CN110031442A - 一种农产品农药残留检测*** - Google Patents

一种农产品农药残留检测*** Download PDF

Info

Publication number
CN110031442A
CN110031442A CN201910391261.3A CN201910391261A CN110031442A CN 110031442 A CN110031442 A CN 110031442A CN 201910391261 A CN201910391261 A CN 201910391261A CN 110031442 A CN110031442 A CN 110031442A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
band
pesticide
agricultural products
detection system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910391261.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110031442B (zh
Inventor
王瑞雪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou huixianhuilu Agricultural Products Co.,Ltd.
Original Assignee
Ningbo Billion Novi Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ningbo Billion Novi Information Technology Co Ltd filed Critical Ningbo Billion Novi Information Technology Co Ltd
Priority to CN201910391261.3A priority Critical patent/CN110031442B/zh
Publication of CN110031442A publication Critical patent/CN110031442A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110031442B publication Critical patent/CN110031442B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/645Specially adapted constructive features of fluorimeters
    • G01N21/6456Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N2021/6417Spectrofluorimetric devices
    • G01N2021/6421Measuring at two or more wavelengths

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

一种农产品农药残留检测***,用于蔬菜或者水果农药残留的快速无损检测,通过激发光照射农产品表面,研究农药残留物在激光照射下产生的荧光,对荧光图像的研究检测农药是否有残留。其中,获取第一波段的第一荧光图像以及第二波段的第二荧光图像,基于第二荧光图像以及灰度校正系数,确定校正图像;基于第一荧光图像以及校正图像,确定检测图像;将检测图像中灰度值大于阈值的像素灰度值进行阈值分割,确定待检测样品中农药残留的分布,在农药残留量超标时进行报警。

Description

一种农产品农药残留检测***
技术领域
本发明涉及一种农产品检测***,尤其是涉及一种农产品农药残留检测***。
背景技术
食品安全是保障人们身体健康的基础,为了保证这些与人们生活息息相关的食品的质量,对水果、蔬菜等食品中的农药残留进行精确的定量检测已经是迫切需要解决的问题。加强对农药残留污染的监测研究,研发蔬菜水果等食品检测的新技术和方法,对保障人类的健康、保护我们的生态环境、减少农业损失具有极其重要的意义。因此,对农药残留检测技术也有了更高的要求,结合现代科学技术和其它计量学算法,研发快捷,简单,高灵敏度的农药残留检测方法是农药残留检测发展的方向。
随着科学技术的发展,农药残留检测和分析技术也在不断地更新完善和迅速发展,对分析速度提出更高的要求,农药残留速测技术将倍受人们的青睐。随着生活水平的提高,人们对蔬菜水果等农产品的农药残留,农药中毒等问题十分重视,因此农药残留速测技术由于具有快速灵敏简便的优点,更能适应现代高效快速的节奏而倍受关注。
目前广泛或部分应用于农药残留检测方法有气、液相色谱和质谱等方法。虽然这些方法对农药残留检测已较为成熟,但对样品的前处理过程非常繁琐,操作复杂,从样品制备到测量分析的周期长,无法实现现场监测,而且对样品大都具有破坏性,难以满足对蔬菜中农药残留实现现场快速检测。如能在施用过农药的水果、蔬菜表面直接进行非破坏性的测量,那将是十分理想和有实用价值的工作。
荧光分析法是利用某些物质分子受光照射时所发生的荧光的特性和强度,进行物质的定性分析或定量分析的方法。激光诱导荧光技术通过激发光照射农产品表面,研究农药残留物在激光照射下产生的荧光,对其荧光光谱以及荧光图像的研究可以探测农药是否有残留并鉴别农药的类型,从而实现快速无损的农药残留检测。
现有技术如CN101013091A中,通过图像采集***采集特征波长的荧光图像,确定农产品表面的农药残留。然而,由于许多农产品尤其蔬菜或者水果中含有叶绿素,其在受到激发时也会产生荧光,采集的荧光图像中包含叶绿素产生的荧光成分,导致检测结果存在误差,对于叶绿素含量高的蔬菜或者水果进行检测时,会导致检测结果不准确。
发明内容
本发明提供一种农产品农药残留检测***,能够减小叶绿素荧光成分对于检测结果的影响,提高检测结果的准确性。
作为本发明的一个方面,提供农产品农药残留检测***,包括:激发光源,用于向待检测样品发射激发光;样品台,其用于放置带检测样品;半透半反镜,其用于将样品激发的荧光进行分束;第一滤光片,其用于将第一分束光进行第一滤光;第一CCD相机,其用于获取第一滤光后第一波段的第一荧光图像,所述第一波段位于待检测农药的荧光特征谱峰;多个第二滤光片,对应于多个不同的滤光波段,其用于将第二分束光进行第二滤光;第二CCD相机,其用于获取第二滤光后第二波段的第二荧光图像;第二滤光片选择部,其基于待检测农药的第一波段的位置,确定第二滤光片的滤光波段;存储部,其存储不同第二滤光片的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数;校正图像确定部,其基于第二荧光图像以及灰度校正系数,确定校正图像;检测图像确定部,其基于第一荧光图像以及校正图像,确定检测图像;农药残留量确定部,其将检测图像中灰度值大于阈值的像素灰度值进行阈值分割,确定待检测样品中农药残留的分布。
进一步的,所述激发光源为紫外光。
进一步的,所述激发光波长为280nm或365nm。
进一步的,所述多个第二滤光片的滤光波段对应于叶绿素荧光光谱的特征谱峰。
进一步的,所述叶绿素荧光光谱的特征谱峰为440nm,520nm或690nm。
进一步的,所述待检测农药包括氨基甲酸酯类农药或者吡啶类农药。
进一步的,所述第二滤光片选择部,计算各个第二滤光片的滤光波段与第一波段的差值,选择差值绝对值最大的滤光波段作为第二滤光片的滤光波段。
进一步的,所述第二滤光片的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数通过如下方式计算:(1)取不含农药残余的农产品样本获取其在第一波段以及滤光波段的荧光图像;(2)确定滤光波段荧光图像的灰度直方图各组的像素位置;(3)根据各组的像素位置确定第一波段荧光图像对应的像素位置的灰度均值;(4)计算滤光波段荧光图像直方图各组的灰度均值与第一波段荧光图像对应的像素位置的灰度均值的比值,确定灰度直方图各组的灰度校正系数。
进一步的,所述校正图像确定部基于如下方式确定校正图像:(1)获取当前使用的第二滤光片的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数;(2)确定第二荧光图像中各像素所处灰度直方图的组;(3)将第二荧光图像中各像素的灰度值除以其所在组的灰度校正系数,得到校正图像。
进一步的,所述检测图像确定部将第一荧光图像各像素的灰度值减去校正图像各像素的灰度值,得到检测图像。
附图说明
图1是本发明实施例的农产品农药残留检测***。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将使用实施例对本发明进行简单地介绍,显而易见地,下面描述中的仅仅是本发明的一个实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些实施例获取其他的技术方案,也属于本发明的公开范围。
本发明实施例的农产品农药残留检测***,用于具有较高浓度的叶绿素的农产品例如植物叶面的农药残留的无损检测,参见图1,包括激发光源10,反射镜20,样品台30,半反半透镜40,第一滤光片50,第一CCD相机60,第二滤光片盘70,第二CCD相机80以及控制处理部90。
激发光源10用于向待检测样品发射激发光,激发光源为紫外光源,可以使用例如激光作为激发光源,激发光的波长可以设置为例如280nm或365nm。激发光源10还可以包括用于扩束以及准直的透镜组以及光阑,用于调整激发光。反射镜20,用于将激发光照射到样品台30的样品上。
样品台30上放置用于检测农药残留的农产品样品,能够检测的农药种类为受到激发后能够产生荧光的农药种类,例如氨基甲酸酯类农药或者吡啶类农药。
半透半反镜40,其用于将样品激发的荧光进行分束。第一滤光片50,其设置于半透半反镜40的第一分束光路,用于将第一分束光进行第一滤光。第一波段为位于待检测农药种类的荧光特征谱峰,例如氨基甲酸酯类农药,其第一波段可以设置为340nm左右。第一CCD相机60,其用于获取第一滤光后第一波段的第一荧光图像。
第二滤光片盘70包括多个第二滤光片71,对应于多个不同的滤光波段,其设置于半透半反镜40的第二分束光路,用于将第二分束光进行第二滤光。第二CCD相机80,其用于获取第二滤光后第二波段的第二荧光图像。
控制处理部90包括第二滤光片选择部,存储部,校正图像确定部,检测图像确定部以及农药残留量确定部。第二滤光片选择部基于待检测农药的第一波段的位置,确定第二滤光片盘70的特定滤光波段的第二滤光片71。具体的,第二滤光片选择部计算各个第二滤光片71的滤光波段与第一波段的差值,选择差值绝对值最大的滤光波段作为第二滤光片的滤光波段。存储部,其存储不同第二滤光片71的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数;其中,第二滤光片72的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数通过如下方式计算:(1)取不含农药残余的农产品样本获取其在第一波段以及第二滤光片72的滤光波段的荧光图像;(2)确定滤光波段荧光图像的灰度直方图各组的像素位置;(3)根据各组的像素位置确定第一波段荧光图像对应的像素位置的灰度均值;(4)计算滤光波段荧光图像直方图各组的灰度均值与第一波段荧光图像对应的像素位置的灰度均值的比值,确定灰度直方图各组的灰度校正系数。校正图像确定部基于第一荧光图像以及校正图像,确定检测图像;具体的,校正图像确定部基于如下方式确定校正图像:(1)获取当前使用的第二滤光片的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数;(2)确定第二荧光图像中各像素所处灰度直方图的组;(3)将第二荧光图像中各像素的灰度值除以其所在组的灰度校正系数,得到校正图像。检测图像确定部,其将第一荧光图像各像素的灰度值减去校正图像各像素的灰度值,得到检测图像。农药残留量确定部,其将检测图像中灰度值大于阈值的像素灰度值进行阈值分割,确定待检测样品中农药残留的分布。进一步的,农药残留量确定部还可以将检测图像中灰度值大于阈值的像素灰度值进行积分,当其积分值超过阈值时表示农药残留量超标,通过报警装置进行报警。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。本发明中描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种农产品农药残留检测***,包括:激发光源,用于向待检测样品发射激发光;样品台,其用于放置带检测样品;半透半反镜,其用于将样品激发的荧光进行分束;第一滤光片,其用于将第一分束光进行第一滤光;第一CCD相机,其用于获取第一滤光后第一波段的第一荧光图像,所述第一波段位于待检测农药的荧光特征谱峰;多个第二滤光片,对应于多个不同的滤光波段,其用于将第二分束光进行第二滤光;第二CCD相机,其用于获取第二滤光后第二波段的第二荧光图像;其特征在于:还包括第二滤光片选择部,其基于待检测农药的第一波段的位置,确定第二滤光片的滤光波段;存储部,其存储不同第二滤光片的滤光波段对应于第一波段的灰度校正系数;校正图像确定部,其基于第二荧光图像以及灰度校正系数,确定校正图像;检测图像确定部,其基于第一荧光图像以及校正图像,确定检测图像;农药残留量确定部,其将检测图像中灰度值大于阈值的像素灰度值进行阈值分割,确定待检测样品中农药残留的分布。
2.根据权利要求1所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:激发光用于照射待检测农产品表面。
3.根据权利要求2所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述激发光源为紫外光。
4.根据权利要求3所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述激发光波长为280nm。
5.根据权利要求1-4之一所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述激发光波长为365nm。
6.根据权利要求5所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述多个第二滤光片的滤光波段对应于叶绿素荧光光谱的特征谱峰。
7.根据权利要求1-6所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述叶绿素荧光光谱的特征谱峰为440nm,520nm或690nm。
8.根据权利要求7所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述待检测农药包括氨基甲酸酯类农药或者吡啶类农药。
9.根据权利要求8所述的农产品农药残留检测***,其特征在于:所述第二滤光片选择部,计算各个第二滤光片的滤光波段与第一波段的差值,选择差值最大的滤光波段作为第二滤光片的滤光波段。
10.根据权利要求9所述的农产品残留检测***,其特征在于:还包括报警装置,当检测到农药残留量超标时进行报警。
CN201910391261.3A 2019-05-12 2019-05-12 一种农产品农药残留检测*** Active CN110031442B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910391261.3A CN110031442B (zh) 2019-05-12 2019-05-12 一种农产品农药残留检测***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910391261.3A CN110031442B (zh) 2019-05-12 2019-05-12 一种农产品农药残留检测***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110031442A true CN110031442A (zh) 2019-07-19
CN110031442B CN110031442B (zh) 2021-10-15

Family

ID=67241844

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910391261.3A Active CN110031442B (zh) 2019-05-12 2019-05-12 一种农产品农药残留检测***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110031442B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110823856A (zh) * 2019-12-19 2020-02-21 北京永安多谱检测科技有限公司 基于图像分析的激发荧光过氧化物检测装置及其检测方法
CN111220587A (zh) * 2020-02-18 2020-06-02 江苏大学 一种基于激发荧光的便携式农残检测仪器

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030129092A1 (en) * 1998-04-28 2003-07-10 Murray George M. Molecularly imprinted polymer solution anion sensor
JP2005091134A (ja) * 2003-09-17 2005-04-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 蛍光読み取り装置及び蛍光読み取り装置の合焦点方法
CN101013091A (zh) * 2007-01-25 2007-08-08 江西农业大学 一种无损检测水果表面的粪便和农药污染物的方法和装置
CN102106723A (zh) * 2011-03-17 2011-06-29 中国科学院自动化研究所 荧光分子成像装置
CN103424387A (zh) * 2013-06-20 2013-12-04 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种农药残留物荧光光谱检测装置
CN103808700A (zh) * 2012-11-13 2014-05-21 汎锶科艺股份有限公司 农药检测装置
CN106053404A (zh) * 2016-05-09 2016-10-26 崔京南 一种便携式多波段荧光检测微量物质分析仪

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030129092A1 (en) * 1998-04-28 2003-07-10 Murray George M. Molecularly imprinted polymer solution anion sensor
JP2005091134A (ja) * 2003-09-17 2005-04-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 蛍光読み取り装置及び蛍光読み取り装置の合焦点方法
CN101013091A (zh) * 2007-01-25 2007-08-08 江西农业大学 一种无损检测水果表面的粪便和农药污染物的方法和装置
CN102106723A (zh) * 2011-03-17 2011-06-29 中国科学院自动化研究所 荧光分子成像装置
CN103808700A (zh) * 2012-11-13 2014-05-21 汎锶科艺股份有限公司 农药检测装置
CN103424387A (zh) * 2013-06-20 2013-12-04 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 一种农药残留物荧光光谱检测装置
CN106053404A (zh) * 2016-05-09 2016-10-26 崔京南 一种便携式多波段荧光检测微量物质分析仪

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
雷鹏 等: "多光谱荧光图像技术检测农药残留", 《发光学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110823856A (zh) * 2019-12-19 2020-02-21 北京永安多谱检测科技有限公司 基于图像分析的激发荧光过氧化物检测装置及其检测方法
CN110823856B (zh) * 2019-12-19 2024-06-07 北京永安多谱检测科技有限公司 基于图像分析的激发荧光过氧化物检测装置及其检测方法
CN111220587A (zh) * 2020-02-18 2020-06-02 江苏大学 一种基于激发荧光的便携式农残检测仪器

Also Published As

Publication number Publication date
CN110031442B (zh) 2021-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3171160B1 (en) Apparatus and method for detecting microbes or bacteria
Lenk et al. Multispectral fluorescence and reflectance imaging at the leaf level and its possible applications
US4397556A (en) Material-testing method and apparatus
Gupta et al. Portable Raman leaf-clip sensor for rapid detection of plant stress
US9625376B2 (en) System for and method of combined LIBS and IR absorption spectroscopy investigations
US8953158B2 (en) Grading of agricultural products via hyper spectral imaging and analysis
US10961558B2 (en) Substance or contamination detection
US10274310B2 (en) Surface sensing systems and methods for imaging a scanned surface of a sample via sum-frequency vibrational spectroscopy
JP2018205320A (ja) 細胞の体積および成分の計測
CN110031442A (zh) 一种农产品农药残留检测***
JP2008536144A (ja) 混合物をスペクトル分析する方法および装置
JP2014240831A (ja) 植物の活力診断方法、並びにこれに用いられる計測システム及び診断システム
CN203534956U (zh) 样品农药残留无损快速检测***
JP3878782B2 (ja) 食品状態評価方法及び食品状態評価装置
CN106841167A (zh) 果蔬农药残留的无损检测方法
Wang et al. Quantitative analysis of BPO additive in flour via Raman hyperspectral imaging technology
US20130342844A1 (en) Sensor for early detection of problems in algae cultures and related system and method
JP7169643B2 (ja) 硝酸イオン濃度非破壊計測方法、硝酸イオン濃度非破壊計測装置、及び硝酸イオン濃度非破壊計測プログラム
Nielsen et al. Supercontinuum light sources for hyperspectral subsurface laser scattering: Applications for food inspection
US20140178924A1 (en) Identification of mycoplasm contamination in biotechnology production using raman spectroscopy
JP2007069060A (ja) 青果物選別システム
CN111551518B (zh) 一种蔬菜农药残留检测方法
US20240219306A1 (en) Sample ingredient analysis apparatus and sample ingredient analysis method using the same
Walsham et al. Determination of chlorophyll in seawater
WO2021187503A1 (ja) 近赤外分光法による汚染検査方法及び検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20210922

Address after: 510000 room 1705, No. 4, Huifang street, Haizhu District, Guangzhou City, Guangdong Province (office use only)

Applicant after: Guangzhou huixianhuilu Agricultural Products Co.,Ltd.

Address before: 315040 room 193, business building, 66, academician Road, Ningbo high tech Zone, Zhejiang

Applicant before: NINGBO YINUOWEI INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant