胡桂仙 王建軍 王小驪 董秀金 朱加虹

(浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所1，杭州 310021)

(浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物與核技術(shù)利用研究所2，杭州 310021)

糧油品質(zhì)檢測評價新技術(shù)的研究進展及展望

胡桂仙1王建軍2王小驪1董秀金1朱加虹1

(浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所1，杭州 310021)

(浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物與核技術(shù)利用研究所2，杭州 310021)

隨著新材料、傳感技術(shù)、信息采集與數(shù)字化處理等新興學(xué)科的迅猛發(fā)展，基于計算機視覺技術(shù)、電子鼻技術(shù)、電子舌技術(shù)等無損檢測技術(shù)成了糧油品質(zhì)檢測的又一研究熱點，國內(nèi)外學(xué)者已做了大量的前期研究工作。為了充分利用這些現(xiàn)有的最新研究成果，該文分計算機視覺技術(shù)、電子鼻技術(shù)、電子舌技術(shù)3個方面，綜述了國內(nèi)外應(yīng)用這3種技術(shù)在糧油品質(zhì)自動檢測中的研究進展，分析了各種技術(shù)存在的主要問題，展望了3種技術(shù)在糧油品質(zhì)分析中的發(fā)展前景，以供我國研究人員做同類研究時參考。

糧油 品質(zhì)檢測 計算機視覺 電子鼻 電子舌

運用現(xiàn)代生物信息技術(shù)平臺開發(fā)高效快速糧油品質(zhì)性狀檢測方法，是當(dāng)今國內(nèi)外研發(fā)最熱門、且具有重要應(yīng)用前景的品質(zhì)檢測新技術(shù)之一。近年來，隨著新材料、傳感技術(shù)、信息采集與數(shù)字化處理等新興學(xué)科的迅猛發(fā)展，一些新型的智能化識別設(shè)備應(yīng)運而生，以電子眼(或稱計算機視覺技術(shù))(E－eye)、電子鼻(E－nose)、電子舌(E－tongue)(簡稱3E)為代表的小型化、智能化傳感技術(shù)正向檢測檢驗學(xué)、品質(zhì)控制學(xué)、生物學(xué)領(lǐng)域滲透，并逐步發(fā)展形成新的邊緣學(xué)科。

糧油作物是關(guān)系到國計民生的重要作物之一，但我國的糧油作物生產(chǎn)和世界上其他發(fā)展中國家一樣，在努力提高產(chǎn)量的同時，作物的品質(zhì)改良與市場和社會的需求相差較大。如南方的常規(guī)晚稻品種，產(chǎn)量水平逐年提高，但品質(zhì)與北方的晚粳稻相比仍有較大差距;雜交晚秈稻的部分新品種產(chǎn)量水平可以達(dá)到世界最高水平，但稻米品質(zhì)基本上處在國標(biāo)中下等級。導(dǎo)致目前糧油作物品質(zhì)滯后的原因有多方面，其中之一是現(xiàn)有的品質(zhì)分析或檢測技術(shù)不能滿足生產(chǎn)與加工的需求，如品質(zhì)分析中的感官鑒定，人為的主觀因素影響較大，難以客觀評判;化學(xué)測定需要破壞大量的樣本，不利于大群體篩選;測定程序過于復(fù)雜不能及時綜合分析等等。因此，研發(fā)一種簡便、快速、小樣本、在線測定的糧油品質(zhì)分析技術(shù)一直是本學(xué)科研究重點與熱點。本文基于計算機視覺技術(shù)、電子鼻技術(shù)、電子舌技術(shù)這3種新興技術(shù)，就國內(nèi)外利用該3種技術(shù)在糧油品質(zhì)檢測中的最新研究成果進行綜述和展望，以便充分利用前人已取得的經(jīng)驗，促進我國在該領(lǐng)域的研究。

1 計算機視覺技術(shù)

在稻米品質(zhì)的感官評價上，由于人工檢測工作量大，主觀性強，而借助于計算機視覺技術(shù)，可以使得稻米品質(zhì)的檢測技術(shù)更加快速、準(zhǔn)確。目前，計算機視覺技術(shù)已對堊白、粒型、黃粒米率、整精米率、蛋白質(zhì)含量、直鏈淀粉含量等品質(zhì)指標(biāo)進行了研究和測定［1］。孫明等［2］研究了基于采用MATLAB軟件開發(fā)平臺來構(gòu)造計算機視覺的大米堊白檢測算法，在對不同的大米圖像處理的基礎(chǔ)上，完成了對大米堊白度和堊白粒率的測定。凌云等［3］、張巧杰等［4］研究了一套基于計算機視覺技術(shù)的稻谷品質(zhì)快速檢測裝置，并初步實現(xiàn)了對直鏈淀粉、堊白度、堊白粒率等參數(shù)的檢測，試驗結(jié)果表明該裝置對直鏈淀粉的測試精度≤1%，堊白度的測試精度≤1%，堊白粒率的測試精度≤2%，達(dá)到了稻米直鏈淀粉、堊白度和堊白粒率測定準(zhǔn)確度的要求。該裝置具有良好的擴展性，無需改動系統(tǒng)硬件，只要通過擴充系統(tǒng)軟件的方法，就可以增加對大米其他品質(zhì)參數(shù)的檢測功能，如異品種粒、色澤等。

在整精米率及加工精度上，張浩等［5］研究了改變掃描條件和調(diào)整圖像分割閾值等方法，消除測定大米的加工精度對堊白米的影響，建立了快速、客觀檢測大米加工精度的方法。吳彥紅等［6］開發(fā)了一套基于計算機視覺技術(shù)的稻谷品質(zhì)檢測系統(tǒng)，提取了米粒的面積、周長等10個特征參數(shù)作為整精米檢測特征，并進行了主成分分析，確定了判別整精米的優(yōu)化閾值。測試表明裂紋米、堊白米、整精米的識別的準(zhǔn)確率分別為 96．41%，94．79%，96．20%。萬鵬等［7］設(shè)計了大米粒型檢測計算機視覺識別試驗裝置，采用灰度變換、閾值分割、平滑處理等圖像處理方法獲取大米的粒形圖像，經(jīng)特征參數(shù)的提取與識別，表明該方法對整粒米、碎米識別準(zhǔn)確率分別為98．67%、92．09%。

此外，黃星奕［8］利用計算機視覺技術(shù)研究了稻米的粒型檢測，但該方法要求米粒擺放需同一朝向，具有一定的局限性，限制了它的實際應(yīng)用。凌云等［3］提出基于極坐標(biāo)的粒型檢測算法，通過先求出質(zhì)心再求出最長軸與最短軸的方法，對稻米外形進行橢圓擬合，但它具有旋轉(zhuǎn)不變性，故準(zhǔn)確度有待提高。孫建平等［9］利用數(shù)字圖像采集方式進行稻米蛋白質(zhì)檢測，測定結(jié)果與蛋白質(zhì)含量標(biāo)定值的偏差較小，絕對誤差的平均值僅為0．37 g/100 g，偏差最大的測定值與標(biāo)定值的誤差也只有0．91 g/100 g，可得到較為準(zhǔn)確的檢測結(jié)果，且可同時完成多個樣品的信息采集，檢測效率顯著提高。侯彩云等［10］利用微切片3維圖像處理系統(tǒng)對稻米品質(zhì)特性進行了探索性的研究，結(jié)果表明借助于3維可視化技術(shù)，可以對稻谷的外觀品質(zhì)、營養(yǎng)品質(zhì)及蒸煮品質(zhì)等進行更為直觀且客觀的觀察與測定。

色澤是油脂的重要質(zhì)量指標(biāo)之一，常用的測定油脂色澤的方法有羅維朋(Lovibond)比色法和重鉻酸鉀法，但這兩種方法常常受人為因素影響較大。孫鳳霞等［11］根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)在羅維朋比色法的基礎(chǔ)上研發(fā)了計算機圖像處理方法，避免了人為的主觀誤差，測定的重現(xiàn)性和重復(fù)性均較好。M Z Abdullah等［12］利用逐步判別分析法(stepwise discriminant analysis)和計算機的識別系統(tǒng)把椰子油分為不成熟的、半成熟的、成熟的、過成熟的4個等級。通過對400多個樣品進行視覺系統(tǒng)分析，發(fā)現(xiàn)對椰子油正確分級的成功率大于90%，并且，機器視覺系統(tǒng)的誤分級的可能性比用人工的低。另外，陳彩虹等［13］應(yīng)用計算機圖像處理技術(shù)研究羅維朋標(biāo)準(zhǔn)色片與油脂顏色的關(guān)系，得到特征參數(shù)A(R－G)和B(R/G)，當(dāng)固定羅維朋黃色片70時，最佳特征參數(shù)為B，其他情況下最佳特征參數(shù)為A。試驗得出利用A或B計算羅維朋紅值的經(jīng)驗方程，驗證結(jié)果表明，不同油脂測定羅維朋紅值與計算結(jié)果的相關(guān)系數(shù)大于0．98，平均誤差小于0．4。

2 電子鼻技術(shù)

無論是感官評價技術(shù)、理化指標(biāo)的檢測技術(shù)還是近紅外裝置評價技術(shù)，對稻米品質(zhì)的檢測，都具有一定的可靠性，但它們均未能對大米或米飯的氣味如異味、香氣等做出檢測和評價，存在著缺陷。因此通過研究稻米或米飯的氣味來檢測評價稻米品質(zhì)引起了部分研究者的興趣。

在20世紀(jì)90年代發(fā)展起來的一種叫電子鼻(Electronic Nose)的氣味掃描儀，是一種快速檢測食品氣味的新穎儀器。其原理是利用某種金屬氧化物和生物膜，根據(jù)氣味物質(zhì)分子接觸引起膜電位的微小變化來判斷氣味有無及強弱。它以特定的傳感器和模式識別系統(tǒng)快速提供被測樣品的整體信息，指示樣品的隱含特征。這種氣敏傳感器具有高靈敏度、可靠性、重復(fù)性。近年來，傳感器陣列和模式識別的電子鼻在飲料、食品、谷物、果蔬、化妝品、環(huán)境檢測、煙草業(yè)、醫(yī)學(xué)等行業(yè)均有著廣泛的應(yīng)用［14－26］，而在糧油作物的檢測中也得到了一定的研究和應(yīng)用。

潘天紅等［27］研究開發(fā)了一套用于谷物霉變識別的電子鼻系統(tǒng)測試裝置，該裝置能快速準(zhǔn)確的判別水稻的霉變情況，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別正確率為92．19%。張紅梅等［28］采用金屬氧化物傳感器陣列和主成分分析法對6個霉變程度的稻谷成功地進行了檢測，同時采用主成分分析法分析，結(jié)果顯示去掉冗余傳感器并不影響分類結(jié)果。Zheng等［29］研究了基于電子鼻對4種不同大米樣品的區(qū)分檢測，對電子鼻的參數(shù)優(yōu)化以及氣敏傳感器的選擇進行了初步的研究，并指出以Cyranose－320為例的電子鼻對大米的芳香化學(xué)成分的檢測還需進一步的研究，從而探索其作為一種檢測評價大米品質(zhì)質(zhì)量的檢測方法之一。

此外，利用電子鼻在其他谷物的研究上，Jonsson等［30］通過參考電子鼻在酒類、香水、煙草等方面的應(yīng)用，提出了電子鼻用于谷物品質(zhì)的檢測。他采用由不同氣敏傳感器組成的電子鼻，利用ANN(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模式識別區(qū)分燕麥、裸麥及大麥樣品，同時也對受到麥角固醇、真菌毒素以及細(xì)菌污染的小麥樣品進行識別，證實該電子鼻能利用谷物氣味特性進行樣品監(jiān)測，從而預(yù)測電子鼻在真菌學(xué)上的應(yīng)用。Olsson等［31］以真菌的揮發(fā)性代謝物作為指標(biāo)，通過氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀(GC－MS)和電子鼻來分析各種正常和一些變質(zhì)程度的谷物樣品，結(jié)果表明其揮發(fā)性物質(zhì)與赭曲霉毒素相關(guān)性不大，但通過GC－MS或電子鼻檢測均能預(yù)測脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)的污染程度。同時，戊烷、甲基吡嗪、3－戊酮、3－辛烯二醇、醋酸異辛酯與DON呈正相關(guān)，而乙基乙醇、十五烷、甲苯、1－辛醇、1－壬醇等與DON呈負(fù)相關(guān)，建立在GC－MS和電子鼻上進行的DON預(yù)測的平方根誤差分別為 16 μg/kg和 25 μg/kg。Roberto等［32］利用電子鼻對谷物中是否受到真菌污染進行早期診斷，同時利用GC－MS進一步證實了利用電子鼻是可以用來預(yù)測谷物的真菌污染程度。

在食用油的品質(zhì)及貯藏性和橄欖油(食用油)的摻假檢測方面，國外也有一些報道［33－35］。而在國內(nèi)，有研究人員采用電子鼻對芝麻油及山茶油的摻假進行了識別研究，認(rèn)為通過線性判別式分析法，電子鼻可以很好的區(qū)分出不同種類的油脂，還可以區(qū)分出混入與未混入大豆油的山茶油或芝麻油;通過多層前饋網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)系統(tǒng)可以大體預(yù)測芝麻油與大豆油的混合比例，但不能精確預(yù)測［36］。

3 電子舌技術(shù)

電子舌(Electronic Tongue)技術(shù)是20世紀(jì)80年代中期發(fā)展起來的一種分析、識別液體“味道”的新型檢測手段。它主要由傳感器陣列和模式識別系統(tǒng)組成，傳感器陣列對液體試樣做出響應(yīng)并輸出信號，信號經(jīng)計算機系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理和模式識別后，得到反映樣品味覺特征的結(jié)果。

電子舌技術(shù)主要集中在液體樣品的檢測，如茶飲料、果汁、酒類等［37－38］。而在糧油檢測中，主要是植物油的應(yīng)用研究上。由于所有的植物油都含有一些具有氧化還原活性的物質(zhì)，如維生素E、多酚化合物、類胡蘿卜素等，它們具有對感官刺激敏感的特點和抗氧化特性。因此，這些存在于植物油中的化合物可以用電化學(xué)的方法進行分析，但用電化學(xué)傳感器陣列直接來分析植物油還存在一定難度，因為油品的導(dǎo)電率很低，黏度大，溶解度低［39］。為了避免這些問題，C Apetrei等［40］最近在研究中，提出了一種新的方法來區(qū)分植物油的不同來源和品質(zhì)，把要分析的植物油作為涂層涂在改進的碳層電極上，將其放在不同的電解水溶液中可產(chǎn)生電化學(xué)反應(yīng)。當(dāng)這電極浸在不同的電解質(zhì)溶液(包括pH 4的磷酸鹽緩沖溶液、硫酸、鹽酸、氯化鉀、氯化鎂、高氯鋰化物、高氯酸鉀和0．1 mol/L的氫氧化鈉溶液)中時可獲得電勢信號，電勢受到電極所浸放的溶液的pH和電解溶液產(chǎn)生的離子的強烈影響。因此，我們可以利用輸入變量的主成分分析不同品種的油所產(chǎn)生的特征信號，以此來鑒別不同的植物油。試驗對6種油包括玉米油、葵花籽油、精煉橄欖油和3種不同壓榨程度的優(yōu)質(zhì)橄欖油(extra virgin，virgin，lampante and refined olive oil)進行了評價。研究表明，這種方法可以區(qū)分這些不同的植物油。

4 結(jié)論和展望

糧油品質(zhì)的檢測與評價是一項綜合評價技術(shù)，是對受檢產(chǎn)品的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后的全程評價。從以上研究報道說明，計算機視覺技術(shù)對稻米粒型的檢測技術(shù)已基本上符合現(xiàn)實檢測需要。但受米粒類型、光源均勻性等因素的影響，稻米的堊白率、整精米率等品質(zhì)檢測技術(shù)還不能滿足現(xiàn)實檢測需要，同時在儀器試驗階段，采用的稻米樣本數(shù)量少、品種比較單一，儀器的通用性尚須進一步證明。

綜合電子鼻對稻谷或稻米的檢測研究來看，電子鼻技術(shù)目前基本上處于應(yīng)用開發(fā)階段或可檢出若干成份，同時電子鼻中所附的傳感器對工作溫度很敏感，這使得其工作環(huán)境必須能夠被較良好的控制;金屬氧化物型傳感器所需的工作溫度較高，因此測試前需要對傳感器進行預(yù)熱，而且長時間工作之后響應(yīng)基準(zhǔn)值容易發(fā)生漂移。模式識別方法還有待改進，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種實現(xiàn)復(fù)雜非線性映射的方法，相對于傳統(tǒng)識別方法具有較好的識別效果，但是需要的訓(xùn)練樣本量比較大，給取樣帶來了不便。因此，電子鼻技術(shù)的發(fā)展還依賴于傳感器技術(shù)與模式識別技術(shù)的發(fā)展。電子舌技術(shù)在油脂這種特殊的物料研究應(yīng)用上，還有待進一步的驗證與改良。

但隨著計算機技術(shù)、傳感技術(shù)以及模式識別的發(fā)展與完善，諸如利用計算機視覺技術(shù)進行稻米加工品質(zhì)的在線檢測，電子鼻技術(shù)進行香稻品種的區(qū)分以及電子舌技術(shù)進行油脂品質(zhì)的無損檢測方法必將成為可能，也將成為今后重要的研究熱點，為糧油品質(zhì)的檢測評價提供又一無損檢測途徑。

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Study Progress and Prospects for Technology of Detection for Quality Evaluation in Cereal and Oil

Hu Guixian1Wang Jianjun2Wang Xiaoli1Dong Xiujin1Zhu Jiahong1

(Institute of Quality and Standards for Agricultural Products，Zhejiang Academy of Agricultural Sciences1，Hangzhou 310021)
(Institute of Crops and Utilization of Nuclear Technology，Zhejiang Academy of Agricultural Sciences2，Hangzhou 310021)

With the development of new materials technique，sensor technique，information acquisition technique and Digital Image processing technique，the technology of nondestructive examination such as computer vision，electronic nose and electronic tongue has become one of research hotspots in the field of cereals and oils detection．Scholars at home and abroad have done much pioneering work in this field．In order to summarize these research results and give reference to researchers in this field in China，the research progress in automatic detection for quality of cereal and oil using computer vision technology，electronic nose technology and electronic tongue technology were discussed in this article．Some major problems of each method were analyzed，and development trends on quality analysis for cereal and oil by using these technologies were prospected．

cereal and oil，quality detection，computer vision，electronic nose，electronic tongue

TS207

A

1003－0174(2011)03－0110－05

863計劃(2010AA101302)，國家科技支撐計劃(2011 BAD35B02)，浙江省農(nóng)科院科研類專項經(jīng)費資助項目(2010CX23)

2010－03－15

胡桂仙，女，1980年出生，助理研究員，農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析與無損檢測技術(shù)

王建軍，男，1965年出生，研究員，博士，糧油品質(zhì)與遺傳育種