食品科学 ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (1): 289-300.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20230103-014
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韩子馨,张丽丽,张博,邹方磊,尚楠
发布日期:
2024-02-05
基金资助:
HAN Zixin, ZHANG Lili, ZHANG Bo, ZOU Fanglei, SHANG Nan
Published:
2024-02-05
摘要: 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。
中图分类号:
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