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题名新型无损检测技术在番茄品质检测中的研究与应用进展
被引量：4
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作者
韩子馨
张丽丽
张博
邹方磊
尚楠
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机构
中国农业大学工学院
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出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期289-300,共12页
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基金
北京市乡村振兴科技项目(20221230-01)。
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文摘
番茄是我国种植面积最广的蔬菜之一,受到广大消费者的青睐。近年来,随着人们对健康饮食需求的逐步提升,番茄的品质愈发受到关注。番茄形状较为规则,但不同品种间的大小、果型、颜色差异较大,蕴含的营养成分种类繁多、化学结构复杂,导致其品质检测存在一定难度。传统番茄品质检测方法大多存在主观性强、破坏性强、耗时费力的缺点,难以满足大规模品质检测的需求。近年来,随着各类无损检测技术的发展,机器学习、多光谱技术、电子鼻/电子舌等新型检测方法也已逐步应用于番茄品质的快速、无损检测中。本文在传统番茄品质检测技术的基础上,重点总结了基于图像识别的人工智能、电子鼻技术和光谱技术在番茄无损检测方面的发展与应用,为番茄品质检测的研究与发展提供参考。
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关键词
番茄品质检测
可见-近红外光谱
高光谱成像
拉曼光谱
电子鼻
机器视觉
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Keywords
tomato quality inspection
visible-near infrared spectroscopy
hyperspectral imaging
Raman spectroscopy
electronic nose
machine vision
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分类号
TS207
[轻工技术与工程—食品科学]
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