮食习俗的差异，美国等一些国家所研究的肉类检测对象多为鸡肉，而我国则要将猪肉作为主要的检测对象。 　　回顾&ldquo 无损检测&rdquo 的研究过程，彭教授不胜感慨。2007年，他通过申请国家自然科学基金、北京市自然科学基金、&ldquo 863&rdquo 等项目从无损检测的基础性研究开始，至2012年，他带领团队研究的农畜产品无损检测的项目课题已进入了中期阶段。 　　这6年，无损检测技术一直在转变&mdash &mdash 由基础研究的探索转变为实用性技术的研究 由检测方法研究逐步转变为对装备的开发研究 由对单一对象检测方式的研究转变为能对多种产品进行检测 由对最初只能检测肉类嫩度信息转变为可以同时检测肉类多种品质信息 由静态检测方式转变为实时在线式的动态检测装备。 　　今年，除了又新增肉类无损检测技术研究项目外，农业部批准的&ldquo 果蔬农药残留光学无损快速检测核心技术引进与示范&rdquo 和科技部批准的&ldquo 中式菜肴原料与植物性原辅料质量安全检测技术与装备研发&rdquo 也将开始由实验室研究。

table width=" 633" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" border=" 1" align=" center" tbody tr style=" height:25px" class=" firstRow" td style=" border: 1px solid windowtext padding: 0px 7px " width=" 132" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 成果名称 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: windowtext windowtext windowtext currentcolor border-style: solid solid solid none border-width: 1px 1px 1px medium border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " valign=" bottom" width=" 501" height=" 25" p style=" text-align:center line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family:宋体" 便携式肉品新鲜度无损实时检测装置 /span /strong /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 132" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 单位名称 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 501" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 中国农业大学 /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 132" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 联系人 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 168" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 彭彦昆 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 161" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 联系邮箱 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 172" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" ypeng@cau.edu.cn /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 132" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 成果成熟度 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 501" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" □正在研发& nbsp & nbsp □已有样机& nbsp & nbsp √通过小试& nbsp & nbsp □通过中试& nbsp & nbsp □可以量产 /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 132" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 合作方式 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 501" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" √技术转让& nbsp & nbsp & nbsp √技术入股& nbsp & nbsp & nbsp □合作开发& nbsp & nbsp & nbsp √其他 /span /p /td /tr tr style=" height:187px" td colspan=" 4" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 633" height=" 187" p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 成果简介： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 发明了肉品光学传感技术快速获取肉品品质的特征信息，建立了肉品新鲜度预测及评级模型，创制了非破坏即时评价肉品新鲜度的技术装置。装置结构分为背负式和掌上式，适用于现场检测。 /span /p p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 主要技术指标： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 检测速度1个样品/秒 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 检测正确率≥90%。 /span /p /td /tr tr style=" height:75px" td colspan=" 4" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 633" height=" 75" p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 应用前景： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 生鲜肉及肉品生产、加工、储运企业、肉品品质监管部门、饭店和超市等，以检测监管肉品品质。 /span /p /td /tr tr style=" height:72px" td colspan=" 4" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 633" height=" 72" p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 知识产权及项目获奖情况： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 具有自主知识产权及核心技术，获得国家发明专利30多项，受到了多个国家科技项目的资助，获得了国家技术发明奖1项、省部级科技奖4项等。 /span /p /td /tr /tbody /table

仪器信息网讯 2015年4月9&mdash 10日，&ldquo 第八届中国国际食品安全技术论坛&rdquo (以下简称：CBIFS 2015)在扬州市扬州会议中心举办。4月10日，作为CBIFS 2015分论坛的食品安全检测及样品前处理技术、食品生成过程质量控制技术、乳制品质量安全控制技术、食品安全标准与法律法规四个专题研讨会成功举办。 　　其中在食品安全检测及样品前处理技术专题研讨会中，来自江苏大学食品与生物工程学院的陈全胜教授做了题为&ldquo 食品品质与安全快速、无损检测新技术研究&rdquo 的报告。 江苏大学食品与生物工程学院 陈全胜教授 　　报告主要分为三个内容，分别是食品品质智能化感官检验研究、食品无损检测新技术和新仪器研发及食品加工过程在线过程监控研究。 　　陈全胜介绍道，人工感官不具有广普性，而食品品质智能化感官检验按照多传感器信息融合的食品智能化感官思路，利用视觉、嗅觉和味觉传感器分别模拟人眼、鼻、舌三种感觉器官获取样品(如茶叶)色、香、味、形等信息，计算机模拟人脑对三种信息进行处理，并对照人工感官检验结果，构建一个模型实现仪器化，智能化评价。 　　对于食品无损检测新技术和新仪器，陈全胜首先谈到便携式近红外成分检测仪。介绍了对于不同食品状态，开发的不同的检测模块，和基于嵌入式系统仪器方面的研究成果。陈全胜着重介绍了高光谱成像检测仪：&ldquo 高光谱成像技术(HSI)集成像分析和光谱分析于一身，光谱技术能检测其内部结构、化学成分等，图像技术能检测外观品质。因此HIS在食品、农产品内外综合品质检测上具有一定优势。&rdquo 报告中还介绍了其他食品中无损检测新技术和新仪器，如多光谱成像仪、荧光显微高光谱成像技术、可视化电子鼻技术等。 　　在食品加工过程在线监控方面，陈全胜列举果蔬智能化分级系统、食品农产品分选和包装过程智能化装备等。

4月15日，国家知识产权局发布了第二十三届中国专利奖评审结果公示，公示期为2022年4月15日至4月21日。其中，华东交通大学专利项目“一种光照参数可调的近红外水果糖度无损检测装置”成果入选第二十三届中国专利优秀奖。该奖项为华东交通大学首个、本年度江西省教育系统唯一一个获奖项目。序号专利号专利名称专利权人发明人493ZL201310427643.X一种光照参数可调的近红外水果糖度无损检测装置华东交通大学刘燕德,周延睿,孙旭中国专利奖由中国国家知识产权局和世界知识产权组织共同主办，是中国唯一的专门对授予专利权的发明创造给予奖励的政府部门奖，得到联合国世界知识产权组织（WIPO）的认可。该奖项重在强化知识产权创造、保护、运用，推动经济高质量发展，鼓励和表彰为技术（设计）创新及经济社会发展做出突出贡献的专利权人和发明人（设计人）。

“像过安检系统一样简单，苹果在运送的过程中，体积、密度等数据就被检测出来了，非常节省时间，且适用于流水线作业。”中国农业大学教授韩东海率领的一个课题组近几年作了一项有意思的研究，很贴近市场需求。 　　这项水果质量快速无损检测技术为沉闷的基础研究带来了一丝新意。该课题于2006年获得国家自然科学基金支持。研究人员以可见/近红外光谱和X射线成像技术为手段，围绕苹果内外部品质检测相关的信息进行了应用基础研究，并在研发过程中，自己组建了成套的仪器设备。 　　将可见/近红外光谱和X射线成像技术用于水果检测的理念国外已有，此次韩东海等研究人员采取了一些改进手段，在研究中特别增加了采用透射结合漫反射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性研究。结果表明，该项新技术具有良好效果、其亮点是：具有较明朗的应用前景，为苹果产后分选、贮藏提供理论依据，在减少贮藏损失、保证产品质量、提高附加值方面意义重大。 　　我国是世界第一水果生产大国，其中苹果和鸭梨是最主要的品种，但每年出口量却较少，其中苹果的出口量仅占总产量的2.1%。制约我国水果出口的一个重要原因，是国内对水果的分选检测能力弱、速度慢、试验环境条件差，分选技术水平达不到国际市场的要求。目前，我国水果销售质量的标准对水果外观品质的规定较多，对其内在品质只有硬度和可溶性固形物两项指标，而对那些外观不可见但却显著影响水果内在品质的指标，如苹果水心病、霉心病、内部褐变以及鸭梨黑心病等，还没有列入水果产品质量标准。为加强我国水果在国际市场上的竞争力，满足出口果品的质量分级要求，必须将水果内在品质指标列入到产品质量标准。检测苹果水心病和内部褐变以及检测鸭梨黑心病，就是反映水果产品内在品质的重要指标。 　　由于产生苹果水心病、内部褐变以及鸭梨黑心病的病果与正常果在外观上没有区别，过去对病果内在品质的检验方法只能通过观察随机样品的切片来进行，但这种方法属于破坏性抽样检测的方法，不但浪费极大，而且对出口产品分级毫无意义。因此，必须采用非破坏性的无损伤检测方法对水果内部品质进行评价分级，才能适应国际市场的要求。 　　水果果实具有一定的光学特性，这些光学特性是基于光谱范围的紫外光(UV)、可见光、近红外光(NIR)的多光或单光的放射、透射、吸收或散射体现的。水果内部质量的光学指数，是所基于的水果内部质量特征与光谱响应的相关性的表征，这些相关性通常是指色素和化学成分。研究表明，从正常苹果与水心病苹果的透射光谱图可以比较出，苹果的光密度随水心病的严重程度逐渐减少，根据苹果光谱能量差值，可以直观地看出水心病果与正常果的差异。用透射结合漫透射技术同时检测苹果水心病和糖度的探索性的研究更具意义。 　　该课题组的研究涉及苹果体积的X射线图像法无损在线测定，模型计算体积与真实体积的相关系数达到0.9203；苹果水心病、腐心病的可见/近红外能量光谱的识别技术，最佳模型总判别率为98.1%，直接采用能量光谱建立判别模型，简化数据处理提高速度。“X射线可以对水果内部密度进行检测，和人体透视原理一样，水心部分和正常果肉部分密度是有差异的。X射线成像看上去是平面图像，但实际上是三维图像，涵盖了深度信息。”韩东海解释，检测所需的X射线很弱、时间短，并且低于国际规定的辐射量标准，因此，水果可以安全食用。 　　可见/近红外能量光谱则是根据光能损耗反馈来判定果实内部信息。这就像果实内部是一群深睡的分子，光能透入水果后，分子吸收能量苏醒活跃起来，100%的光能射入，被分子吸收一部分，反射回来后就会有损耗，根据损耗不同，可以判断不同的内部机理。 　　研究组提出，可见/近红外透射光谱技术检测果实病变具有较好效果，近红外漫反射技术则对检测糖度具有优势。科研人员用被测苹果病变部位的体积与完整苹果近似体积的比值作为蜜果蜜指数，对所述蜜指数的范围值进行划分，根据蜜指数落入的范围值确定被测苹果的蜜果级别。这一方法可以填补我国无损伤分级蜜果的空白。 　　“现在我们有了一个新的想法，研发一个近红外能量光谱便携式仪器。我们的设想，是可以将其背在肩上，对还在树上的未成年水果的‘健康状态’，进行跟踪。比如在采摘季节临近时，可以每周检测一次，在一片区域分东南西北方位定位好一定数量的果树，给它们建立一个健康卡，在检测中发现哪棵树上的果实偏小或者糖度偏低，就可以考虑采取给它单独补充营养等措施。这将在生长过程中就对水果质量进行控制，降低果农的风险，减少损失。”韩东海对自己的研究充满自信，他希望这一技术更进一步贴近社会生产需求。

11月18日，记者从西北农林科技大学党委宣传部获悉，由该校专家张海辉、孙广宇团队联合研制的国内首型苹果霉心病无损检测仪在杨凌问世。该型设备的成功研发结束了我国苹果霉心病检测设备长期依赖国外进口的历史，具备完全自主知识产权，已获得国家发明专利。目前，该型设备已经在我省永寿、白水、礼泉等苹果产区投入使用。　　苹果霉心病是由多种病毒侵入果心引起的病变，人长期食用具有致癌等健康危害。由于苹果霉心病害区域由内向外扩散，缺乏直接有效的判别方法，已成为影响苹果鲜果销售、储藏及果汁生产的重要难题之一。作为全球最大苹果连片种植区，今年我省部分苹果产区受气候因素影响霉心病害严重，急需霉心病检测专用设备。为此，西农大机电学院张海辉教授和植保学院孙广宇教授从苹果霉心病的致病机理和特点出发，基于投射光谱检测技术，集成研发成功了一型操作简单，方便携带的苹果霉心病无损检测仪。据实际应用的数据显示，该型设备对同一产区的病果识别率可达85%以上。　　在国际上，只有意大利生产苹果霉心病无损检测仪。因此，国内龙头苹果果品企业和果汁生产企业不得不花高价从国外进口，设备笨重不易携带，无法在苹果产地开展霉心病无损检测。西农大研制的检测仪，机型小巧、操作流程简单，果农仅需一小时培训即可掌握，具备在“最先一公里”降低霉心病果比例的功能，对我国苹果产业的可持续发展和保障人民群众健康具有重要实践意义。记者了解到，张海辉、孙广宇教授和他们的团队正在进一步研制可用于规模化检测的病果实时分选设备，进一步降低我国苹果产业对进口设备的依赖程度。

关于超声无损检测技术1929年，前苏联科学家索科夫率先提出利用超声波穿透物体去探测内部缺陷和结构，建立了早期的超声波成像系统。20世纪60年代，超声检测技术已经成为有效而可靠的无损检测手段，并在工业探伤领域得到广泛应用。进入20世纪90年代，超声无损检测仪器的数字化和电子计算机技术的快速发展催生了超声检测新技术的开发，超声衍射声时技术（TOFD）和相控阵技术（PA）等科技创新方法不断涌现，使得超声检测结果可以进行数据追溯。从技术原理来看，人们能够听到声音是因为声波传到了我们的耳内，声波的频率在20HZ～20,000HZ，频率低于或超过上述范围时人们无法听到声音，频率低于20HZ的声波称为次声波，频率超过20,000HZ的声波称为超声波。声波、次声波、超声波都是机械波，有声速、频率、波长、声压、声强等参数，在界面也会发生反射、折射。机械波在材料中能以一定的速度和方向传播，遇到声阻抗不同的异质界面（如缺陷或被测物件的底面等）就会产生反射、折射和波形转换。这种现象可被用来进行超声波探伤。 传统超声检测采用脉冲法进行检测，高压发生器发出的电压施加在探头上，由于压电效应的存在探头发射出超声波脉冲，通过声耦合介质（如机油或水等）进入材料并在其中传播；遇到缺陷后，部分反射能量沿原途径返回超声探头，超声探头又将其转变为电脉冲，经仪器放大而显示在显示端的荧光屏上。根据缺陷反射波在荧光屏上的位置和幅度（与参考试块中人工缺陷的反射波幅度作比较），即可测定缺陷的位置和大致尺寸。脉冲回波探伤法通常用于锻件、焊缝等的检测。可发现工件内部较小的裂纹、夹渣、缩孔、未焊透等缺欠。被检测物要求形状较简单，并有一定的表面光洁度。为了成批地快速检查管材、棒材、钢板等型材，可采用配备有机械传送、自动报警、标记和分选装置的超声探伤系统。近年来，超声无损检测仪器的数字化和电子计算机技术的快速发展催生了超声检测新技术的开发，超声相控阵技术（PAUT）逐渐成为无损检测行业主要技术发展趋势，应用范围得到了不断推广，传统的常规脉冲回波超声技术正逐渐被超声相控阵技术和全聚焦技术等替代。超声相控阵技术是借鉴相控阵雷达技术的原理发展起来，起先应用于医学领域，最初系统的复杂性、固体中波动传播的复杂性及成本费用高等原因使其在工业无损检测中的应用受限，随着电子技术和计算机技术的发展，超声相控阵技术逐渐用于工业无损检测，尤其是在核工业与航空航天领域取得了很多技术上的突破，并越来越广泛地应用于锅炉、压力容器、轨道交通、航空航天的无损检测。常规的超声检测通常采用一个压电晶片来产生超声波，一个压电晶片只产生一个固定的声束，其声束传播是预先设定的，在固定材料中不能变更；超声相控阵技术则采用了多个压电晶片，这种晶片排列称为阵列，阵列中的每一个晶片称为阵元，阵列晶片组辐射的总能量形成超声束。通过控制阵列中各阵元的激励（或接受）脉冲的时间延迟，改变由各阵元发射（或接受）声波到达（或来自）物体内某点时的相位关系，实现聚焦点和声束方面的变化，达到检测的目的。关于超声无损检测市场根据市场咨询机构Markets and Markets研究报告显示，2018年全球无损检测市场（NDT）容量约为83亿美元，预计到2024年全球市场规模将达到126亿美元，其中超声检测将占据最大比例的市场份额。2016年超声检测（UT）市场容量为24.4亿美元，预计2022年超声检测市场规模增长至39.3亿美元，2016年至2022年的年复合增长率为8.3%。（数据来源：Markets and Markets）当前美国是超声无损检测市场消费额最高的国家，2015年约占全球无损检测仪器市场的35.6%；其次是欧洲，占据了整个市场容量的26.5%左右。近年来，由于亚太地区基础设施的快速发展和制造业自动化水平的持续提升，中国、印度、日本和韩国等国家已经成为全球无损检测市场的主要增长区域，约占整个市场容量的24.2%。（数据来源：Markets and Markets）随着我国传统产业的转型升级，新兴行业保持高速发展，新材料、新结构和新工业不断涌现，对无损检测行业提供持续发展机遇。与此同时，虽然国内企业总体水平和综合实力有了很大程度的提高，在无损检测基础理论、技术开发、仪器设计和研制及产品应用等方面都已在世界占有重要一席。但在一些高端无损检测仪器制造方面，与欧美等发达国家仍存在一定差距，如在全聚焦相控阵超声检测的应用领域方面，仍然大量采用进口的国际品牌。根据中国海关统计相关数据，2017 年至 2020 年我国进口的无损检测设备（不包含探头和配件）情况如下：从上表可以看出，受超声波探伤检测仪进口额逐年快速上升的影响，我国无损检测设备近年来进口额呈持续上升趋势，其中超声波探伤检测仪进口额占无损检测设备的比例总体逐年上升，2017年至2020年的占比分别为43.68%、45.28%、50.66%和 46.98%。具体从超声无损检测仪来看，根据中国海关统计相关数据，2017年至2020年，我国超声波探伤检测仪（海关编码：90318031, 不包含探头和配件）进口金额分别达48,928.02万元、68,534.43万元、83,382.45万元和 69,819.16万元，进口额总体逐年快速上升，国产进口替代市场空间广阔。关于超声无损检测仪器企业总体而言，目前专门从事超声无损检测仪器研发、生产和销售的公司相对较少，国外主要以奥林巴斯、美国贝克休斯、英国声纳、美国捷特、法国M2M等为主，国内则包括汕超研究所、超声电子、中科创新、多浦乐等。奥林巴斯（Olympus Corporation）成立于1919年，是一家全球性的世界精密光学技术企业，业务领域包括映像领域、医疗领域和生命科学领域等。目前已在日本东京证券交易所、德国慕尼黑证券交易所、柏林证券交易所和美国OTC市场等多地上市，股票代码均为OOPT。奥林巴斯旗下的无损检测子公司（Olympus NDT）可为用户提供品类齐全的超声/涡流探伤设备系列产品，具体包括探伤仪、手持测厚仪、探头、棒材和管材检测系统、NDT系统的仪器设备和工业扫查器。据奥林巴斯2019年4月至2020年3月财年报告，其无损检测设备全球市场占有率为30-40%，竞争对手为贝克休斯。贝克休斯（Baker Hughes）成立于1982年，为全球石油开发和加工工业提供产品和服务的大型企业。贝克休斯系纽约证券交易所上市公司，股票代码为BKR。2016年，通用电气（GE）将其下属油气业务部分（含检测技术公司GE Inspection Technologies）与贝克休斯合并，成为全球第二大油服企业。贝克休斯为无损检测全球领导者，提供优质的无损检测解决方案和服务，其产品包括超声检测设备、涡流检测设备、射线照相系统和高清远程视觉检测等。 英国声纳（Sonatest）成立于1958年，在超声产品无损检测设备及附件的制造和生产都处于全球领先地位，具体产品包含超声波探伤仪、测厚仪、相控阵探伤仪和探头等，主要适用于高衰减材料检测、焊缝、腐蚀检测、大锻件、大铸件、高衰减和非金属材料探伤。英国声纳的下游客户包括波音公司、空中客车、壳牌石油、E.ON电网和网络铁路等国际知名企业。美国捷特（Zetec）始于1968年，是美国罗珀科技公司旗下的子公司，是全球无损检测解决方案的领军企业之一，在加拿大魁北克市设有全球工程和制造中心，并在美国西雅图设有公司总部。美国捷特无损检测产品可以分为超声检测和涡流检测两大系列，具体包括超声检测仪器/软件/检测探头和楔块和涡流检测设备/软件/探头等产品种类，下游客户覆盖电力行业、石油和天然气行业、航空航天、汽车制造、军工、铁路以及重工业和制造业。法国M2M为国际知名数字超声相控阵与涡流设备设计与制造商，由法国原子能委员会（CEA）于2003年设立，总部位于法国巴黎，2008年被Eddyfi Technologies收购。Eddyfi Technologies为世界知名NDT检测科技公司，致力于为航空航天、能源、采矿、发电和运输行业等提供检测设备、软件、传感器等多 元化服务。汕超研究所成立于1982年，位于广东省汕头市。汕超研究所主营业务为医用超声显像诊断系统、医用X射线影像系统、无损检测设备等的研发、生产和销售，是国内医用超声诊断设备领域的知名企业。超声电子成立于1997年，是以电子元器件及超声电子仪器为主要产品的高新技术企业，主要从事印制线路板、液晶显示器及触摸屏、超薄及特种覆铜板、超声电子仪器的研制、生产和销售。超声电子为A股上市公司，股票代码000823，2020年营业收入51.69亿元，其中超声电子仪器的销售额为6,413.85万元。超声电子创建的“汕头”牌系列产品，能够提供丰富多样的医用超声诊断系统和无损检测设备。中科创新成立于2003年，位于湖北武汉市，公司产品主要包括便携式超声波探伤仪和多通道自动化检测设备，并可以为特殊市场用户提供量身定制的个性化服务，一直致力于为钢铁、机械装备制造、特种设备、石油化工、轨道交通、航空航天、船舶制造、电力能源等行业提供超声波无损检测应用解决方案和技术服务。多浦乐成立于2008年，聚焦无损检测设备的研发、生产和销售，致力于为客户提供超声无损检测专业解决方案及检测仪器产品，属国家认定的高新技术企业之一。多浦乐是国内首家推出高性能超声相控阵检测设备的企业，Phascan超声相控阵检测仪于2014年被评为国家重点新产品，并于2017年成为首台中国特检院举办相控阵超声培训所使用的国产检测设备，亦为首台经过中国特检院测试认证的超声相控阵检测设备。多浦乐2020营业收入1.28亿元。

猕猴桃亦称奇异果，含有多种微量元素和丰富的有机物，营养价值高且口感酸甜，拥有“水果之王”的美誉。糖度是猕猴桃主要的内部参数之一，猕猴桃内部品质参数直接影响其口感，也是决定猕猴桃采摘时间及储存时间的重要指标，猕猴桃的糖度中85%左右的成分是可溶性固形物，因此常用的传统糖度检测方法是采用折射仪测量被挤出的果汁中的可溶性固形物含量来反映糖度值，该方法繁琐、耗时且破坏样本，无法实现快速的工业化检测。高光谱成像技术因其信息量大、光谱分辨率高、操作方便等特点，已广泛用于如苹果、樱桃、柿子、芝麻菜、梨、荔枝等]果蔬内部参数的无损检测。1 实验部分1.1 材料实验材料为某猕猴桃基地现采的“红阳”猕猴桃。选取120个大小相近、表面无损伤和疤痕的猕猴桃样本并依次编号，静置于实验室24h,等待采集其高光谱图像并随后测量其糖度，实验期间的环境温度(26±1)℃。1.2仪器与设备本实验应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.3高光谱图像信息采集高光谱分选仪预热30 min后开始采集图像，以保证采集时的环境温度和光源强度在采集初期和后期保持一致。将标准白板的高度调整至与猕猴桃样本在同一焦面上，光谱相机曝光时间为13.5ms,样本平台与镜头的距离为170mm,电控移动平台前进距离为11 cm,其前进速度及回退速度分别为0.46和5cms¹ 。1.4猕猴桃糖度测定采集完所有样本的高光谱图像后，当天进行并完成猕猴桃糖度测定。根据行业规定，常以猕猴桃赤道部位的糖度来代表整体糖度，参照NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定-折射仪法》,对每个猕猴桃样本依次将其赤道上的果皮削掉，取出适量果肉压汁，随后用一次性滴管将汁液滴到SKY107手持式糖度折射仪的检测槽中，读出该样本的糖度理化值示数。每个样本以两次平行测定结果的算术平均值作为该样本的糖度理化测量值。1.5 高光谱数据的提取采用Spec View软件对猕猴桃样本的原始高光谱图像进行黑白校正，利用ENVI5.1软件从校正后的图像中选择猕猴桃整个赤道区域作为感兴趣区域并提取光谱，以ROI区域的平均光谱作为此猕猴桃的原始光谱信息，如图2(a)所示。由图2(a)可知，原始光谱曲线的首尾两端存在明显噪声，故选取每个样本400～1000 nm波长范围内的高光谱信息作为有效光谱，如图2(b)所示，该范围共计237个波长。1.6模型评价利用5个指标值即校正集的相关系数(Rc)及其均方根误差(RMSEC)、预测集的相关系数(Ro)及其均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)来评价模型的预测性能。其中，Rc和Rp越接近于1,表明模型的稳定性及拟合度越高；RMSEC和RMSEP越接近于0,表明模型的预测能力越强；RPD定义为样本的标准差与其均方根误差之比，若RPD1.4,模型对样本无法实施预测，1.4≤RPD1.8,模型可对样本进行粗略预测，1.8≤RPD2.0,模型可对样本进行较好预测，RPD≥2,模型可对样本进行极好预测]。2 结果与讨论2.1样本划分对120个猕猴桃样本利用拉依达准则方法进行异常值的判别和剔除，结果显示无异常值，随后将其按照3:1比例用KS(Kennard-Stone )算法将其划分为90个校正集样本、30个预测集样本，猕猴桃样本糖度测量值结果见表1。2.2光谱及预处理为了减少提取的光谱数据中掺杂的噪声和光谱倾斜，以便提高光谱分辨的灵敏度，进行合理的光谱预处理是必要的。利用多元散射校正、标准正态变量变换、直接正交信号校正等3种方法对有效光谱进行预处理，并分别建立对应的ELM预测模型，其预测结果见表2。由表2可知，DOSC-ELM模型的Rc和Rr值最大且RMSEC和RMSEP值最小，预测效果好，故后续均基于DOSC预处理方法进行。DOSC方法通过将光谱矩阵与待测浓度矩阵正交，在不损害数据结构特性的前提下滤除原始光谱中与糖度不相关的信息，保留最相关的信息用于构建预测模型。DOSC预处理前的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(a)和图3(c)所示，DOSC预处理后的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(b)和图3(d)所示。从图3可知，相较于未经过预处理的高光谱图像，DOSC预处理后的光谱图像线条更加紧密，图3(b)和图3(d)中所凸起的波峰也反映了预处理后的光谱数据与待测成分即糖度的相关性得到了良好的提升。DOSC预处理前后各高光谱波段与猕猴桃糖度的相关系数如图4所示。通常相关系数0.5≤|r2.3.2 基于CARS的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用CARS算法提取特征光谱变量时，设定蒙特卡罗采样50次，采用5折交叉验证法。图7(a)为呈现指数衰减函数的选择过程，特征光谱变量的数量随着采样次数的增加先迅速下降然后平缓减少，具有“粗选”和“精选”2个特征。由图7(b)可知，随着Monte-Carlo采样次数的增加，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)呈先缓慢减小后陡然增大的趋势，这是由于选择过度而移除了富含信息的关键变量，导致模型的预测性能下降。图7(c)是特征光谱变量随着采样次数变化的回归系数路径图，当图7(b)中RM-SECV值达到最小值时，各特征光谱变量的回归系数位于图7(c)中的“*”所在的垂直线位置，此时采样运行5次，最终提取出49个特征光谱变量。3结论以“红阳”猕猴桃为研究对象，本文利用高光谱成像技术结合不同特征光谱变量提取方法构建不同模型，对猕猴桃糖度进行无损检测。研究结果如下：(1)对猕猴桃原始有效光谱分别采用MSC,SNV和DOSC预处理后，结合ELM模型的预测结果，分析不同预处理方法对模型预测精度的影响，对比结果显示DOSC预处理效果最好。(2)对DOSC预处理后的光谱分别采用一次降维、一次组合降维和二次组合降维共7种特征提取方法，提取到的特征光谱变量个数分别为49,9,8,58,55,11和19,占全光谱波段的20.7%,3.8%,3.4%,24.5%,23.2%,4.6%和8%。

随着国家食品安全总体水平的提升，“三品一标”（即品种培优、品质提升、品牌打造和标准化生产）、名特优新农产品、绿色优质农产品被越来越多的提及，更多的消费者开始关注食物的新鲜度、口感和营养等品质，农产品品质检测分级和特征品质标识化迫在眉睫。“农畜产品品质无损检测”这项贯穿产、学、研的应用技术，正在深刻提升老百姓舌尖上的品质。它如何影响着整个产业？如今到达了怎样的高度？未来又将如何发展？带着一系列问题，仪器信息网特别采访了中国农业大学教授、国家农产品加工技术装备研发分中心主任——彭彦昆教授，请他分享自求学时代至今，40余年深耕农业工程领域以及农畜产品品质无损检测技术的心路历程。中国农业大学彭彦昆教授科研之路：海纳百川，一心向“农”作为1977年恢复高考制度后的中国第一批大学生，彭彦昆在东北农业大学完成本科学业，之后留校任教8年，期间攻读了在职研究生，本硕均为农业工程领域的农业电气化与自动化方向。1991年，受国家公派赴日本学习，本着学习农业工程以及农业电气化领域先进技术的初心，彭彦昆在东京农工大学攻读博士学位。到日本之初，彭彦昆亲眼目睹了当时日本的农业现代化水平之高，特别是小规模的精细农业，基本实现了农业机械化。同时，日本农民的生活条件与工人并无差别，生活非常幸福，相比同期中国的农业现状，这让他的内心受到了极大的触动。也是自那时起，他便认真思考着：科研该从什么方向入手，才能更符合中国的国情需要，以便将来回国更好地服务于我国农业的发展。由于求学的动力和目标的驱使，彭彦昆在学习外语的同时，只用了3年就顺利取得了博士学位。随后，凭借扎实且重要的研究成果，彭彦昆以特别研究人员的身份，受邀进入日本农林水产省（相当于我国农业农村部）研究所工作。在4年的工作中，他发表了多篇论文，研发的农业机器装备在学会上进行展览，研究成果频频登报，受到广泛关注，日本NHK国家电视台两次报道了其科研成果。1997年，发表了第一篇农产品无损检测技术方面的论文。在完成日本的科研工作后，彭彦昆转赴美国继续深造，回忆起赴美的初衷，彭彦昆分享到：“美国的农业，特别在大农业以及农业自动化方面，跟日本有着很大的不同，那时的美国更加先进，创新能力更强，在很多领域引领世界先进水平，我想在那里更进一步提升自己。”彭彦昆先后在堪萨斯州立大学和密歇根州立大学担任助理研究员及访问学者，后又进入美国农业部农业研究机构（USDA-ARS）的研究所工作，主要是做水果，如桃、苹果、李子、樱桃等检测分级。他也终于探索到了更符合我国农业领域国情的科研方向——食用农产品品质的无损检测。2007年，彭彦昆教授结束了在美国的科研工作，被中国农业大学作为第一层次特殊人才引进回国任教。回国之前，他写好了一个小本子，记录着他多年海外留学、科研期间的所见所闻，写着他回国后最期待做的事情。回国后，他来到了中国农业大学工学院，同时申报了国家自然科学基金和863项目等，从此开启了他在中国农畜产品品质无损检测领域近18年的耕耘。挑战与突破：从零开始，到比肩国际水平谈及为什么刚回国时做肉品检测，他分享到：“2007年，在国内基本上没有人做肉品无损检测技术研究，这是一个比较新的方向。而且，当时提到肉品，市场上存在掺假肉、过期肉、注水肉、病死猪肉……老百姓一听就害怕，迫切需要开发应对的无损检测分级技术。所以，我就选择这个方向。”关于肉品新鲜度检测，一般情况下，消费者去菜市场挑选肉的时候要眼看、手摸、鼻子闻：眼睛看颜色是否是正常；手摸一摸是否发黏，发黏的话说明肉已经变坏了；鼻子闻有没有异味儿，如果菌落总数超标的话，鼻子就能闻到异味儿了。这些都是经常买肉的人会用的传统经验方法，但是这些方式有时候不太准确，更不能用于批量检测分级。今天刚屠宰，以及放了5天的肉都可以放在一块售卖，人们很难分辨。所以，新鲜度是肉品品质的一个非常重要的指标。并不是说不新鲜的肉就不能吃了，但吃了对人的健康是不利的。另外，如果菌落总数已经超标，意味着肉质腐败，按照国家标准要求，这样的肉已经不能吃了。国家标准GB/T 9959.2—2008《分割鲜、冻猪瘦肉》对片猪肉及猪瘦肉的质量作了规定，要求分割猪瘦肉的菌落总数≤106CFU/g。菌落总数超过这个指标的话，肉已经变质。国家标准GB/T 9959.1—2019《鲜、冻猪肉及猪副产品 第1部分：片猪肉》中提到的色泽、弹性、粘度、气味是否正常？更高级的如肉的口感怎么样，吃起来是否鲜嫩？目前，彭彦昆教授团队开发的仪器已经可以实时无损检测出肉品菌落是否超标，以及对超标程度进行在线分级，而且，还可以进行感官指标的检测分级。这些仪器还可以检测生肉做熟了以后的口感怎样。回忆起回国初期的艰辛，他讲述到：“当时，国内在这个领域的研究还非常薄弱，实验室的条件也比较简陋，很多关键的实验设备都需要自己动手设计组装。”面对重重困难，彭彦昆教授和他的团队克服了经费紧缺、技术平台不足等问题，逐步建立起了完善的实验室，推动了国家自然科学基金、863计划项目等多个重点研发项目的顺利实施，获得了多项国家专利，并创制出多种实用检测分级装备。同时，彭彦昆教授经常带领团队参加一些国际交流学会，也邀请一些外国专家到中国来访问。通过多年时间的积累，获得了多项科学技术奖，其中包括2017年度国家技术发明奖二等奖。近5年，团队发表了SCI/EI论文180多篇。可以说，目前，彭彦昆教授团队在农产品无损检测领域的研究达到了先进国家的相近水平，一些核心技术居国际领先。技术转化：从实验室到市场仪器研发出来了，另一个问题也逐渐暴露出来。“对于一些实际应用，虽然我们自己开发的仪器样机已经可以得到非常好的检测效果，但是由于太多企业有着非常强烈的应用需求，仅依靠样机无法满足行业的大量应用需求，这在当时是个很大的矛盾。”彭彦昆教授讲述到。彭彦昆教授深知，科研成果只有转化为实际应用，才能体现其真正的价值。他积极与企业合作，将实验室的研究成果转化为市场上可行的产品。近年来，团队成功将17项专利技术转让给国内的优秀的仪器制造企业，对此彭彦昆教授分享了两个具体案例：肉品检测仪器方面，团队将专利转让给无锡谱视界科技有限公司，该公司将专利技术开发成可量产的生鲜肉品质分析仪，并成为公司主打产品，其中包括迷你型、掌上式、台式、便携式等。在功能上不仅可以检测出肉质新鲜程度等级，还能对人们关心的感官品质和营养品质做出预测评价和分级；应用场景包括但不限于生鲜肉及肉品生产、加工、储运、物流企业、肉品品质监管部门……目前，这些仪器设备在肉品行业已开始大量应用。粮食检测方面，已有两个专利技术及相关装备技术转让给北京雪迪龙科技有限公司，目前该公司正在批量生产相关便携式仪器，仪器功能可实现一键检测粮食的水分、脂肪、蛋白、淀粉等数据指标。在水果蔬菜等更多细分领域也有很多类似案例。正是这些高效便捷的检测仪器，大大提升了农产品检测分级的效率和准确性。彭彦昆教授团队持续深入研究，不断完善、优化技术，企业产品也随之不断迭代升级，科研成果从实验室延伸到设备制造企业，再由企业辐射到整个行业。北京卫视对彭彦昆教授的视频采访彭彦昆团队研发的肉品新鲜度检测装置无锡谱视界科技有限公司制造的肉品检测装置产品在彭彦昆教授看来，越是贴近民生的科研领域，技术设备的研发方向更应该面向大众实际需求，不能过于以工程师思维为导向，他坦言到：“过去我们在仪器研发思路上出现过盲目现象，比如过度追求某个品质指标的精度以及可检测参数维度，尤其是民用场景下脱离了实际需求，老百姓并不在乎测得的大量数据的具体数字，往往更期待能看到农产品几个关键特征品质指标及其品质的等级就够了。所以说做研究一定要接地气，不能论文写的高大上，做出来的设备大家不爱用。”与此同时，彭彦昆教授还强调研究成果面向大众宣传的重要性，“要对消费者进行宣传，比如农产品品质分等分级的重要性，能让消费者个体按着自己的喜好和健康需求选择最适合的食用农产品。要做科普宣传，要让老百姓知道我们有了怎样的仪器，了解我们用到了怎样的技术，”他说，“我们的技术怎么和实际需求联系到一起？这一过程需要进行科普，当老百姓都认识到了，企业就能更加重视，市场才能进一步扩大。”未来展望：从农产品安全到品质提升在采访中，彭彦昆教授谈到了无损检测技术的发展趋势和面临的挑战。他认为，未来，食用农产品安全问题将逐步减少，而人们对农产品品质的需求将持续上升。当前阶段，无损检测技术对于成分含量较高的农产品安全指标可以做比较理想的分级检测，但针对微量成分的检测，例如农药兽药残留、重金属残留、致病微生物等检测还面临很多挑战，在检测精准度方面，尚不能取代传统的检测方法。对于这一挑战，彭彦昆教授给出了未来发展方向预测，他说：“无损检测技术想完全取代传统的检测方式，依赖于芯片技术的发展。伴随芯片技术的发展，图谱分辨率提高，将大大提升检测装备的精度，使得农产品的农药兽药等有害的微量残留都能被精准测出。此外，人工智能算法和大数据技术的发展也将使无损检测技术更加智能化，能够分析出影响农产品品质的复杂环境因素，以及生产加工过程的影响因素。”后记 访谈时，彭彦昆教授特别寄语年轻的研究者，他分享到他的老师，中国工程院蒋亦元院士的观点对他影响深远。蒋院士认为：为做好农业工程领域的创新研究，必须要具备三种技能：一是要具备深厚的数学基础，二是要熟练掌握计算机技术，三是要具备良好的英语能力。同时，彭彦昆教授强调，年轻学者应该结合自己的兴趣选择研究方向，并且要有社会责任感，选择的方向要根植于社会需求。当兴趣与国家、社会的需求相结合，和自己的基础能力密切相关，这是能有所建树的关键。而选择方向时，不仅要追求深度，还要注重广度，要积极学习人工智能、大数据、物联网等新技术，将其与自己的研究相结合，做好产前产后数据链的结合，让检测更准一点，让老百姓更信服一点。 最后，彭彦昆教授建议年轻学者要到一线去工作，去实践，亲自干10年，这样才能更好地指导学生，找到正确的探索方向。彭彦昆教授简介：中国农业大学领军教授、博士生导师，国家农产品加工技术装备研发分中心主任，日本东京农工大学博士。长期从事农产品品质无损实时检测新方法、关键技术、智能装备研究。主持完成国家和省部级科研项目/课题26项，以第一或通讯作者发表SCI/EI 论文300多篇，授权专利100多项，主/参编专著16部，制定标准10多项，创制农产品品质无损检测分级系列装备20多种，以第一完成人获国家/省部级科技奖8项。访谈编辑：涂润林

项目编号：440001-2022-36922项目名称：佛山检测院2022年度仪器设备采购（第一批）项目采购方式：公开招标预算金额：4,200,000.00元采购需求：合同包1(DR数字射线机):合同包预算金额：3,000,000.00元品目号品目名称采购标的数量（单位）技术规格、参数及要求品目预算(元)最高限价(元)1-1无损探伤机数字射线检测系统（DR）3(套)详见采购文件3,000,000.00-本合同包不接受联合体投标合同履行期限：自合同签订生效之日起90个日历天内合同包2(光谱仪等):合同包预算金额：1,200,000.00元品目号品目名称采购标的数量（单位）技术规格、参数及要求品目预算(元)最高限价(元)2-1光学式分析仪器便携式荧光光谱仪1(台)详见采购文件300,000.00-2-2光学式分析仪器紫外可见分光光度计1(台)详见采购文件120,000.00-2-3建筑工程仪器笔式电磁超声高温腐蚀检测仪10(台)详见采购文件700,000.00-2-4金属材料试验机便携式里氏硬度计4(台)详见采购文件80,000.00-本合同包不接受联合体投标合同履行期限：自合同签订生效之日起90个日历天内

ATAGO提供可靠的光学和红外测试解决方案，应用覆盖食品，饮料，制药，化工及其他多种工业领域。如下是ATAGO无损非破坏（红外）糖度计的产品知识： Q：可测量哪种水果？A：苹果。未来规划（梨，番茄，桃子等等） Q：果皮颜色会影响测量结果吗？（红/绿苹果）A：不受颜色影响。 Q：水果生长过程中可以评定成熟度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：可对水果进行全程种植监测。直接把仪器样品台贴合树上果实表面即可测出糖度，无需采摘。 Q：测量前需要对水果作哪些准备工作？A：无需切开果实，无需掰开，无需榨汁。 Q：可否测量有关苹果加工类产品的糖度？A：包装类产品可使用便携式糖度计PAL-O或者便携式糖酸一体机，详情可与ATAGO中国分公司联系。 Q：测量同一个果实出现不同数值？A：苹果糖度取决于日照时间和日照面积等因素，糖度读数只针对苹果与样品台接触面的数值。 Q：水果温度会影响测量吗？A：先让无损非破坏（红外）糖度计对水果温度适应片刻后方可测量。把仪器和水果放置在同一地方让其对周围环境温度适应片刻后方可测量。

写在走访之前：几乎每个人每天都会接触食品，但是大部分人不知道食品智能化与自动化装备是食品行业最大的一块短板。随着中国食品工业的发展，在线检测设备的需求也随之增加，有一个科研团队已经在这个领域深耕三十多年。2024年1月，江苏大学邹小波教授带领的食品无损检测与智能加工装备团队入选教育部第三批“全国高校黄大年式教师团队”，该团队是国内较早开展食品、农产品品质无损检测研究的团队，在20世纪80年代末期就利用各种声光电技术开展了农产品无损检测研究。2008年，该团队 “食品、农产品品质无损检测新技术和融合技术的开发”获得国家技术发明二等奖，2019年，团队“特色食品加工多维智能感知技术及应用”再获国家技术发明二等奖！这样一个团队是如何炼成的？专注于哪些特色食品？无损检测技术在食品加工业应用的现状如何？带着这些问题，仪器信息网采访了这个团队的开创者赵杰文教授和现在的中坚力量邹小波教授。左：邹小波教授 右：赵杰文教授 从校园到生产一线——研究者需要主动深入生产一线2005年，在赵杰文教授的指导下，邹小波完成了自己的博士学业。之后导师建议他到企业去看看，了解企业一线的需求是什么，在企业里跟工人在一起，也更容易知道工人或企业一线的问题在哪里。于是在2006—2008年的三年时间里，邹小波走进江苏恒顺集团（原镇江恒顺酱醋厂，始于1840年的中华老字号企业），并在那里完成博士后研究工作。师徒两代人在食品检测领域的治学研究理念，也由此传承开来。对此，邹小波直言：“在企业一线发现问题，与工人建立友谊，这个过程非常有意思。问题是各种各样的，可能是检测上出现问题，也可能机械上的问题……这是综合性的，在企业一线可以很快锻炼一个人的能力，不是说我们在实验室里做的一些高大上的东西，在生产现场就一定能用到。”对食品行业的一些老字号企业来说，其产品基本源于几代人通过摸索总结出直观经验，生产环节感控完全依靠人工、操作靠手工，品控全凭师傅经验。为了适应现代工业化的产品生产，老牌企业也亟需食品领域的科研人员走进生产一线，深入探索工艺原理，以科学的方式共同守护和发扬这些非物质文化遗产。“各版本教科书上写道，醋的发酵温度最好控制在43℃以下，但在企业实际生产现场，我们发现发酵进行至第2—3天时，温度会到升到50℃以上。为什么前人总结的工艺流程经验和书中记录有偏差？企业没有测量过，也没有深究其原因。经过测量研究，我们发现这是发酵工艺的一个自杀菌的过程，前期通过高温将其他杂菌杀灭，保留优势醋酸菌，反而提升了转化效率。然后我们想办法进行了自动化改造，保留镇江香醋这一非物质文化遗产的传统工艺。”邹小波举例道。对于这一段经历，邹小波还回忆道：“出来以后的一个明显感受，就是企业生产中的很小一个问题，在我们看来不是什么难题，但是企业本身很难发现。比如，一些百年老字号，多年以来一直这样运行下来，很顺利，活得也不错，很容易形成思维惯性。企业自身往往是没有动力推进革新或者提高效率。当外来的高校研究力量参与进来时，企业就可以看到其中的问题。比如，醋生产企业的全年产能呈V形，每年七八月份产能最低，我们去了之后发现之所以七八月份产能低是因为气温高了控制不住微生物，按照原来的工艺控制不住微生物，那么找到这个问题后我们会想到解决问题，在不改变工艺的前提下控制生产过程中的温度。”自博士后出站后，邹小波团队一直保持与恒顺集团、今世缘酒业，还有传统制茶企业等一批优秀食品企业的合作。经过十几年的共同努力，2019年，由邹小波、陈全胜、石吉勇、李国权、张春江、赵杰文完成的“特色食品加工多维智能感知技术及应用”项目，聚焦我国特色食品智能化加工的瓶颈问题，围绕中华特色食品加工多维智能感知技术及应用开展研究，在特色食品风味的多维感知仿生评价、加工过程参量的多维分布成像化检测，及智能化加工装备创制三个方面取得了原创性突破，获国家技术发明二等奖。邹小波认为国家的博士后培养一定要与企业结合，因为博士在毕业后的研究能力已经达到相当的水平，已经达到科学研究的要求了，到企业去就能发现这些问题。赵杰文认为中国的传统食品产业很需要研究力量加入，因为企业原来对生产的工艺和原理探索不深，很多食品的质量管控靠人工，经验靠师傅，操作靠手工，很难实现工业化生产，很多只能在小范围内传播，或者成为非物质文化遗产，甚至消失在人们的视野中。醋胶囊无损检测人工智能——食品无损检测的第二个春天过去十余年，食品行业对国家GDP增长做出很大的贡献，食品行业每以年20%左右的速度在增加，作为民生之根本，若想提升食品质量、保障食品安全，传统的生产模式必须要接受改造升级。赵杰文教授今年近八十岁，仍然每个工作日来食品楼的办公室工作，他带着坚定的语气分享：“传统食品行业走向数字化、信息化、智能化是必然的，这条路可能很漫长，中间也可能有曲折，但这也是无可避免的。一开始的时候，人们可能不太接受，这个过程中有些地方确实做的不好、不够理想，比如，出现自动化技术代替人工后风味丧失的情况。原因是什么？归根结底还是我们的科研程度没到位，仪器精确度等各方面技术能力也没到达到相应的高度。”中国的食品无损检测技术发展到今天，在几代科研人员的努力下取得了长足的进步，然而这一过程并非一蹴而就，很多时候也依赖于其他技术的出现和突破。对此，邹小波说道：“过去，我们要对生产一线的实验对象做近红外光谱采集，想把海量的现场数据带回来是很困难的，后来，因为有了4G、5G技术，现场采集到的信息可以时时传送回实验室。比如，在新疆就可以直接使用我们制作的手持式检测设备，只需要按一下按钮，苹果的光谱数据可以很快传送回实验室中。”在谈及食品无损检测技术未来的发展趋势时，邹小波认为AI（人工智能）技术的突破，将使食品无损检测迎来第二个春天。团队的每个成员都要学计算机学科的很多知识以及人工智能相关课程。他说：“过去，传感器能检测到相应的信号，比如，近红外等检测仪能获取图像和信号，但在过去由于算力不够，对于信号的处理和传输是个大问题。一张高光谱图像的数据量大小就有1—2GB，这个大信号在原来需要耗费科研人员极大的精力来提取数据特征。现在有了AI技术，把这图像数据交给 AI模型去找这个特征就行了。算力的提升，为无损检测工作带来更多的可能。”对此他举例说到：“我们利用已有硬件方案制作了一个应用模型，对你面前的饭菜拍张照片，系统可以识别你吃了什么、饭菜里有多少热量、你的饮食是否合理……我们将21万幅图像数据交给AI进行深度学习，构建出这个模型。在过去，对于这样一个场景做近红外光谱分析，其中大概有1000至3000多个变量，我们只能提取一个区间或者提取某几个光谱进行建模。现在把这些光谱数据交给 AI去处理，这给无损检测带来一个很大的飞跃。深度学习模型在无损检测中的应用会越来越多。”“中国在这方面也有独特的优势，中国人口多,市场大，有大量数据可以用于建立更精准、稳健的模型。”赵杰文补充道。工科主导——食品检测行业需要更多复合型人才以往，高校在食品专业的教学设计上，较为侧重化学学科的教学，实验训练上又普遍倾向生物学范畴，相比之下，对于检测仪器应用、数据处理和运用能力的要求相对较弱。对于食品无损检测技术在新形势下的发展要求，有着农业机械工程和自动化检测专业背景的邹小波教授，在谈及给年轻研究者在该领域职业发展的看法和建议时提到了一个困境：高等院校食品专业的工科能力在下降，工科生的理科化现象日益严重。“大家都更倾向于发文章，对着电脑做学问，要不就是喜欢在实验室里面摇瓶，而不愿意去企业生产一线。”邹小波说道。赵杰文也对此做出深入解释：“我们要在食品领域搞出成绩，要涉及到很多专业，反而食品专业本身倒不一定是最重要的。年轻的研究者之前不是学食品专业的也没关系，与企业联合的研究更需要工程能力、机械设计水平、材料知识、数据分析与处理能力、编程能力……这些都是学生科研人员需要具备的，因为行业本身也是各个专业互相交叉、渗透。硬件越来越先进，仪器精度越来越高，尤其是在人工智能技术爆发之后，应用数学也越来越重要，甚至商业知识面太狭窄也会对个人发展有很大限制。”他认为现在学生吃苦精神和创新能力不够，思维活跃的学生才容易出成绩，如果教育体制不能从小给到孩子自由发展的空间，就容易养出死板的学生。学生缺乏吃苦精神可能因为独生子女比较多。对于复合型人才的培养，学生和科研人员自身的努力学习很重要，但教学环境的塑造影响也很大。“我曾经带一个本专业学生做过一个课题研究‘用高光谱对黄瓜叶片缺素检测’，对黄瓜叶片进行高光谱拍照，就可以检测出缺乏的元素。然而后来不得不停掉这个项目，原因是评审人员认为这项研究不符合食品专业的内涵。现行专业结构划分对跨专业培养的容忍度太低，这给学生的培养也带来一定的障碍。”邹小波举例道。咱们的大学专业分得过于细致，学科也分得过于细致。邹小波呼吁，为尽快适应食品领域在社会层面的高速发展需求，高校专业在设计、人才培养模式上也应该尽快做出与时俱进的适配、调整和改变。江苏大学食品无损检测团队核心成员（右起：邹小波、赵杰文、孙宗保、石吉勇）江苏大学食品无损检测团队（前排左起：刘伟民、蔡健荣、姜松、陈全胜、赵杰文、邹小波、黄达明、黄勇强、黄星奕后排左起：林颢、孙宗保、欧阳琴、黄晓玮、石吉勇、武小红）水果无损检测设备利用声学原理开发出的蛋品无损检测设备邹小波简介：邹小波，博士、“长江学者”特聘教授、国家“万人计划”科技创新领军人才和国家百千万人才，获得全国百篇优秀博士论文、中国青年科技奖和国务院特殊津贴专家，食品科学与工程教指委委员和农业部苹果产业岗位科学家。 他立足食品无损检测技术创新，围绕食品智能化检测与加工开展研究与教学。撰写英文专著1本，由Springer和科学出版社海内外同时发行，另出版专著与教材5本。以通讯或第一作者在食品传感检测与加工领域国际知名学术期刊发表SCI论文119篇（他引累计1614次，高被引论文2篇，单篇最高被引500多次），EI论文158篇（其中71篇论文SCI同时检索），应邀在行业权威期刊（IF≥4）撰写综述6篇。以第一发明人授权美国发明专利3件和德国专利1件，中国发明专利43件。 获国家技术发明二等奖2项（第1和第3），教育部技术发明一等奖、江苏省科技一等奖等省部级奖6项。还先后获得霍英东优秀青年教师奖、江苏特聘教授、中国食品和包装机械协会青年科科技奖、中国食品科学杰出青年奖、江苏省十大科技之星、中国机械工程学会青年科技成就奖、科技部创新领军人才等。江苏大学食品与生物工程学院简介：江苏大学食品与生物工程学院是江苏大学办学历史最悠久、综合实力最雄厚的学院之一。食品科学与工程为A类学科，学院现有食品科学与工程系、生物技术系、食品质量与安全系、食品营养与健康系（筹建）、中心实验室及农产品加工工程研究院、物理加工研究院7个基层教学组织，并建有江苏省高校智能农业与农产品加工国际合作联合实验室、农业部蔬菜脱水加工技术集成基地、江苏省食品智能制造装备工程实验室、江苏省农产品物理加工重点实验室、国家农产品加工技术装备研发分中心等7个省部级科研支撑平台。学院获国家发明技术二等奖1项，全国创新争先奖1项，神农中华农业科技奖科研类成果一等奖1项，江苏省科学技术奖一等奖1项，国家专利金奖2项。食品与生物工程学院开发已经应用成熟的在线检测技术：气味可视化技术用于食品新鲜度指示包装； 多传感融合技术用于食醋、白酒等固态发酵过程监控；多传感融合技术用于工业化主食菜肴加工过程监测；基于电化学、荧光、比色、拉曼光谱技术用于食品、农产品中微痕量有害物质快速检测；利用近红外、高光谱、多光谱技术检测水果内外部品质及分级分选。采访编辑：涂润林

便携式显微镜之所以在工业检测、科研和考古等领域得到广泛应用，主要是因为它克服了传统显微镜笨重、不易移动、操作繁琐等缺点。便携式显微镜设计紧凑，重量轻，携带方便，可以随时随地进行检测。便携式显微镜的几个典型的应用场景如下：一、表面检测在制造业中，产品的表面质量对其性能和使用寿命至关重要。便携式显微镜可以快速准确地检测产品表面的微观缺陷，如划痕、凹坑等。便携式自动对焦显微镜MSBTVTY检测喷漆划痕二、电子行业在电子行业中，对元器件的检测要求非常高。便携式显微镜可以用于观察、检测电路板、芯片等元器件的微观结构，确保其质量。同轴光金相显微镜检测晶圆示意图三、金属加工金属加工过程中，常常需要对工件进行无损检测。便携式显微镜可以通过观察金属的微观结构和质量，以及焊接点的连接质量等，检测其内部缺陷，提高工件的质量和可靠性。便携式显微镜MSA600S检测刀具划痕四、纺织行业纺织品的纤维结构和品质对其性能和外观至关重要。便携式显微镜可以用于观察纺织品的纤维结构，检测其质量和均匀性。五、考古行业便携式显微镜是分析鉴定和保护文物工作最常用的分析工具之一。由于其小巧便携、价格便宜、实用性强、操作简单等特点，越来越多的博物馆、科研机构的科技考古实验室都配备了便携式显微镜。便携式显微镜多用于观察纸张、织物、陶瓷、青铜器、石器等各类文物，也可以在考古现场对土壤等进行微观观察，是考古时最常用的工具之一。便携式显微镜看古玩六、生命科学研究在细胞生物学和解剖学研究中，便携式显微镜有助于观察细胞、组织、器官的超微结构和形态特征，以及病理变化等问题。在医学诊断中，它能够帮助医生对皮肤、黏膜等部位进行快速、准确的检测和诊断，例如用于鉴别癌细胞、真菌感染、精子计数等。随着科技的不断进步，便携式显微镜的性能和应用领域还将继续拓展，为科研和实际应用带来更多可能性。

近期，中国科学院上海光学精密机械研究所科技考古中心与湖北省博物馆、湖北省考古研究所密切合作，采用高性能便携式激光共焦显微拉曼光谱仪和便携式X射线荧光光谱仪对著名的曾侯乙墓出土的战国早期蜻蜓眼玻璃珠成功进行了原位无损检测。 　　光谱仪是将成分复杂的光分解为光谱线的科学仪器，由棱镜或衍射光栅等构成，利用光谱仪可测量物体表面反射的光线。阳光中的七色光是肉眼能分的部分可见光，但若通过光谱仪将阳光分解，按波长排列，可见光只占光谱中很小的范围，其余都是肉眼无法分辨的光谱，如红外线、微波、紫外线、X射线等等。通过光谱仪对光信息的抓取、以照相底片显影，或电脑化自动显示数值仪器显示和分析，从而测知物品中含有何种元素。这种技术被广泛地应用于空气污染、水污染、食品卫生、金属工业等的检测中。此次光谱仪成功用于著名的曾侯乙墓出土的战国早期蜻蜓眼玻璃珠原位无损检测。 　　该项研究确定了这些精美的玻璃珠属于钠钙硅酸盐玻璃体系，采用锑基、锡基化合物作为着色剂/乳浊剂，符合西方常用玻璃的化学成分体系和制作工艺特征，与兴盛于我国战国时期的铅钡玻璃不同。 　　结合器型、纹饰的分析结果，研究认为，此次检测的蜻蜓眼玻璃珠的制作技术应该是多元化的，且可能来自于古埃及或东地中海沿岸地区的彼此之间有相互交流的不同制作中心。这一发现为古代丝绸之路上与古代玻璃相关的经济文化交流提供了新的证据。 　　鉴于便携式光学与光谱学方法的优势及其广阔的应用前景，上海光机所科技考古中心目前已成功将多种分析技术应用于对中国新疆拜城克孜尔、河南淅川、湖北江陵、广西合浦等地区出土的古代玻璃化学成分、锑基、锡基乳浊剂/着色剂以及原材料残余物等的相关研究中，确定了我国出土的春秋、战国至唐、宋时期的钠钙玻璃与西方同类制品中锑基和锡基着色剂、乳浊剂出现的时间顺序基本一致。相关研究成果目前已在《中国科学》、Journal of Archaeomety Science、Archaeometry、Microscopy Researchand TechNIque、Journal of Raman Spectroscopy、Journal of X-Ray Spectrometry等多个学术期刊中公开发表。 　　古代玻璃、青铜和陶瓷都曾在人类文明发展过程中发挥过重要作用，而新兴科学技术的应用将有助于探索古代玻璃中所蕴藏的奥秘，为中、西方政治、经济、文化交流提供重要信息。该研究受上海市公共研发平台项目、科技部973项目以及科技部国家科技支撑计划项目的支持。 　　中国是文物大国，但却并非文物保护强国。一直以来，国内物质文化遗产科学研究和保护的总体形势极为严峻，如何利用科学技术更好的为文化遗产保护服务?应建立物质文物保护的科技支撑体系，该项研究顺应我国物质文化遗产领域对文物保护和科学研究仪器装备的具体需求，对加强国内物质文化遗产领域的信息交流有着重大意义。

粮油检测解决方案粮油发展现状国以民为本，民以食为天，食以安为先。可见在中国这个农业大国里，保障食品安全十分重要。在涵盖中国所有80万农村的农享网——这个我国最大的农产品供需交易信息网上，五谷粮油分类排在了首位，其在食品领域的地位不言而喻。截至目前，农享网里高达12730个粮油的小类供应信息，是所有农产品分类中最多的。在这些分类繁杂的粮油产品里，多数粮油的品质良莠不齐，识别品质好坏，保障人民的食品安全尤其重要。多数粮油在生产过程中存在一种或多种品质不过关而对人体产生危害的风险，它可能来自原料，也可能由于生产中的污染和恶劣的仓储条件。除此之外，从原料到最终成品的粮油，生产的每一个阶段都可能发生化学污染，如化学添加剂、有毒重金属、动物性毒素、硝酸盐等。都会影响人的生长发育、可能会导致慢性中毒、急性中毒、致癌或者致死的后果。粮油检测传统方法弊端目前，粮油检测方法多为化学方法，这些方法必须在实验室由专业人员操作。费时费力，准确度也不高，化学试剂的使用也可能会伤害监测人员的健康，且废弃化学试剂容易污染环境。同时此类方法改变了被检测粮油的本质属性，具有不可恢复性。因此不能广泛应用于检测中。解决方案拉曼光谱技术作为一种现代的无损智能检测技术，应用在粮油检测上具有很多优点：一是在不破坏被检测粮食的前提下对其进行质量评估；二是可对粮食进行在线、实时检测，减少检测时间和增加检测效率。由此可见，拉曼光谱技术在快速分析、检测判别方面具有巨大的潜力，是未来粮油品质检测的重要发展方向。可广泛应用于食品企业、公共卫生部门（食品安全监督管理部门和卫生防疫部等）、还有农业生产基地、农贸市场等。方案特点1、快速鉴别粮油真假和粮油变质2、非常适合非专业人员的现场快速鉴别使用3、操作简单应用图1两种塑料米的鉴别（左为785nm，右为1064nm）, 1064nm很容易鉴别两种塑料米相关产品1064nm便携式拉曼光谱仪 型号：ATR3000-1064 1064nm高灵敏度便携式拉曼光谱仪 型号：ATR3110-1064

过氧乙酸消毒剂是一种强氧化剂，为无色液体，有强烈刺激性气味，具有酸性腐蚀性，必须稀释后使用。过氧乙酸可分解为乙酸、氧气，与还原剂、有机物等接触会发生剧烈反应，有燃烧爆炸的危险。临床医学上，过氧乙酸水溶液可用以对物块表层、皮肤、黏膜、餐具、蔬菜水果、新鲜水果、自然环境的消毒杀菌。依据临床医学认证说明，过氧乙酸水溶液的使用方法使用量是黏膜消毒杀菌用0.02%浓度值，皮肤和环境污染的物件表层、水果蔬菜等消毒杀菌用0.2%浓度值，1.5%水溶液可用以厨具、纺织物、电子温度计等的侵泡消毒杀菌。喷雾器或加温挥发蒸熏用以环境消毒，日用量1～3g/m3（按过氧乙酸计）。ATAGO（爱拓）全新推出“过氧乙酸检测仪 PAL-Peracetic Acid (COVID-19)”仅需少量样品，3秒就能快速检过氧乙酸浓度！钛电极，耐用性更好，抗腐蚀性更高！型号PAL-Peracetic Acid (COVID-19)货号1557测量范围10-1000ppm电源2 x AAA 碱性电池 国际防护等级IP 65尺寸和重量5.5 x 3.1 x10.9cm，100g创新点：临床医学上，过氧乙酸水溶液可用以对物块表层、皮肤、黏膜、餐具、蔬菜水果、新鲜水果、自然环境的消毒杀菌。依据临床医学认证说明，过氧乙酸水溶液的使用方法使用量是黏膜消毒杀菌用0.02%浓度值，皮肤和环境污染的物件表层、水果蔬菜等消毒杀菌用0.2%浓度值，1.5%水溶液可用以厨具、纺织物、电子温度计等的侵泡消毒杀菌。喷雾器或加温挥发蒸熏用以环境消毒，日用量1～3g/m3（按过氧乙酸计）。 ATAGO（爱拓）便携式过氧乙酸检测仪

仪器信息网讯 2013年7月3日、4日，中国农业大学食品学院组织召开了&ldquo 食品质量安全无损检测系列专题报告会&rdquo ，两场报告会皆吸引了30多名相关领域的专家、学生参加。 　　食品质量安全备受世人关注，无损检测技术发展迅猛，其中近红外光谱和太赫兹光谱技术是其中的佼佼者。 　　7月3日的专题是由日本京都大学大学院农学研究科近藤直教授做题为&ldquo Agricultural Products Grading Systems with Nondestructive Inspection Sensors&rdquo 的报告。 　　在水果分级过程中，水果位于传送带上，CCD摄像机配置在传送带的上方及周边，在传送带的两侧安装有无损伤检测装置。当水果通过CCD摄像机时，水果的颜色、大小、形状、表面损伤情况等均被记录下来，通过这些信息的计算机处理即可完成一般分级作业。若想进一步了解内部质量情况，可通过无损伤检测装置测定糖度和酸度等指标。无损伤检测方法按检测项目大致可分为近红外糖酸度分析法、力学成熟度分析法、可见光成熟度分析法、激光分析法、X射线分析法，其中近红外分析法应用的最多最广，技术相对成熟。 　　7月4日由日本京都大学大学院农学研究科小川雄一副教授做题为&ldquo 太赫兹波在食物生产中的应用展望&rdquo 的报告。 　　虽然太赫兹技术现处于初级阶段，却有着巨大的潜力。尽管它受到现有系统的限制，但改善检测能力，可以在质量控制和食品检验中应用并达到商业化。并且，太赫兹光谱具有其独特的优势，如其光子的能量只有毫电子伏特，与X射线相比，不会因为电离而破坏被检测的物质 太赫兹辐射对于很多非极性物质，如电介质材料及塑料、纸箱、布料等包装材料有很强的穿透力，可用来对已经包装的物品进行质检或者用于安全检查 此外，大多数极性分子如水分子、氨分子等对太赫兹辐射有强烈的吸收，可以通过分析它们的特征谱研究物质成分或者进行产品质量控制 同时，许多极性大分子的振动能级间的间距和转动能级间的间距正好处于太赫兹频带范围，使太赫兹光谱技术在分析和研究大分子方面有广阔的应用前景。 　　报告会由中国农业大学食品学院韩东海教授主持。 报告会现场 撰稿：刘丰秋

随着现代科学技术的迅速发展，工业现代化进程日新月异，人们对产品质量的要求也越来越严格。为保证所用零部件的优异质量，需要在不损坏检测对象的内外结构及使用性能前提下对零部件进行检测，无损检测已然成为产品和材料的静动态检测以及质量管理中的必经流程。1895年，德国科学家在研究的过程中发现了X射线；1990年，人们开始利用X射线对物品进行检测；1922年，美国建立了第一个X射线实验室；1987年，我国开始引用无损检测技术[1]。虽然我国无损检测技术研究的起步时间比较晚，但是经过几十年的努力，现在已经取得了一系列的研究成果，和一些发达国家之间的距离也在不断缩小。现阶段，我国共有无损检测人员30余万，无损检测专业机构约2000家，有无损检测队伍的制造及安装企业超20000家，现有无损检测国家标准200余项，每年和无损检测相关的仪器销售和技术服务总额超过100亿元[2]。近年来，我国无损检测行业的发展有以下几个显著特点：（1）应用领域越来越广泛，几乎涵盖了各主要工业部门。除了航空、航天、船舶、兵器、铁路、核电、冶金、石油化工、特种设备、汽车制造、矿山机械等领域外，在海底石油勘探和海洋石油平台、高速铁路、高速公路、特高压输电线路和变压器、核反应堆部件等诸多新领域也有良好的发展势头。（2）检测方法更加多样化，以适应不同材料、不同结构、不同部件的检测需求。除了RT、UT、MT、PT、ET等五大常规检测方法外，近年来CT、DR、CR、TOFD、PAUT等技术发展迅速并走向成熟，得到了广泛应用。AT、VT、MFL、LT、GW、IT、H/S、ST等非常规的检测方法也得到了大量应用，并逐步成为新的常规方法。（3）技术创新能力不断增强，无损检测技术取得显著进步。近年来，各种无损检测技术研究工作十分活跃，一批具有自主知识产权的新技术、新方法、新仪器不断问世，部分检测领域已经由“跟跑”状态上升为“并跑”甚至“领跑”状态，我国目前已经能自主开发从微焦点射线源到普通射线源再到15 MeV直线加速器的各类工业CT/DR系统；TOFD、PAUT等技术基本能实现自主保障，已经形成具有很强竞争力的生产基地。当前，我国无损检测市场主要的设备生产商有Olympus、General Electric、Sonatest、Parker、YXLON、Magnaflux、Nikon、Karl Deutsch、Zetec等进口品牌，以及丹东奥龙、日联科技、三英精密等国产品牌：Olympus Corporation（奥林巴斯），创立于1919年，以显微镜事业起家，总部位于日本东京，致力于为医疗、生命科学和工业设备行业创建以客户为导向的解决方案，业务遍及全球近40个国家和地区。在中国设有奥林巴斯（中国）有限公司，主营产品包括无损检测、荧光光谱仪和X射线衍射分析仪、工业显微镜、工业内窥镜。General Electric（美国通用电气，简称GE）创立于1892年，总部位于美国波士顿，是一家创造由软件定义的机器，集互联、响应和预测之智，致力变革传统工业的全球数字工业公司。 作为无损检测行业的全球领导厂商，GE在中国设有多家公司，可提供胶片系统、超声、涡流，X射线、计算机射线成像(CR)、数字化射线成像(DR)和工业内窥镜等多个领域的各种便携式检测仪器和大型检测设备。Sonatest（声纳）始于1958年，总部设在英国，并提供全球销售管理和制造，目前已成为外界注目的超声波无损检测仪器供应商之一。声纳在英国、美国和加拿大都设有办事处：在加拿大设有研究和产品开发团队，为声纳设计先进的仪器，如相控阵和常规超声波探伤仪；在美国设有办事处，为该地区提供销售和产品服务和支持。YXLON（依科视朗）于1998年成立，总部位于德国汉堡，由飞利浦工业X射线有限公司和丹麦安德烈斯公司合并而成，并迅速成长。2007年成立依科视朗（北京）射线设备贸易有限公司，主要从事X射线为基础的测试设备和系统的批发、进出口，售后和技术服务及转让，X射线为基础的测试设备和系统技术的研究和开发。Magnaflux（磁通）成立于1934年，总部位于美国，是表面和次表面探伤产品领域的跨国企业，其产品覆盖磁粉探伤、渗透探伤用化学材料和设备以及其它无损检测相关的附件产品。2009年，磁通在中国上海设立办事处，2014年投资3,750万美元在中国吴江建立生产及研发基地，该基地是美国磁通继美国、英国、德国、巴西和印度之后全球第六大生产基地。NIKON（尼康）设立于1917年，总部在日本东京，基于百年来在精密与光学领域积累的技术，在全球范围内提供以照相机为代表，FPD曝光设备、半导体装置、显微镜、光学零部件、测量/检测系统等多样产品和解决方案。在工业仪器业务板块，可提供CNC影像测量系统、X射线CT检查装置、大尺寸非接触式测量系统等。尼康在中国上海、北京、广州分别设有子公司。Karl Deutsch(卡尔德意志)自1949年成立以来，KARI DEUTSCH公司一直致力于无损材料测试设备的开发和制造 ，产品范围包括用于超声、磁粉和渗透检测的设备，探头，化学检测设备和系统，壁厚、涂层厚度和裂纹深度测量仪等。公司在北京设有办事处。Zetec（美国捷特）成立于1968年，为Roper Technologies，Inc.的子公司 ，是采用涡流和超声技术的先进的无损检测产品的主要供应商，在魁北克市设有全球工程和制造中心，并在华盛顿州 Snoqualmie 设有公司总部。Zetec在中国上海和北京设有办事处。丹东奥龙是X射线探伤仪器、射线分析仪器、材料试验机及超声清洗设备研发、生产和销售为一体的企业集团。传承50余年中国射线仪器研制历史，旗下拥有：丹东奥龙射线仪器集团有限公司、上海奥龙星迪检测设备有限公司、深圳奥龙沐衡科技有限公司、丹东奥龙电子仪器有限公司、丹东奥龙检测技术服务有限公司、丹东奥龙中科传感技术有限公司。 日联科技成立于2002年，是一家专业从事X射线技术研究和X射线智能检测装备研发、制造的高新技术企业。在无锡新区自建4万多平米的现代化工厂和研发中心，并在深圳和重庆建立大型制造工厂，在西安设立软件公司，并于北京、沈阳、天津、西安、青岛、武汉、成都、宁波、厦门、乌鲁木齐等地设有销售及服务处。三英精密成立于2013年，是一家专业从事X射线CT检测装备研发和制造的国家高新技术企业，拥有自主核心技术，现已发展为国内X射线CT产品种类齐全的解决方案提供商。公司产品涵盖X射线三维显微镜、显微CT、工业CT、计量CT、平面CT、卧式CT、X射线在线检测设备和移动车载CT检测中心等。随着近几年国家层面对无损检测领域的大力投入，我国的无损检测技术已在一个比过去任何时候都高得多的平台上发展。当前我国在无损检测基础理论研究、技术开发、仪器设计和研制等方面也已能够在全球占有重要一席。然而在一些领域，我国的无损检测仪器、设备制造商还尚不具备参与国际竞争的能力。改变高端技术、设备依赖进口，低端、同类产品过多的局面，还需相关生产厂商、院校研制单位等的共同努力。参考文献：[1] 胡微.无损检测技术在特种设备检验中的运用[J].造纸装备及材料,2021,50(04):21-23.[2] 刘丽东,钱承,倪培君,潘锋,郭淼.无损检测新技术能力实验室认可现状与展望[J].无损检测,2021,43(09):39-44.

HAMAMATSU（滨松） PHOTONICS近红外光谱在食品分析中的作用近红外光谱（NIR）是指在750至2500 nm的电磁光谱近红外区域内研究物质和光之间的相互作用[1]。当红外光与样品分子相互作用时，每个波长反射、透射和吸收的电磁能的量取决于样品中存在的键类型[1]。C-H、N-H和OH振动键在近红外区域最普遍，决定了给定物质的光谱形状。近红外光谱通常用于测量和量化样品的近似成分，如蛋白质、水分、干物质、脂肪和淀粉。此外，近红外光谱反映了其物理性质或特性[1]。因此，当应用于食品时，样品的近红外光谱不仅可以提供有关食品化学成分的信息，还可以通过不需要使用试剂的无损、快速和清洁的方法提供有关其功能的信息[2]。便携式仪器的影响直到最近，近红外技术才向小型化设备发展，使近红外分析从实验室进入现场成为可能。便携式近红外光谱是监测作物质量、确定最佳种植条件和收获时间的绝佳工具。鉴于食品易受含量变化的影响，需要保持新鲜以防止质量损失，以及非法掺假的可能性，控制食品质量的重要性怎么强调都不为过。此外，食品生产、配送链的复杂性以及将分析时间降至最低的需要，使便携式光谱仪在该领域向前迈出了革命性的一步[5][6]。用于食品分析的近红外光谱示例Parastar等人将计算技术应用于近红外分析仪获得的吸收光谱，能够准确区分新鲜肉和解冻肉，并根据鸡的生长条件对鸡柳进行正确分类[3]。使用类似的工具，Kucha和Ngadi能够评估猪肉末的新鲜度[4]。这些计算方法，通常被称为“化学计量学”，使用多种算法和统计技术，如多元线性回归、偏最小二乘回归和主成分分析来分析来自光谱仪的数据。这些方法将光谱信息转化为与样品相关的化学和功能特性[2]。便携式近红外分析仪改善奶牛健康，优化灌溉和收割时间便携式近红外分析仪已被用于饲料和牧草的农场监测，以评估其质量。在这个过程中，将饲料样本放在扫描仪前进行分析，并将结果提供给农民或营养学家。这使他们能够及时做出有关提要的管理决策，将获得结果所需的时间从几天缩短到几秒钟。例如，牛饲料中玉米青贮饲料的干物质含量每天变化很大，在六个月内高达41%。通过现场调整，奶牛可以获得更一致的口粮，从而改善牛群的总体健康状况。这是通过血液参数的变化和乳腺炎的减少来观察的，从而增加了产奶量。此外，这项技术可以潜在地减少饲料浪费，从而降低成本并增加收入[7]。便携式近红外光谱法的另一个有价值的应用领域是对作物生长各个阶段的实地评估。Tardaguila等人研究了在不同环境条件下生长的八个不同品种的160片葡萄叶片的吸收波长。他们专门针对含水量评估来确定葡萄酒行业灌溉的优化策略[8]。在收获季节，近红外光谱已被用于评估橄榄果实[9]、葡萄[10]和番茄[11]在树上的成熟度，从而优化收获时间，甚至使用农业机器人实现自动化水果采摘。收获后，近红外光谱技术有助于农民、消费者和质量控制官员对产品质量进行快速无损检测。这项技术还允许检测由于将传统生产的水果错误标记为有机水果而导致的菠萝欺诈[12]。FTIR光谱提供更高的通量和更好的灵敏度在近红外光谱中，分析有机材料的吸收光谱主要有两种方法。第一种方法是基于二极管阵列的光谱学。该技术使用色散光栅将从样品反射或透射的光分离为其波长分量。然后将每个分量聚焦在线性检测器阵列的不同像素上。这种方法速度相当快，可以用于实时测量。然而，二极管阵列光谱仪的光通量与其光谱分辨率成反比，这限制了其有效性。此外，在近红外区域敏感的线性阵列的高成本可能会限制其在某些应用中的应用，特别是在农业和食品中。获得吸收光谱的第二种方法是傅立叶变换干涉测量法。在这种方法中，入射光被分成两条路径，一条指向固定反射镜，另一条指向可移动反射镜。当这些路径被重新组合时，就会得到干涉图。通过对该干涉图进行傅立叶变换，可以获得入射光的光谱，并且通过适当的校准，可以确定样品的吸收光谱。使用这种技术，可以同时测量所有波长，在不影响光谱分辨率的情况下提供更好的吞吐量和更高的灵敏度（通常被称为“Fellgett的优势”）。在该技术中，仅使用单个NIR光电探测器而不是阵列，从而保持低成本。滨松光子的FTIR引擎为食品行业带来了新的曙光滨松的FTIR引擎C15511-01是一个紧凑的傅立叶变换红外光谱模块，对1.1µm至2.5µm范围内的近红外光具有灵敏度，并具有USB连接。该设备的特点是在手掌大小的外壳中有一个迈克尔逊光学干涉仪和控制电路。为了补偿元件小型化造成的光损失，滨松光子公司的工程师为FTIR引擎配备了一个大型可移动MEMS反射镜和一个高灵敏度InGaAs PIN光电二极管。这种MEMS元件的特殊设计抵消了外部振动和器件内部杂散光反射的影响。可移动MEMS反射镜的位置使用专用激光系统进行连续和精确的监测，以确保最高的波长再现性。一般来说，滨松的FTIR引擎可以提供与更大、更昂贵的台式设备相当的高灵敏度、高分辨率和高速测量。使用FTIR引擎进行红外光谱分析有两种测量方法：“反射测量”和“透射测量”。使用这些方法，我们测量了坚果（杏仁、腰果、核桃）和酒精饮料（啤酒、清酒和白兰地）的光谱。透射测量：酒精饮料吸收光谱的比较及其酒精浓度的估计FTIR引擎C15511-01用于观察几种酒精饮料产生的吸收光谱的差异。将液体放入对近红外透明的石英池中，提供1mm的光路长度。使用卤素灯作为本实验的光源。来自灯的宽带光部分被液体吸收，并通过光纤部分传输到FTIR引擎。图中所示的吸收光谱是在室温下获得的，平均128次扫描，并减去参考测量值。这些光谱的形状主要受水中的OH基团（吸收波长：1450 nm和1900 nm）和醇中的CH基团（吸收光谱波长在2100 nm和2500 nm之间）的影响。还测量了纯水和乙醇的光谱，并将其添加到图中进行比较。此外，使用2300nm处的吸收峰来估计每种饮料中的酒精浓度。该测量显示的值与液体中酒精的实际存在一致，证实了使用这种紧凑的设备和方法进行精确估计的可能性。漫反射测量：使用近红外光谱对坚果进行分类当照射到样品上的光的一部分被其表面颗粒有规律地反射时，其余的则穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。漫反射信号通常比通过透射获得的信号弱。因此，使用这种方法的主要挑战之一是提高照明效率。在传统配置中，使用光纤将来自单个卤素灯的宽带光引导到样品。滨松光子最近设计了L16462-01，这是一种针对漫反射测量进行优化的创新光源。该装置配备了多个灯，以特定角度靠近样品。通过光纤收集从样品散射的光，并将其引导至NIR光谱仪。这种配置可测量信噪比，最大限度地减少杂散光的影响。e照射到样品上的部分光被其表面颗粒规则反射，其余部分穿透样品。在这里，光通过折射透射、光散射和表面反射反复散射，直到它离开待测量的样品。通过该测量获得的漫反射光谱与样品的吸收光谱相似。食物过敏是一种遗传易感个体在食用某些食物成分后出现不利免疫反应的情况。这种反应可能导致立即或延迟的症状，可能是严重或致命的[13]。在过去的几十年里，这种免疫紊乱已经成为全世界关注的一个重要问题，在西方国家，至少有8%的儿童和5%的成年人受到影响。它给医疗系统带来了相当大的压力，并可能严重限制日常甜梅干动[14]。许多种类的坚果，包括核桃（胡桃）、腰果（西方腰果）和杏仁（甜梅干），都被欧洲法规1168/2011列为过敏原，只要存在于食品中，就需要添加到成分表中[15]。出于这些原因，坚果的检测和分类对于食品工业来说是必要的。滨松利用近红外光谱对杏仁、腰果和核桃的吸收光谱进行了研究和分类。使用FTIR引擎C15511-01和新的灯L16462-01获得测量结果。将坚果放置在光源上，无需任何预先准备，平均进行128次扫描以获得每个样品的吸收光谱。所获得的光谱的特征在于1600-1800nm处的峰，这是由从脂质和蛋白质拉伸的CH的第一泛音引起的。当观察光谱的二阶导数时，各种光谱之间的差异更加明显。通过主成分分析法可以对不同种类的坚果进行分类。结论近红外光谱在食品工业中的潜在应用已经被许多科学出版物广泛记录了几年。便携式仪器的出现正在将分析从实验室转移到现场，将结果的时间从几天大幅缩短到几秒钟。最值得注意的是，这种由滨松MEMS技术驱动的硬件小型化在不影响灵敏度或分辨率的情况下实现。新的计算技术正在不断发展，以分析和比较吸收光谱，并估计食品中特定化合物的含量。这些方法使整个行业的非技术用户越来越容易访问该技术。便携式FTIR分析仪是解决食品行业许多重大挑战的宝贵工具。例如，它们可以帮助提高作物产量，从而在面临粮食需求增加时提供一种替代毁林的方法。将这些技术融入农业可以在优化灌溉和限制整个供应链的食物浪费时限制水浪费。最后，FTIR分析仪可以帮助改善我们的食物质量，使其对我们和所有依赖我们的动物更安全、更健康。参考文献[1] K. B. Beć, J. Grabska, and C. W. Huck, “Near-Infrared Spectroscopy in Bio-Applications”, Molecules, vol. 25, no. 12, p. 2948, Jun. 2020, doi: 10.3390/molecules25122948.[2] D. Cozzolino, “The Ability of Near Infrared (NIR) Spectroscopy to Predict Functional Properties in Foods: Challenges and Opportunities”, Molecules, vol. 26, no. 22, p. 6981, Nov. 2021, doi: 10.3390/molecules26226981.[3] H. Parastar, G. van Kollenburg, Y. Weesepoel, A. van den Doel, L. Buydens, and J. Jansen, "Integration of handheld NIR and machine learning to 'Measure & Monitor' chicken meat authenticity" in Food Control, vol. 112, pp. 107149, 2020. doi: 10.1016/j. foodcont.2020.107149. [4] Kucha, C.T., Ngadi, M.O. “Rapid assessment of pork freshness using miniaturized NIR spectroscopy”. Food Measure 14, 1105–1115 (2020). https://doi.org/10.1007/s11694-019-00360-9 [5] J.-H. Qu, D. Liu, J.-H. Cheng, D.-W. Sun, J. Ma, H. Pu, and X.-A. Zeng, "Applications of Near-infrared Spectroscopy in Food Safety Evaluation and Control: A Review of Recent Research Advances" Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol. 55, no. 13, pp. 1939-1954, 2015. doi: 10.1080/10408398.2013.871693.[6] K. B. Beć, J. Grabska, and C. W. Huck, “Miniaturized NIR Spectroscopy in Food Analysis and Quality Control: Promises, Challenges, and Perspectives,” Foods, vol. 11, no. 10, p. 1465, May 2022, doi: 10.3390/foods11101465.[7] "Can On-Farm NIR Analysis Improve Feed Management?", Penn State Extension. [Online]. Available: https://extension.psu. edu/can-on-farm-nir-analysis-improve-feed-management.[8] J. Tardaguila, J. Fernández-Novales, S. Gutiérrez, and M.P. Diago, "Non-destructive assessment of grapevine water status in the field using a portable NIR spectrophotometer", J. Sci. Food Agric., vol. 97, pp. 3772-3780, 2017. doi: 10.1002/jsfa.8241.[9] A. J. Fernández-Espinosa, "Combining PLS regression with portable NIR spectroscopy to on-line monitor quality parameters in intact olives for determining optimal harvesting time", Talanta, vol. 148, pp. 216-228, 2016. doi: 10.1016/j.talanta.2015.10.084.[10] G. Ferrara, V. Marcotuli, A. Didonna, A. M. Stellacci, M. Palasciano, and A. Mazzeo, “Ripeness Prediction in Table Grape Cultivars by Using a Portable NIR Device”, Horticulturae, vol. 8, no. 7, p. 613, Jul. 2022, doi: 10.3390/horticulturae8070613.[11] H. Yang, B. Kuang, and A.M. Mouazen, "In situ Determination of Growing Stagesand Harvest Time of Tomato (Lycopersicon Esculentum) Fruits Using Fiber-Optic Visible—Near-Infrared (Vis-NIR) Spectroscopy", Applied Spectroscopy, vol. 65, no. 8, pp. 931-938, 2011. doi: 10.1366/11-06270.[12] C. L. Y. Amuah, E. Teye, F. P. Lamptey, K. Nyandey, J. Opoku-Ansah, and P. O. Adueming, "Feasibility Study of the Use of Handheld NIR Spectrometer for Simultaneous Authentication and Quantification of Quality Parameters in Intact Pineapple Fruits", Journal of Spectroscopy, vol. 2019, Article ID 5975461, 9 pages, 2019. doi: 10.1155/2019/5975461.[13] Z. Husain and R.A. Schwartz, "Food allergy update: more than a peanut of a problem", International Journal of Dermatology, vol. 52, pp. 286-294, 2013. doi: 10.1111/j.1365-4632.2012.05603.x.[14] S. H. Sicherer and H. A. Sampson, "Food allergy: Epidemiology, pathogenesis, diagnosis, and treatment", The Journal of Allergy and Clinical Immunology, vol. 133, no. 2, pp. 291-307.E5, Feb. 2014. doi: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2013.11.020 [15] A. Luparelli, I. Losito, E. De Angelis, R. Pilolli, F. Lambertini, and L. Monaci, “Tree Nuts and Peanuts as a Source of Beneficial Compounds and a Threat for Allergic Consumers: Overview on Methods for Their Detection in Complex Food Products”, Foods, vol. 11, no. 5, p. 728, Mar. 2022, doi: 10.3390/foods11050728.本文来源：HAMAMATSU PHOTONICS（滨松电子），Applications for portable NIR spectroscopy in food analysis，www.hamamatsu.com供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

便携式土壤检测仪器FT-GT3土壤分析仪器专业生产厂家，技术成熟，质量可靠，产品从单功能到微机智能型，有多种机型供选择。提供的分析方法规范，使用标准计量单位，测试精确度高，是配方施肥和平衡施肥的 仪器。　　　　土壤检测就是对土壤中各成分的含量进行快速准确的测算， 为测土配方施肥等提供数据参考 ，从而对土壤的用途给出更清晰 明确的建议 ，因土施肥。根据土壤的养分状况，了解种植方式， 耕作水平等 。　　人类发展中土地占据着非常重要的地位,没有食物人类就无法生存,但是近些年来由于土地资源各种问题层出不穷,耕地资源被严重破坏,导致耕地变得越发贫瘠,地力问题越发严重。为了提高地力,确保耕地肥沃,需要加强对耕地的施肥,然而因为土地贫瘠程度不一,如若采取不当的施肥则会对土地造成进一步的破坏。因此在进行施肥的土壤检测时,需要对土壤进行深入的分析。　　便携式土壤检测仪器配置优势：　　安卓智能操作系统，采用更加高效和人性化操作，仪器标配wifi联网上传、4G联网传输、GliRS无线远传，快速上传数据。　　内置作物专家施肥系统，可对百余种全国农业、果树、经济作物的目标产量计算推荐施肥量，依据施肥配方科学指导农业生产。　　采用双联排多通道设计，一次性快速检测12个样品，所有检测项目可实现所有通道同时检测，极大提升检测效率，降低检测成本。　　内置植物营养诊断标准图谱，根据各农作物营养缺失的图片，进行叶面对比，诊断丰缺。　　比色槽部分采用标准1cm比色皿，无机械位移及磨损，光路测试定位精确，有效屏蔽外光干扰，保证检测结果优于国标要求。　　仪器具有4G内存，可长期存储数据，并配有上传平台，无需数据线，数据可直接无线上传，方便进行数据管理和数据长期分析　　仪器内置新一代高速热敏打印机，检测完成可自动打印检测报告和二维码。　　高灵敏7寸电容触摸屏，高清晰高交互显示，大程度降低传统仪器的繁琐操作和失误。　　高强度PVC工程塑料手提箱设计，坚固耐用，便于携带，供电方式为交直流两用，可野外流动测试配套成品药剂。