长期以来，人们一直在研究使用各种非侵入的手段来检测各类农产品，以判断这些农产品的成熟度、新鲜度等关键品质。这是工业化与市场化的农业中，农产品在生产、存储、运输和销售等各个环节中的重要步骤。这些检测手段包括光学频谱分析、X-光透视、LF-NMR和MRI、机器视觉分析、声学和机械振动分析等等。其中，有一种运用激光多普勒测量技术的检测方案。激光多普勒振动仪是一种利用激光光束测量表面振动的设备，在农产品领域，这些振动仪可用于多种目的，如评估水果、蔬菜或其他农产品的结构完整性、成熟度或新鲜度等。通过分析振动，研究人员或检验员可以深入了解产品的物理特性和质量。目前有不少科研机构和人员在进行此类研究和研发。在众多研究人员中，英国Cranfield 大学的Leon Terry教授（研究与创新副校长兼植物科学教授）和 Sandra Landahl博士（高级技术高级研究员， 土壤、农业食品和生命科学领域）主导采用激光多普勒振动仪在这一相关领域进行了多年的研究。他们早在2007年就研究发表了《通过苹果的声学脉冲响应的综合评价来评估作为水果品质的衡量标准 》的论文；2020年，他们在 Biosystems Engineering上发表了《使用激光多普勒振动测量的非破坏性鳄梨果实成熟度区分》的研究文章， 这是一篇非常具有代表性的论文并获得广泛转载。他们较为近期的研究是2022年发表的一篇名为《通过单点和扫描激光多普勒振动测量手段检测洋葱鳞茎的内部缺陷》的论文。这篇文章可以在http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/上正式获取。在英国，洋葱是一种大量种植、批发和销售的农产品，也有着严格的品质标准。在流通环节中，由于内部缺陷的发生，被拒绝或降级的洋葱货物对批发商和种植者而言是一个持续存在的问题。即使缺陷通常只会发生在所收获洋葱的4%中，它们仍会导致整个批次无法被零售销售接受。洋葱的内部缺陷可以是生理性的（过早发芽）或病理性的，主要由内生细菌（例如假单胞菌属等）和真菌（Botrytis allii）引起。英国洋葱产业估计，每年超过1万吨，价值约400万英镑的洋葱，由于每批次中少量感染的鳞茎而被拒绝，而如果分级能够提高的话，则将得以挽救；并且非破坏性分级可以消除手工切割所带来的费用，因此每年损失的洋葱量可减少至2000吨（Technology Strategy Board项目TP320-257）。目前已经有一些非破坏性技术，如近红外反射（NIR）、磁共振成像和X射线成像等，被用于检测新鲜农产品中的内部腐烂或机械损伤（Kamal等，2019）。此外，机器视觉系统也正在被用于田间表型分析（Kim等，2018和2020）。洋葱鳞茎由从基底板发出并最终在颈部结束的同心层（叶片）组成。事实上，一个综合模型可以通过近红外腐烂检测（假单胞菌属）和阈值优化的方法来减少健康鳞茎的损失，但温度依赖性和光源以及洋葱鳞茎相对于探测器的定位问题仍然具有挑战性（Nishino等，2019）。此外，已经证明可以使用X射线成像来识别洋葱鳞茎中的内部缺陷，从而使每箱缺陷鳞茎减少95%（Mosqueda等，2010；Wang＆Li，2015）。然而，为了使X射线技术的安装在经济上可持续，将需要一个高价位的等级类别。因此，挑战仍然存在，即开发非侵入性技术，能够以足够快的速度和分辨率来评估洋葱的内部质量，使其在商业上可行。激光多普勒振动测量（LDV）已被证明适用于测量鳄梨果实的硬度（Landahl＆Terry，2020），但关于其在水果和蔬菜中检测内部缺陷的潜力还没有相关信息。LDV是一种非破坏性技术，基于多普勒效应，感测移动表面反射光的频率变化。物体的共振频率（RF）取决于许多参数（如质量、刚度、形状）。在简单的谐振运动中，刚度和质量值表征谐振子，并确定其频率。阻尼是振动的衰减，换言之，是（粘性）介质中的能量耗散。部分腐烂的叶片在结构上与相邻的叶片不同且密度较低，因此在阻尼作用下会产生不同的振动响应。在果实和蔬菜等粘弹性介质中，刚度和阻尼往往不相关。了解与内部缺陷相关的结构变化将为后期鳞茎质量的客观非破坏性评估提供基础。本研究的重点是通过先后使用扫描LDV（图1）和单点LDV（图2），来区分具有内部缺陷的洋葱鳞茎。扫描LDV允许在表面上映射振动，在连续测量程序模式下，提供重复的振动激励。它提供了有关物体振动模式的重要信息，通过解释这一信息，就有可能定位单点测量的最佳位置，以测量由物体的生理或物理变化引起的振动变化。且扫描LDV与有限元建模不同，因为它测量的是实际值。将扫描LDV应用于园艺产品是一种新颖的方法，以前由于其较高的成本而受到限制。相反，单点LDV更适用于工业环境，因为它比扫描LDV更快（测量点较少）且更便宜（需要更简单的传感器头）。
图1
图2
该研究的目标是，通过在分拣线上以足够的速度识别并自动拒绝内部具有不可接受缺陷水平的洋葱，来调查其减少浪费的可行性。所提出的工作目标是证明通过LDV获得的共振频率（RF）与内部缺陷相关，并且可以创建用于评估和测量这些特征的算法的概念证明。通过使用经过优化的台式LDV设置，可以预测缺陷发生率和不同疾病严重程度的RF。为了在商业分拣线上实施LDV，需要构建不同洋葱品种和来源的校准数据库。非侵入式的LDV技术是一种测量内部缺陷的原型，可成为洋葱分级中的有用决策工具，以及在其他需要进行内部缺陷检测的商品中进行广泛运用。挚感光子的LDV激光多普勒测振仪，是一款非接触式的精密测振仪，十分符合农产品非侵入式的检测要求。我们也进行了实际的案例测试，例如：运用挚感光子的传感器对苹果进行测量（图3），通过测量苹果的频谱效应，来预测成熟度，糖度，水分等相关指标（测试数据见图4）。
图3
图4
而这个案例也可以引申到其他水果、蔬菜等农产品品质检测。挚感光子的激光多普勒测振仪，可以在不破坏农产品内外部结构的前提下，通过非接触式测量，直接获得重要的品质检验数据，从而提高商品品质，降低检测成本，这对于农产品行业来说具有重要的实践意义和经济价值。
挚感（苏州）光子科技有限公司成立于2018年。公司基于核心团队在光电通信领域的深厚技术积累，致力于研发基于集成光学和相干通信的高端激光传感技术，以期颠覆传统的工业高精密传感技术，成为全球领先的集成相干光学传感器企业。目前公司开发的各类高性能、小型化、低功耗、高性价比的激光传感器，正逐步应用于航空航天、精密制造、半导体、机器视觉、自动驾驶等新兴领域。公司拥有完整的自主知识产权，产品实现从光电芯片到模组、算法、软件和系统应用的垂直整合。
挚感光子还在不断推出各类激光传感器，丰富产品线，并满足客户化的产品定制需求，提供专业应用与集成方案。欲了解详情，请登录我们的网站 www.osphotonics.com，或联系市场部 sales@osphotonics.com，热线电话：4006-899-870，感谢您的关注！
网站首页
挚感产品
新闻资讯
电话咨询