计算机视觉行业研究

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计算机视觉行业研究范文第1篇

近年来，经济的发展和人们生活水平的提升也使得人们的出行更加便捷，越来越多的人都是自己驾车出行，这样导致公路上的交通流量不断增加，如何保障交通的顺畅性和安全性成为人们关注的重点问题。信息技术的发展推动了计算机视觉技术的出现，为交通安全性的提升提供了一定的保障。本文主要对计算机视觉技术进行分析，进一步探讨计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。

【关键词】计算机 视觉技术 智能交通 系统 应用

智能交通系统简称ITS，这是一种新型的交通管理系统。该系统主要结合了信息化技术、计算机技术以及数据传输技术等多种技术，用来对整个交通运输体系进行管理，可以实现人、车、路的全面监控和管理。计算机视觉艺术作为智能交通系统中的一个重要环节，受到相关工作人员的高度重视。随着计算机视觉技术的发展，不仅为交通行业的发展提供了更多的便捷，同时还能够筛选道路交通的各种信息，进一步增强了智能交通系统的灵活性和准确性。

1 计算机视觉技术的概述

计算机视觉也被称为图像分析和图解理解，其包括的理论主要有摄影几何学、概率论、图像处理理论以及人工智能理论等部分。计算机视觉技术主要是用二维投影图像实现三维物体重构。这种技术的应用范围比较广泛，不仅应用于二维图像识别方面，同时还用于三维物体的识别和重建上面。通过计算机视觉技术能够获取专业化的三维信息，对三维信息的获取一般有两种方法，其中一种是直接获取法，还有一种是间接获取法。直接获取法主要是通过计算机视觉技术的效果来确定三维运动中产生的各种参数，这一过程对摄像机运动问题的关注程度较高；间接获取的方式就是将单幅图像和摄像机焦距相结合，来判断被测量位置视觉上的信息。计算机视觉技术的关键就是实现特别匹配，在特殊情况下可以利用不同的摄像C同时收集运动信息，从而提高相关控制的精确度。

2 计算机视觉技术在智能交通系统中的应用

计算机视觉技术在智能交通系统中的应用可以实现道路交通的监控，同时还能够实现自动收费、智能导航等功能，主要应用有以下几个方面的内容。

2.1 交通监控中对计算机视觉技术的应用

基于计算机视觉技术的交通监控系统主要分为三个步骤，首先是对车辆和行人进行跟踪和分割，其次是对车流量进行分析和计算，并且计算车辆的平均速度和道路上车辆的队列长度，最后根据道路的交通状况来规划形式线路，从而有效缓解道路交通拥堵的现状，方便人们减少出行时间。车辆和行人作为道路中运动的主要目标，在监控场合下，需要对运动时间进行有效分割，常用到的分割方式包括光流法和帧差法两种，其中前一种分割方式主要是依据图像中不同的运动用映射参数正确的表达，这样可以将具有同样映射参数的光流量进行分配，从而完成参数分割。计算机视觉在交通监控中的应用主要是对车辆速度、车辆数目、车辆分类进行检测。随着计算机通信技术的发展，计算机视觉技术也是日新月异，基于计算机视觉的交通监控系统具有较强的实时工作性，能够快速的适应高度公路以及城市道路交通的监控。

2.2 车辆导航中对计算机视觉技术的应用

实现车辆的智能导航是计算机视觉技术在智能交通中应用的典型案例。这种技术主要为驾驶人员提供道路信息和车辆运行状况两大信息。通过车辆智能导航系统的运行能够对道路两边的界限进行有效的识别，将车辆引向规定的行驶车道，在车辆行驶过程中，该系统能够自动检测车辆与前方其他车辆之间的距离，从而提醒驾驶人员保持车辆的安全距离，最终实现安全导航驾驶。通过该系统的摄像机运动能够识别其他车辆的行驶状况，并且通过计算检测点的方式计算车辆的模拟匹配点。车俩智能导航系统中就使用了计算机视觉技术，可以从中提取相关信息，计算车辆行驶的安全距离和速度。

2.3 计算机视觉技术用于车辆辅助驾驶

计算机视觉技术在车辆辅助驾驶中的应用主要是帮助驾驶人员对外界的变化做出反应。具体表现为车辆在市内行驶时，计算机视觉技术的应用能够识别周边道路的标记，并且对交通标志、其他车辆和行人进行识别，然后筛选相关信息进行计算，让驾驶人清楚外界的具体状况，从而避开其他的车辆和行人，能够从根本上减少交通事故的发生，增强车辆的安全运行。辅助驾驶的形式转变为人机交互的方式，一定程度上能够满足驾驶人员对信息的需求。

2.4 计算机视觉技术用于车辆智能收费

车辆收费是车辆在公共交通位置行驶中的一个关键环节。随着科学技术的发展，车辆收费系统逐渐向着计算机技术的应用方向发展，计算机视觉技术在各地区交通发展中的应用是现代化交通发展的一个重要突破口。很多地区的智能化收费都是通过识别车牌的方式来实现收费，我国在车牌识别这方面仅仅限制于单目车牌和双目车牌的识别，其中单目车牌识别的核心就是将车牌照位置作为核心部分，我国大部分地区都是将单目系统作为核心部分来使用。采用双目系统对车牌进行识别，也可以对车辆的型号进行识别，通过大量的实践发现，双目系统进行车牌识别的实用性较强。但是这种识别方式在实际应用过程中仍然存在着信息获取难度大、车牌照定位难度大等多种问题，尤其是车辆在高速路上行驶时，对于车牌信息的获取更为困难，因此，在这方面还需要加大研究和实践。

3 结束语

随着计算机视觉技术的智能化发展，其在智能交通系统中的应用能够解决多方面的问题。该技术的应用不仅能够实现车辆的实时监控，同时还能够实现车辆导航以及车辆收费，帮助驾驶人员识别车辆行驶中存在的障碍物，这样一来，可以增强车辆行驶的安全性，同时还能够提高我国道路交通系统的整体管理水平。但是该技术应用中也存在不足之处，未来发展中需要降低视觉系统的价格，减少系统的尺寸，从而增强系统对车辆信息的处理速度，最终实现对道路交通的全面监测。

参考文献

[1]王春波，张卫东，许晓鸣.计算机视觉技术在智能交通系统中的应用[J].测控技术，2000（05）：22-24.

[2]郁梅，蒋刚毅，郁伯康.智能交通系统中的计算机视觉技术应用[J].计算机工程与应用，2001（10）：101-103+121.

[3]顾晶. 基于计算机视觉的智能交通监控系统的研究[D].东南大学，2006.

[4]谢萍萍，黄传春.计算机视觉技术在智能交通系统中的应用[J].福建电脑，2008（10）：77+133.

计算机视觉行业研究范文第2篇

关键词：农业机械；新技术；发展

1.农业机械新技术的应用和发展的重要性

我国是一个农业大国，农业是我国国民经济的基础，农业机械新技术的应用和发展具有重要的意义。

第一，提高机械的运作效率。目前在农业机械的使用方面，有的机械在使用过程中不能清晰地识别农作物的位置，比如，在收割小麦的过程中，有的小麦受到大风影响产生倒伏，对这些倒伏区域，机械在收割过程中很容易漏掉。所以在农业机械中使用新技术有利于弥补农业机械的漏洞，提高机械的运作效率。

第二，解放劳动力，促进经济发展。农业是一个需要大量年轻劳动力的行业，农业机械新技术的应用有利于实现农业种植、收割的自动化，解放劳动力。这些年轻的劳动力投入到其他的领域，有利于促进我国经济的发展。

2.农业机械新技术的应用

21世纪是个科技迅速翻新的时代，目前农业机械领域的新技术也层出不穷，下面介绍几种最新出现的农业机械新技术。

（1）计算机视觉技术。计算机视觉技术出现于20世纪70年代末，主要利用计算机视觉技术进行农产品品质和农产品等级的检查。计算机视觉是一种以图像处理为基础而兴起的学科，主要对视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法进行研究。[1]随着计算机视觉技术应用领域的不断扩展，目前在农业机械生产方面，计算机视觉技术不仅能够用于检查农产品品质和分级，还可以用于播种和收割。但是由于计算机视觉技术在农业机械方面的使用时间比较短，一些技术难题还没有得到解决，所以计算机视觉技术在农业机械方面的应用还需要继续研究。

（2）人工智能技术。随着智能化的发展，智能技术在农业机械方面的应用也得以实现。美国运用人工智能技术发明了激光拖拉机，不仅可以控制拖拉机的行进方向，还能够对拖拉机进行具体的定位。[2]通过人工智能技术，人们建立了一个庞大的数据库，通过这个数据库可以对土地的具体情况进行掌握，以设计出具体的农业生产所需的化肥、种子、农药、水等原料的用量。

（3）机器人技术。比智能化更进步的就是机器人技术，机器人技术在农业机械中的应用，这是计算机信息网络和计算机视觉技术以及自动化控制等技术的结合的产物。目前研发出了除草机器人、播种机器人、浇水机器人、施肥机器人等，利用机器人进行农业生产活动，可以节省人工费用，解放劳动力，避免有些农业生产活动，对人体产生危害。

（4）自动控制技术。在农业机械中运用自动控制技术，可以帮助操作者降低操作难度，同时可以根据地势的高低和秸秆的长短来调节高度，保证机械使用过程中的安全性，提高农业机械使用的可靠性，提高农业生产效率。

3.农业机械新技术的发展

农业机械新技术的应用和发展都是为了提高农业的生产率服务的，所以农业机械新技术的发展主要表现为以下几点：

第一，加速新技术的使用和推广。科学技术是第一生产力，加速计算机视觉技术、自动控制技术、智能化技术等新技术在农业机械中的使用，同时引进国外先进的机械新技术，对推动我国农业的发展，提高农业的生产效率具有重大的意义。

第二，政府补贴。新型机械的购买都是生产个体自行组织的，资金压力大，使得机械新技术难以推广，所以对于农业机械新技术的推广使用，政府要在物质上予以补贴，拓展新机械的使用范围。

第三，提高农业资源利用效率。机械使用的目的就是为了提高农业的生产效率，提高农业资源的利用率。例如，在传统的农业生产过程中，对农作物秸秆的处理方式，绝大多数情况就是焚烧，不仅浪费资源，而且污染空气。但是农业机械新技术的使用通过将农作物的秸秆进行粉碎处理，将农作物秸秆转化为肥料，不仅提高了农作物资源的使用效率，也减小了空气的污染程度。

4.结语

随着科技的发展，计算机视觉技术、自动控制技术、智能化技术等新技术在农业机械方面的应用越来越广，农业机械新技术的应用和推广将大大提高我国农业的生产效率，提高农业资源的利用率，促进国民经济的发展。

参考文献：

[1]田 静.探讨农业机械新技术的应用与发展[J].中国农资，2013（36）： 74.

计算机视觉行业研究范文第3篇

关键词：自动控制技术农业自动化

中图分类号： DF413.1文献标识码： A

由于历史、观念和技术等方面的原因, 我国传统农业机械与发达国家相比有很大差距, 已远远不能适应农业的科技进步。近些年来, 自动化的研究逐渐被人们所认识, 自动控制在农业上的应用越来越受到重视。例如,把计算机技术、微处理技术、传感与检测技术、信息处理技术结合起来, 应用于传统农业机械, 极大地促进了产品性能的提高。我国农业部门总结了一些地区的农业自动化先进经验(如台湾地区的农业生产自动化、渔业生产自动化、畜牧业生产自动化及农产品贸易自动化)的开发与应用情况, 同时也汲取了国外一些国家的先进经验、技术, 如日本的四行半喂人联合收割机是计算机控制的自动化装置在半喂人联合收割机中的应用,英国通过对施肥机散播肥料的动力测量来控制肥料的精确使用量。这些技术和方法是我国农业机械的自动化装置得到了补充和新的发展, 从而形成了一系列适合我国农业特点的自动化控制技术。

一、已有的农业机械及装置的部分自动化控制

自动化技术提高了已有农业机械及装置的作业性能和操作性能。浙江省把自动化技术应用于茶叶机械上, 成功研制出6CRK-55型可编程控制加压茶叶揉捻机, 它利用计算机控制电功加压机构, 能根据茶叶的具体情况编制最佳揉捻程序实现揉捻过程的自动控制, 是机电一体化技术在茶叶机械上的首次成功应用。

1.应用于拖拉机

在农用拖拉机上已广泛使用了机械油压式三点联结的位调节和力调节系统装置, 现又在开发和采用性能更完善的电子油压式三点联结装置。

2.应用于施肥播种机

根据行驶速度和检测种子粒数来确定播种量是否符合要求的装置, 以及将马铃薯种子割成瓣后播种的装置等。

3.应用于谷物干燥机

不受外界条件干扰, 能自动维持热风温度的装置停电或干燥机过热引起火灾时, 自动掐断燃料供给的装置。

二、微灌自动控制技术

我国从20世纪年50代就开始进行节水灌溉的研究与推广据统计。到1992年, 全国共有节水灌溉工程面积0.133亿m2, 其中喷灌面积80万m2, 农业节水工程取得了巨大的进展。灌溉管理自动化是发展高效农业的重要手段, 高效农业和精细农业要求必须实现水资源的高效利用。采用遥感遥测等新技术监测土壤墒性和作物生长情况, 对灌溉用水进行动态监测预报, 实现灌溉用水管理的自动化和动态管理。在微灌技术领域, 我国先后研制和改进了等流量滴灌设备、微喷灌设备、微灌带、孔口滴头、压力补偿式滴头、折射式和旋转式微喷头、过滤器和进排气阀等设备, 总结出了一套基本适合我国国情的微灌设计参数和计算方法, 建立了一批新的试验示范基地。在一些地区实现了自动化灌溉系统, 可以长时间地自动启闭水泵和自动按一定的轮灌顺序进行灌溉。这种系统中应用了灌水器、土壤水分传感器、温度传感器、压力传感器、水位传感器和雨量传感器、电线等。

三、自动控制技术在精准农业中的应用

精准农业是在传统农业与农业机装备技术上, 运用高新技术进行农业生产管理。精准农业较传统农业其先进之处主要是应用全球定位系统(GPS)、地理信息技术、计算机控制技术、专家与决策知识系统, 实现农业生产的定位、定量、定时, 做到精耕细作和由于农业水土管理区管理点较为分散, 用传统方法进行数据采集和信息传输精度差、速度慢。把电子技术、微电子技术和通信技术紧密结合起来, 采用现代方法进行自动化监控和管理非常必要, 如在渠系、灌水、泵站等方面实现自动化监控与管理。农业自动化向智能化方向发展, 进一步发展精准农业重点发展节水、节肥精准农业技术体系的自动化控制, 实施精准灌溉、精准施肥, 提高水资源和化肥资源的利用率。精细设施农业主要发展以温室为主的自动控制系统智能化研究, 从而现降低成本、提高作物产量、提高农产品品质。这有助于我国农业资源的高效利用和农业环境保护, 是发展持续农业的重要途径。将计算机视觉技术应用于农业自动化领域计算机视觉技术是一个相当新且发展十分迅速的研究领域, 日本、美国等发达国家已在农业计算机视觉方面进行了广泛而深入的研究, 如农业种质资源管理、获取作物生长状态信息、农产品自动收获、农产品品质鉴定等。英国开发研制的采摘蘑菇机器人, 在定位蘑菇采摘点和测量时, 已经利用了计算机视觉和图像处理技术。计算机视觉技术在我国农业生产和农业现代化方面已开始应用, 但在设施农业、虚拟农业中的应用尚处于起步阶段, 应进一步加强、加快该领域的研究与应用。

我国农业自动化已在设施农业中的温室自动化控制、排灌机械自动化、部分农业机械装置自动化等方面得到一定的发展, 尤其精准农业的发展越来越得到重视。电子技术和计算机技术的迅速发展推动了农业机器向自动化方向发展。随着智能化技术的发展, 人工智能将是世纪农业工程发展的重点。各种农业机器人或智能化系统将在农业自动化控制中不断涌现, 继续推动和实现农业自动化是农业机械化工程技术工作者所面临的长远课题和挑战, 并进一步促进农业自动化控制技术向智能化技术发展。

四、自动控制技术在精准农业中的应用

精准农业是在传统农业与农业机装备技术上, 运用高新技术进行农业生产管理。精准农业较传统农业其先进之处主要是应用全球定位系统(GPS)、地理信息技术、计算机控制技术、专家与决策知识系统, 实现农业生产的定位、定量、定时, 做到精耕细作和由于农业水土管理区管理点较为分散, 用传统方法进行数据采集和信息传输精度差、速度慢。把电子技术、微电子技术和通信技术紧密结合起来, 采用现代方法进行自动化监控和管理非常必要, 如在渠系、灌水、泵站等方面实现自动化监控与管理。农业自动化向智能化方向发展, 进一步发展精准农业重点发展节水、节肥精准农业技术体系的自动化控制, 实施精准灌溉、精准施肥, 提高水资源和化肥资源的利用率。精细设施农业主要发展以温室为主的自动控制系统智能化研究, 从而现降低成本、提高作物产量、提高农产品品质。这有助于我国农业资源的高效利用和农业环境保护, 是发展持续农业的重要途径。将计算机视觉技术应用于农业自动化领域计算机视觉技术是一个相当新且发展十分迅速的研究领域, 日本、美国等发达国家已在农业计算机视觉方面进行了广泛而深入的研究, 如农业种质资源管理、获取作物生长状态信息、农产品自动收获、农产品品质鉴定等。英国开发研制的采摘蘑菇机器人, 在定位蘑菇采摘点和测量时, 已经利用了计算机视觉和图像处理技术。计算机视觉技术在我国农业生产和农业现代化方面已开始应用, 但在设施农业、虚拟农业中的应用尚处于起步阶段, 应进一步加强、加快该领域的研究与应用。

我国农业自动化已在设施农业中的温室自动化控制、排灌机械自动化、部分农业机械装置自动化等方面得到一定的发展, 尤其精准农业的发展越来越得到重视。电子技术和计算机技术的迅速发展推动了农业机器向自动化方向发展。随着智能化技术的发展, 人工智能将是世纪农业工程发展的重点。各种农业机器人或智能化系统将在农业自动化控制中不断涌现, 继续推动和实现农业自动化是农业机械化工程技术工作者所面临的长远课题和挑战, 并进一步促进农业自动化控制技术向智能化技术发展。

【参考文献】

[1]马玉敏等.工业以太网的最新发展.自动化系统工程，2006（2）：2.

计算机视觉行业研究范文第4篇

关键词：果品；无损检测；品质

我国水果产量居世界第一，果品出口成为我国外贸的重要组成部分。但是我国大多数农产品国际市场竞争力弱，出口价格低廉。其中品质因素是重要原因之一，这是由于检测技术、评判标准等限制，所以对果品进行合适的品质检测对提高经济效益和市场竞争力具有重要意义。对农产品品质的无损检测，已引起国内外广泛关注。

所谓无损检测，又称非破坏检测，是不破坏被检对象却能评价其品质的方法。它利用自身力学、光学、电学及声学等物理性质对评价对象品质进行非破坏检测，并按照一定标准进行分级分选的新兴技术，广泛应用于工业和农业。农业中的无损检测技术是利用农产品的物理性质如光学性质、声学性质、电磁学性质和热学性质等的变化而实现。目前，无损检测技术主要包括：近红外技术、声学检测技术、软X射线技术、计算机视觉技术、核磁共振检测技术、力学特性检测技术等。

1.果品无损检测技术

1.1新型可见、近红外光谱无损检测技术

可见、近红外光谱法是农产品内部成分无损检测的有效方法，是利用农产品吸收、散射、反射和透射光的特性，进而确定内部成分的方法。近红外分析技术作为一种高新分析技术，能改造我国传统农业，提高农产品质量，尤其是农产品加工的质量控制，将产生巨大作用。为改造我国的传统行业，企业迫切需要对原料进行质量监测、生产过程监控的设备和技术。国际经验来看，近红外技术是首选。

韩东海等[1]利用柑橘正常及损伤部位在紫外光源下的差异发射性，可有效确定柑橘损伤果。Slaugther DC[2]鉴于近红外和可见光的分光光度技术，建立完好的桃及油桃内部品质的无损关系式，能够预测完好无损的桃与油桃的山梨糖醇含量、蔗糖和可溶性固形物等。Lammertyn J[3]通过研究近红外光谱和可见光谱对红玉苹果质量的无损测量，进而得到双叉光纤记录的反射光谱与苹果参数之间的关系。Ali Moghimi[4]等用近红外光谱技术结合化学计量学建立猕猴桃SSC和pH的校正模型，比较多元散射校正、变量标准化、中值滤波和一阶导数光谱预处理对所建猕猴桃SSC和pH校正模型的影响，表明变量标准化结合中值滤波和一阶倒数预处理光谱后，用PCR-PLS法建立的SSC和pH的校正模型精度较高。

目前，分光检测技术在果蔬品质检测中的应用广泛，因为这种方法具有适应性强、高检测灵敏度、人体无害性、灵活使用性、成本低廉和自动化易实现性等优势。利用这种技术能自动分级果品，而合理的分级标准，便于果品深加工和远销售。近红外光谱的研究虽起步较晚，但是其应用广，特别是在农产品的品质检测和分级领域取得较大的进展，开发应用前景广阔。

1.2声学无损检测技术

声学无损检测技术是利用果品声学特性与内部组织变化的关系，例如结构、成分、物理状态等物化特性信息来检测果品品质。声学特性是指在声波作用下农产品的反射、散射和吸收特性、衰减系数和传播速度及其本身的声阻抗与固有频率等，它们均反映声波与农产品相互作用的规律，这些特性随农产品内部组织变化而变化。一般使用低能超声波来检测，因为低能超声波在被检测物中传播不会引起物理或化学特性变化。超声方法检测果品品质始于近年，国内外研究集中针对水果成熟度、硬度和内部质量缺陷等无损检测。

与光学、电学及其他无损检测技术相比，声学无损检测技术具有适应性强、投资较低、操作简便快捷等有死，特别适用于在线检测，在农产品检测领域应用前景良好[5]。

1.3软X射线技术

适用性极强的X射线成像能够与图像识别、人工智能、现代通信技术等相联系。若待检测物体的密度和厚度不同，则不同的透射X射线量产生。鉴于分析穿透量，进而判断果品内部品质。软X射线拥有巨大优势，特别是在农产品的内部品质检测上，因软X射线具有穿透物料的特性，所以检测那种易损坏的农产品，能无损检测内部的品质。所需X射线强度方面，农产品检测弱于工业，所以称为低能X射线或软X射线。这种X射线成像技术来检测农产品内部品质方法已经受到研究者关注，例如基于X射线成像技术的检测核桃果核与果肉厚度，基于X射线图像的评价牛肉嫩度，以及评价红毛丹内部品质等。韩东海[6]用X射线来检测柑橘皱皮果，结果表明射线与激光分析法在果实品质检测中的可行性。然而目前国内此方面的技术开发较落后，期待学者们进一步的研究和探索。

1.4计算机视觉技术

伴随专业化的图像处理技术以及下降的计算机硬件成本和高速度特性，计算机视觉技术对农产品品质自动识别和分级的应用日益广泛。计算机视觉技术即以各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，借助于计算机替代大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标是使计算机可以像人一样，通过视觉观察来理解世界，具有自主适应环境的能力。

基于机器视觉的果品无损检测的技术，一般是借助于CCD摄像头获取果品图像，图像信息输入计算机，进而应用检测方法和算法得到果品在大小、缺陷、外部损伤、内部品质等方面的特质值，从而来分级果品[7]。这种方法通常是由CCD摄像头、配备图像采集卡的计算机、光照系统和专用图像处理软件组成。在一定光源照射情况下，利用CCD摄像头得到水果形状、颜色、缺陷等视觉方面的图像信息，凭借图像采集卡转换为数字信号传输到电脑，分隔图像、提取特征值，从而得到特征值参数和水果颜色、质量状况、破损程度等品质指标间模型关系，进而确定内外品质等级。这种方法快速、准确、无损，使用一次能同时检测多项品质指标，方便设计自动分级流水线，自动识别水果外在品质（外形、缺陷、颜色、大小等）和内在品质（成熟度、坚实度、含糖量、含水率等），因此具有广阔的应用前景[8]。

我国利用计算机视觉系统，检测农产品品质和分类农产品的研究方法开展较晚，始于20世纪90年代，但逐渐受到重视。与国际先进水平相比，在农业领域的应用我国计算机视觉技术研究具有一定程度的差距，我国目前处于实验研究以及理论探索阶段，实用化和商品化的程度还未达到。这项项目基于数码摄像技术，通过电脑直接处理图像信息，其研发促使使我国获得最快速、最便利的视觉技术。

1.5核磁共振检测技术

1946年，核磁共振现象由美国科学家F.Bloch和E.M.Purcell发现，这一技术广泛应用于研究物质结构。核磁共振可以便利地生成果实内部组织结构的高清图像。方便检测果品压伤、虫害以及成熟度，因此在检测苹果、香蕉糖度等方面潜在价值极高。而那些因采收成熟度而影响品质的品种，鉴于核磁共振技术，能提高收获和运输可靠性。现阶段，这种技术要想真正应用于果品检测和评价果品质量，还存在诸多问题，然而其优势明显，这种技术无疑是一种良好的果品无损检测方法[9]。

1.6力学特性检测技术

基于动力学原理测度农产品硬度的检测方法是力学特性检测技术。采用振动频率分析法以及冲击力检测法，检测果品坚实度来判断果实成熟度。力学特性检测技术方便判断果品的采收期，依照成熟度分级、贮藏果品，确定果品的保鲜期和贮存期。尽管这种技术具有较为坚实的实践应用基础及历史，但介于果品品质和物理参数间的复杂关系，实际应用是一个漫长的研究过程[10]。

计算机视觉行业研究范文第5篇

关键词：肉类食品；品质检测；研究

随着经济的快速增长，国民生活的日益提高，我国肉类消费量也在快速增长，由肉类食品所引起的食物安全问题也不断增多，如“禽流感”、 “猪链球菌中毒”等.传统的检测技术费时费力,检测效率低,已经达不到现代检测所需的快速、准确、实时、无损等要求。 现代的肉品检测技术，注重实用性和精确性。仪器微型化、低耗能化、功能专用化、多维化、一体化、成像化；生物技术被大量应用；与计算机技术结合得越来越紧密；不断采用其它领域的新技术；生理学中的感觉器官生理变动规律和电生理学研究学方法等。

1 物理方法

1.1 计算机视觉技术

计算机视觉技术通过计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，用图像分析作出相应结论的实用技术，其中图像处理和图像分析是计算机视觉技术的核心。

计算机视觉技术可对其新鲜度作出判定；基于神经网络分类器的立体颜色直立图可用于分析鸡胴体全身缺陷。李刚等构建了由气体传感器阵列、数据采集单元、神经网络组成的智能检测辨识系统，通过猪肉样本的测试与分析表明，该方法可实时准确地识别肉类新鲜度，辨识准确率可达9 0 % 以上。Malone 等以图像处理方法和专家系统控制为基础，研发了一个分析系统，该系统可以根据图像分析的结果并参照数据库作出正确的判断，确定鱼片脊骨的位置，并操纵高压水切割器剔除鱼片中的脊骨。机器视觉系统也用于研究猪腰肉的品质波动和分级，如用400 ～700nm 的光纤反射测量系统可以检测出明显的PSE 猪腰肉，同时根据猪肉品质优劣进行分级。

1.2 超声波技术

超声波检测技术是利用肉品在超声波作用下的吸收特性、衰减系数、传播速度、本身的声阻抗和固有频率，测定肉品组成成分、肌肉厚度、脂肪厚度的快速无损在线检测、分级方法。

利用超声波可以测定肉品(活体或尸体) 的成分，如牛、羊、猪等的背膘厚度及脂肪含量。Benedito等应用超声波传播速度的变化检测发酵香肠的化学成分，发现在脂肪中温度每升高1 ℃超声波速减慢5.6m/s;在瘦肉中，超声波速随温度上升而上升。

Brondum 等使用超声波在线检测猪胴体的系统，该系统包括1 6 个超声波传感器，可以确定膘厚、肥瘦、产肉率(与胴体重量有关)、 主要切割点等指标，其在线检测速度可达1150 头/h ，能达到较高的准确率。目前较好的产品有丹麦S F KTechnology A/S 公司研制的在线检测产品。

用超声波图像检测脂肪厚度和腰部肌肉易受到操作人员、测量部位、超声波频率、被测物体的不规则性和肥瘦组织分布的不均匀性等因素的影响，而且实时超声波图像一般只能检测某部位的化学成分而不是全身成分。所以，超声波检测技术更多地应用在线自动快速无损检测，它具有适应性强、对人体无害、检测灵敏、使用灵活等特点。该技术在国外已逐渐进入肉品实际检测中，但我国在这方面的研究与应用尚未见报道。

1.3 电磁学检测技术

肉品的组织、成分、结构、状态等和其电磁特性有密切关系。如肉品从新鲜到腐败的过程中。其阻抗值就有一定的变化规律。

电磁扫描的原理是骨头和肌肉这些含水的物质比脂肪有更高的导电率，它和猪、羊的无脂肪瘦肉有较好的相关性。Higbie 等采用测量胴体全身电导率的方法来估计无脂瘦肉和全脂肪含量，通过对不同部位和条件下的猪胴体检测，发现可以用三或四变量公式预测无脂瘦肉重量，而且可以根据公式推算肉类各组分的含量，复相关系数R2>0.66。 测量猪酮体的电特性能有效确定猪肉不正常系水力及PSE 特性等早期衰变，因为系水力、pH 值、三磷酸腺苷(TP)的降低均与生物电阻抗以及相位变化有关。而电磁学检测的变化曲线与计算机视觉技术和超声波检验所得的变化曲线具有相似性。

2 仪器分析方法

2.1 高效液相色谱法

高效液相色谱法( H P L C ) 特别适用于高沸点、不能气化或热稳定性差的有机物的分离分析，在食品行业中常用于食品添加剂、农药残留和生物毒素的分析检测，具有灵敏度高、操作简便、结果准确可靠、重现性好且成本较低的优势。

检测抗生素的传统方法是微生物法，灵敏度较、低耗时较长，一次只能检测一种抗生素。反相HPLC 测定抗生素，简便快速，能同时监测多种抗生素，已成为肉品检测中的常用方法。汤丽芬等用反相HPLC 同时测定广州地区肉类4 种抗生素的残留量，结果表明；各抗生素的线性范围均为0.01～ 1.0 µg/ml，相关系数均为0.99 以上(n=5)；回收率均为95.6% ～ 106.0%； 日内日间变异系数均在允许范围内(小于15%)。

2.2 毛细管电泳安培法

1991 年Jorgenson 和Monnig 首次提出了高速毛细管电泳技术(HSCE 或fast-CE)，使分析时间缩短至几分钟内。毛细管电泳安培法具有灵敏度高、样品体积小的特点。但电泳时间多为5～30min，因此近年来芯片毛细管电泳技术是电泳的一大热点，芯片毛细管电泳技术实质上是将HSCE 的仪器微型化，采用窄内径且短的毛细管和提高分离场强的方式来提高分析速度，因此保持电泳高效的同时提高其分析速度是电泳技术的发展趋势。

杨冰仪等采用高速毛细管电泳安培法对市售肉类中的人工合成雌激素己烯雌酚(DES) 进行了测定，结果表明：参数优化后，DES 在60s 内可以得到较好的分离，检出限为1.0×10-8mol/L，DEC 浓度在1.48× 10-4～3.69 ×10-5mol/L，1.25×10-6～1.85×10-7mol/L 与峰面积分段呈良好的线性关系；迁移时间和峰面积的相对标准偏差分别为0.65%、2.2%。

2.3 近红外光谱分析技术

近红外技术NIR(nearinfrared)具有测量测信号数字化及分析过程绿色化的特点。在肉品检测中，它可以用来测定屠宰分割过程中和肉制品加工中原料肉和成品的水分、蛋白质、脂肪等指标；也能鉴别冷冻肉并测定其保水性、渗透性、肉汁损失率和干物质含量。

Ben-Gera 等采用红外透射技术，研究了肉制品乳浊液中脂肪和水分的含量。Lanza 利用近红外光谱分析研究了生猪肉和牛肉的水分、蛋白质、脂肪和卡路里含量，发现在波长为1100～ 2500nm 时，反射光谱与水分、脂肪和卡路里有较高的相关性(R0.987)，与蛋白质的相关系数(R)为0.885。此外，有研究表明：近红外光通过光纤反射的透射特性与牛肉剪切力相关(R=0.798～0.826)，与水分、蛋白质、脂肪等指标也有较好的相关性。Park 等通过分析近红外反射光谱以确定牛肉嫩度，采用主成分分析法(PCR，principal componen tregression)分析波长在1100～2498nm 处生肉的吸收光谱，发现其与测得的熟肉嫩度存在复相关系数R2=0.692，从而可以建立预测牛肉嫩度(口感)的分析模型。

但该方法成本较高且分析较复杂。目前丹麦、德国已开发出在线检测设备，而我国还没有类似的检测仪器。

2.4 核磁共振波谱分析技术

核磁共振波谱法是根据具有磁性质的原子核对射频磁场的吸收原理，以测定各种有机或无机成分的检测技术。它是一种无损检测技术，可以检测同一样品的不同原子核，以便从不同角度对样品进行观察；另外它还具有结构和动力学信息敏感性，可以观察样品的化学结构特征和分子迁移。31P 因其天然丰度高(100%)，在细胞中的含量高(DNA、磷脂及ATP等)；化学位移范围宽(约30)，共振谱线简单容易识别；在生物体内普遍存在，且与生命过程息息相关，而使31PNMR 技术在生物样品检测中使用最多。

31PNMR可用于检测肉品中添加磷酸盐的水解过程。Rongrong Li 研究了鸡肉中不同磷酸盐的水解过程，经检测发现TSPP 和TKPP 的水解最快，大约1.25h 就可以完全水解为Pi。采用31PNMR 技术可以快速无损地区别和量化肌肉组织中的有机和无机磷酸盐，为进一步解释磷酸盐的作用机理提供了方法。

3 现代分子生物学技术

3.1 核酸探针检测技术

核酸分子杂交可以用于待测核酸样品中的特定基因序列。该技术不仅具有特异性、灵敏度高的优点，而且兼备组织化学染色的可见性和定位性。在肉品检测中，核酸探针技术主要用于致病性病原菌的检测。

目前我国肉品致病菌的检验普遍采用传统的细菌学检验方法和血清学方法，方法繁琐，灵敏度和准确性都不高。核酸探针技术可检测出10-12～10-9 的核酸，可广泛应用于进出口动物性食品的检验，包括沙门氏菌、弯杆菌、轮状病毒、狂犬病毒等多种病原体。

核酸探针技术在实际应用中仍存在一些问题，如放射性同位素标记的核酸探针半衰期短、对人体有危害等（生物素标记的核酸探针虽然对人体无害，但受紫外线照射易分解），所以作为常规诊断特别是食品实验室较不适用。

3.2 生物芯片检测技术

生物芯片使研究中不连续的分析过程都集成在芯片上完成，实现检测的连续化、集成化、微型化、信息化，单位面积内可以高密度排列大量的生物探针，每平方厘米可达5 10 万个， 一次实验就可检测多种疾病或分析多种生物样品，已经广泛用于食品安全检测、食品微生物检测、动物疫病检测、转基因动植物检测等方面。

张庆峰等以卵清白蛋白为载体蛋白合成了雌二醇的结合物，并采用Cy3 新型荧光染料标记结合物，作为雌二醇的竞争物，建立了以竞争法为基础的检测肉品中雌二醇的免疫芯片新方法。该技术用生物芯片点样仪在醛基化玻片表面点样制备免疫微阵列，对雌二醇进行了定性定量检测。结果表明荧光信号随待测物浓度的降低而增强，待测物浓度在0.001～0.4µg/ml 的范围内有较好的线性趋势，检测范围为1 0.001 g/ml。

4 微生物检测技术

当前，微生物电子学、微机技术滤光技术、生物传感器等多项领域的突破，使得微生物快速检测技术得到了改进，正朝着快速、准确、简便及自动化的方向发展。利用传统微生物检测原理，结合先进技术，设计了形式各异的微生物检测仪器设备，正逐步广泛应用于肉品微生物检测。如ATBExpression细菌鉴定智能系统、全自动微生物快速鉴定仪器VITEK、微生物总数快速测定仪、自动菌落计数系统、应用电阻抗技术的全自动微生物监测系统。

参考文献

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