项目名称: 基于细胞ATP含量光谱无损检测的蔬菜新鲜度新型评价方法研究及其仪器系统研制

项目编号: No.61273062

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 方慧

作者单位: 浙江大学

项目金额: 76万元

中文摘要: 对果蔬新鲜度的评价,目前主要选择失重率、光学显微镜观察细菌切片变化、乙烯气体分解效果、维生素C、叶绿素及其它营养素的含量变化等指标。上述指标在不同果蔬种类中差异显著,对评价不同果蔬种类新鲜度的重要性不尽相同。三磷酸腺苷(ATP)是生物体内的高能化合物,研究表明农产品细胞内以ATP为代表的高能量出现短缺是导致其新鲜度丧失和品质劣化的主要原因。因此,细胞ATP含量可以作为一个潜在的农产品新鲜度和品质的评价指标。确定ATP含量的传统方法主要依靠破坏性的生物发光反应原理,其测试程序复杂、代价昂贵且耗时费力。本项目拟提出一种基于光谱技术的蔬菜细胞ATP含量的快速无损检测方法,为蔬菜新鲜度评价提供一种准确性高、通用性好的新型评价指标,并试图自行设计基于ARM微处理器的滤光片型蔬菜细胞ATP含量的光谱快速无损检测仪器系统。研究预期成果在大型蔬菜流通销售企业的蔬菜贮藏、管理与分级等领域具有广阔的应用前景。

中文关键词: 蔬菜;细胞ATP 含量;新鲜度评价;光谱检测;仪器系统

英文摘要: Current indicators for assessing the freshness of fruits and vegetables include the rate of weight loss, the change of bacteria in prodcut slices observed using optical microscopy, the effecacy of ethylene gas decomposition, the changes in the contents of vitamin C, chlorophyll and other nutrients, etc. The above indicators exthibit significant differences among different types of fruits and vegetables, thus the importance of each indicator varies in the freshness assessment of different fruit and vegetable species. Adenosine triphosphate (ATP), which is a high-energy compound in living organisms, was found to be closely associated with the vitality of living cells. Numerous previous studies have shown that the reduction of high-energy compounds, particularly the ATP content in agroproduct cells, was one of the main reasons that might lead to the loss of freshness and quality deterioration. Therefore, the intracellular ATP content can be used as a potential indicator for freshness and quality evaluation of agricultural products. The traditional method relies on the destructive sampling to determine the ATP content using the bioluminescence reaction. It follows a complicated series of test procedures, and is therefore costly and time-consuming. This research intends to propose a fast non-destructive method for me

英文关键词: vegetable;intracellular ATP content;freshness assessment;spectral measurement;instrumental system

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

《智能制造机器视觉在线检测测试方法》国家标准意见稿
【博士论文】分形计算系统
专知会员服务
33+阅读 · 2021年12月9日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
【NeurIPS2021】基于贝叶斯优化的图分类对抗攻击
专知会员服务
17+阅读 · 2021年11月6日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年5月24日
轨道病害视觉检测:背景、方法与趋势
专知会员服务
22+阅读 · 2021年2月15日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
【IJCAI2020】图神经网络预测结构化实体交互
专知会员服务
42+阅读 · 2020年5月13日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
10个开源工业检测数据集汇总
极市平台
2+阅读 · 2022年2月9日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
小贴士
相关VIP内容
《智能制造机器视觉在线检测测试方法》国家标准意见稿
【博士论文】分形计算系统
专知会员服务
33+阅读 · 2021年12月9日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
【NeurIPS2021】基于贝叶斯优化的图分类对抗攻击
专知会员服务
17+阅读 · 2021年11月6日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年5月24日
轨道病害视觉检测:背景、方法与趋势
专知会员服务
22+阅读 · 2021年2月15日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
93+阅读 · 2020年5月31日
【IJCAI2020】图神经网络预测结构化实体交互
专知会员服务
42+阅读 · 2020年5月13日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
24+阅读 · 2020年2月23日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员