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| 編輯推薦： |
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强国必先强农，农强方能国强。《智能化农业装备技术研究丛书》由中国农业机械学会组织编写、中国工程院赵春江院士主编，内容主要围绕智能装备技术、关键核心部件技术、农业系统、基础共性技术等领域展开，旨在全面呈现我国农业科技和装备技术研究成果，为加速我国农业强国建设提供理论及技术支撑，以形成具有我国自主特色的智能化农业装备技术创新路线，促进农业现代化和乡村振兴全面推进。同时，丛书入选2024年度国家出版基金资助项目。
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| 內容簡介： |
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本书以粮食和油料、果品、蔬菜、畜产品、水产品、蜂产品、茶叶、薯类和特色农产品为对象，以其多维品质属性为检测与分级指标，详细论述了人工智能技术、光谱技术、图像处理技术、数字信号处理技术、化学计量学方法等同农产品检测与分级技术交叉融合产生的智能感知效果、技术原理和应用场景，以及国内外最新发展现状。本书体现了我国智慧农业装备领域农产品智能检测与分级技术的先进性和创新性，凝聚了依托国家自然科学基金、国家科技重大专项、国家重点研发计划等项目研究成果，聚焦国家发展战略需求，体现了其前沿性和实用性。本书可供农产品检测与分级、农产品贮藏与加工、农产品物流监管等多个领域的研究生、科研人员和从业者参考和使用。
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| 關於作者： |
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彭彦昆，中国农业大学领军教授，国家农产品加工技术装备研发分中心主任、农产品加工机械专业委员会副主任。长期从事农畜产品品质无损高通量检测的新方法、关键技术、智能装备的前沿研究。近5年，主持完成*科研项目/课题8项，发表SCI/EI论文 168篇，授权专利68项，主/参编专著10部，制定行业标准8项，获国家/省部级科技奖5项。中华农业科技奖一等奖（第1完成人）、北京市科技进步奖二等奖（第1完成人）、*科技进步奖一等奖和二等奖（第1完成人）、农业部“农产品加工业十大科技创新推广成果”2项（2014和2017，第1完成人）、日本昆虫学会的科学技术进步奖、美国农业与生物工程学会（ASABE）的精选论文奖和优秀论文奖等。
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| 目錄：
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第1章绪论/1
1.1农产品检测与分级的作用/1
1.2农产品智能检测与分级的前沿核心技术/3
1.2.1人工智能技术/3
1.2.2图像及图像学习检测技术/4
1.2.3可见/近红外光谱检测技术/6
1.2.4电特性检测技术/7
1.2.5振动及声学特性检测技术/8
1.3农产品智能检测与分级系统的构成和分类/9
1.3.1农产品智能检测与分级系统的构成/9
1.3.2农产品智能检测与分级系统的分类/9
参考文献/18
第2章粮食和油料智能检测与分级/24
2.1原粮/24
2.1.1收获后品质检测与分级技术装备/24
2.1.2加工过程品质监控技术/35
2.1.3贮藏过程品质和虫害实时监控技术/40
2.2成品粮/44
2.2.1感官品质检测及分级技术/44
2.2.2营养品质检测及分级技术装备/51
2.2.3新陈度鉴别和保质期预测技术/56
2.2.4面粉品质和添加物检测技术/59
2.3杂粮/69
2.3.1特征品质及产地鉴别技术/69
2.3.2营养品质成分检测及分级技术装备/74
2.4油料/76
2.4.1特征品质检测及分级技术/77
2.4.2营养物质检测及分级/78
2.4.3食用油真伪鉴别及保真技术/83
参考文献/86
农产品智能检测与分级目录第3章果品智能检测与分级/97
3.1仁果类/99
3.1.1外部品质检测与分级技术/100
3.1.2内部品质检测与分级技术/103
3.1.3检测分级包装标识生产线装备/109
3.1.4储运过程品质监控技术/114
3.1.5小结/115
3.2核果类/116
3.2.1便携式品质检测及产地分级装备/117
3.2.2在线式品质检测与分级装备/124
3.2.3储运过程品质监控技术及装备/128
3.2.4加工干燥过程品质监控技术/131
3.2.5小结/133
3.3浆果类/133
3.3.1便携式品质检测及产地分级装备/134
3.3.2储运过程品质监控技术及装备/147
3.3.3加工干燥过程品质监控技术/150
3.3.4小结/152
3.4瓜果类/152
3.4.1成熟度和采摘期的预测技术/153
3.4.2品质检测分级包装生产线装备/157
3.4.3储运过程品质监控技术/163
3.5果品智能检测与分级发展趋势及展望/165
参考文献/167
第4章蔬菜智能检测与分级/179
4.1叶菜类/179
4.1.1农药残留检测/180
4.1.2品质检测分级包装生产线装备/184
4.1.3储运过程品质监控技术/197
4.2根茎类/199
4.2.1内外部品质检测与分级技术/199
4.2.2品质检测分级包装生产线装备/203
4.2.3储运过程品质监控技术/205
4.3瓜类与茄果类/206
4.3.1内外部品质检测与分级技术/207
4.3.2品质检测分级包装生产线装备/214
4.3.3储运过程品质监控技术/215
4.4鲜豆类/217
4.4.1外部品质检测与分级技术/217
4.4.2新鲜度检测与分级技术/220
4.4.3储运过程品质监控技术/223
参考文献/225
第5章畜产品智能检测与分级/234
5.1畜禽屠宰过程品质分级/234
5.1.1胴体品质实时在线分级技术/235
5.1.2分割肉品质在线分级技术/242
5.2生鲜肉及肉制品品质检测与分级/246
5.2.1感官品质检测与分级/247
5.2.2营养品质检测与分级/251
5.2.3新鲜度检测与分级/256
5.2.4保质期和货架期的实时预测及评价/260
5.2.5腐败变质产品检测及分选/263
5.3禽蛋品质/266
5.3.1鸡蛋内外部品质检测技术/267
5.3.2新鲜度在线检测技术/268
5.3.3内部缺陷检测技术/273
5.3.4外部缺陷检测技术/276
5.4乳品品质/278
5.4.1鲜奶营养品质检测及评价技术/278
5.4.2乳制品营养品质检测技术/281
参考文献/283
第6章水产品智能检测与分级/291
6.1鲜活水产品外部品质检测与分级技术/291
6.1.1机器视觉技术/291
6.1.2鱼体形态指标检测/292
6.1.3鱼品种的识别/296
6.1.4虾的检测与分级/299
6.1.5蟹的检测与分级/301
6.2新鲜度检测与分级技术/303
6.2.1基于感官传感技术的水产品新鲜度评价/304
6.2.2基于光谱技术的水产品新鲜度评价/307
6.2.3基于生物传感技术的水产品新鲜度评价/320
6.2.4基于生物阻抗技术的水产品新鲜度评价/322
6.3植物性水产品品质评价技术/324
6.3.1紫菜品质评价/324
6.3.2海带品质评价/327
6.4水产品品质检测分级包装设备/329
6.4.1水产品大小自动分级装置/329
6.4.2水产品重量在线检测系统/330
6.4.3水产品形态在线分级系统/331
6.4.4水产品品质无损在线检测系统/332
6.4.5水产品包装设备/334
参考文献/337
第7章蜂产品智能检测与分级/346
7.1蜂蜜品质检测与分级技术/346
7.1.1拉曼光谱技术/347
7.1.2核磁共振波谱技术/353
7.1.3荧光光谱技术/355
7.1.4近红外光谱技术/357
7.2产地鉴定辨识技术/360
7.2.1电子鼻技术/361
7.2.2电子舌技术/366
7.2.3近红外光谱技术/370
7.2.4核磁共振波谱技术/373
7.3有害添加物鉴别及筛查技术/375
7.3.1表面增强拉曼光谱技术/375
7.3.2太赫兹时域光谱技术/381
7.3.3生物传感器检测技术/386
7.3.4免疫方法检测技术/388
7.3.5电化学方法检测技术/389
参考文献/391
第8章茶叶智能检测与分级/400
8.1茶叶农药残留快速筛查技术/400
8.1.1传统的农药残留检测技术/401
8.1.2光谱技术/402
8.2茶叶品种及产地鉴别技术/407
8.2.1近红外鉴别品种技术/407
8.2.2高光谱品种分类技术/408
8.3茶叶感官品质检测技术/414
8.3.1外形感官品质检测技术/414
8.3.2内含物感官品质检测技术/416
8.3.3病虫害检测技术/419
8.4茶叶营养品质检测与分级装备/421
8.4.1营养品质检测技术/422
8.4.2茶叶品质分级装备/427
参考文献/430
第9章薯类智能检测与分级/435
9.1特征品质检测与分级技术/437
9.1.1近红外光谱技术/437
9.1.2高光谱成像技术/443
9.2感官品质检测与分级装备/444
9.2.1基于机器视觉的感官品质检测与分级/445
9.2.2基于高光谱成像的感官品质检测与分级/452
9.3贮运过程的品质监控技术/457
9.3.1近红外光谱技术/458
9.3.2机器视觉技术/464
9.3.3高光谱成像技术/471
参考文献/473
第10章特色农产品智能检测与分级/480
10.1药食同源产品特征品质检测技术/480
10.1.1人参产地识别及缺陷检测/480
10.1.2枸杞成分检测与等级评价/483
10.1.3三七成分检测、产地识别与掺假检测/490
10.1.4其他药食同源产品品质检测/496
10.2食用菌类产品品质检测技术/497
10.3坚果类产品品质检测技术/500
10.3.1板栗品质检测及产地鉴别/501
10.3.2榛子成分检测和品种鉴别/505
10.3.3开心果品质识别及分选/506
参考文献/510
第11章农产品智能检测与分级技术的应用与发展/516
11.1农产品产销链中的应用/516
11.1.1农产品生产过程中的应用/517
11.1.2农产品销售过程中的应用/524
11.2农产品智能检测的瓶颈/530
11.2.1基于图像特征的农产品智能无损检测技术/530
11.2.2基于光谱特性的农产品智能无损检测技术/532
11.2.3其他农产品智能无损检测技术/535
11.2.4其他产业发展不匹配的制约性/536
11.3新兴技术与农产品智能检测的融合/537
11.3.1农产品品质与物联网/537
11.3.2农产品品质与大数据/541
11.3.3农产品品质鉴别机器人/546
11.4未来农产品智能检测的展望/549
参考文献/552
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| 內容試閱：
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总序一
智能化农业装备是转变农业发展方式、提高农业综合生产能力的重要基础，是加快建设农业强国的重要支撑。它以数据、知识和装备为核心要素，将先进设计、智能制造、新材料、物联网、大数据、云计算和人工智能与农业装备深度融合，实现农业生产全过程生产所需的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入及个性化服务的一体化。智能化农业装备是农业产业技术进步和农业生产方式转变的核心内容，已成为现代农业创新增长的驱动力之一。“智能化农业装备技术研究丛书”，是由中国农业机械学会与华中科技大学出版社共同发起，为服务“乡村振兴”和“创新驱动发展”国家重大战略，贯彻落实“十四五”规划和2035年远景目标纲要，面向世界农业科技前沿、国家经济主战场和农业现代化建设重大需求，精准策划汇集我国智能化农业装备先进技术的一套科技著作。丛书结合国际农业发展新趋势与我国农业产业发展形势，聚焦智能化农业装备领域前沿技术和产业现状，展示我国智能化农业装备领域取得的自主创新研究成果，助力我国智能化农业装备领域高端、专精科研人才培养。为此，向为丛书出版付出辛勤劳动的专家、学者表示崇高的敬意和衷心的感谢。党中央把加快建设农业强国摆上建设社会主义现代化强国的重要位置。我国正处在全面推进乡村振兴、实现农业现代化的关键时期，智能化农业装备领域前沿技术发展大有可为！丛书汇集了高校、科研院所以及企业的理论科研成果与产业应用成果。期望丛书深厚的技术理论和扎实的产业应用切实推进我国智能化农业装备领域的发展，为我国建设农业强国和实现农业现代化做出新的、更大的贡献。
中国工程院院士
国家农业信息化工程技术研究中心主任
北京市农林科学院信息技术研究中心研究员
赵春江
2024年1月
总序二
智能化农业装备是提升农业生产效率、促进农业可持续发展以及推动农业现代化建设的重要支撑。“智能化农业装备技术研究丛书”的编写立足于贯彻落实制造强国战略部署，锚定农业强国建设目标，全方位夯实粮食安全根基，积极落实 “藏粮于技”，加强农业科技和装备支撑，聚焦智能化农业装备领域前沿技术、基础共性技术及关键核心技术，突出自主创新，为农业强国建设提供理论与技术支持。党的二十大报告明确提出“加快建设农业强国”， 这是党中央着眼全面建成社会主义现代化强国做出的战略部署。“强国必先强农，农强方能国强”，中国农业机械学会始终不忘“农业的根本出路在于机械化”之初心，牢记推进中国农业机械化发展之使命，全面贯彻习近平总书记提出的“要大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀”的重要指示，团结凝聚广大的科技工作者，聚焦大食物观、粮食安全和食品科技自立自强，围绕农业装备补短板、强弱项、促智能，不断促进科技创新、服务国家重大战略需求、助力科技经济融合发展，为促进农业装备转型升级、农业强国建设和乡村振兴积极贡献智慧与力量。中国农业机械学会作为专业性的学术组织，本着“合作、开放、共享”理念，充分发挥桥梁和纽带作用，组织行业专家、学者群策群力，撰写丛书，并与华中科技大学出版社通力合作共同推动丛书的出版。丛书可作为广大农业科技工作者、农业装备研发人员、农业院校师生的宝贵参考书，也将成为推动我国农业现代化进程的重要力量。最后，衷心感谢为丛书做出贡献的专家、学者，他们具有深厚的专业知识、严谨的学术态度、卓越的成就和独到的见解。感谢华中科技大学出版社相关人员在组织、策划过程中付出的辛勤劳动。
中国工程院院士
中国农业机械学会名誉理事长
罗锡文
2024年1月
前言
随着社会生产水平的提高和人们消费观念的升级，人们对农产品的需求已经从“量”向“质”的方向转变。农产品智能检测与分级是满足不同消费者需求的重要技术手段。由于传统的人工检测与分级方法存在主观性强、效率低、结果不准确等弊端，无法满足现代化农业产销链的需求，因此如何利用先进的技术手段对大批量农产品进行快速、准确的检测与分级是农产品行业亟待解决的问题。伴随科学技术的不断进步，农业领域正快速迈向智能化时代。本书以粮食和油料、果品、蔬菜、畜产品、水产品、蜂产品、茶叶、薯类和特色农产品为对象，以其多维品质属性为检测与分级指标，详细论述了人工智能技术、光谱技术、图像处理技术、数字信号处理技术、化学计量学方法等同农产品检测与分级技术交叉融合产生的智能感知效果、技术原理和应用场景，以及国内外最新发展现状。在智能检测方面，通过光谱技术、图像处理技术等高速采集农产品多维品质属性信息，结合数字信号处理技术，实时获取农产品内外部品质特征、营养成分含量、有害物质含量等关键指标。在智能分级方面，通过分析采集的农产品品质特征数据，基于化学计量学方法建立高效、自动化分级模型，由智能检测与分级系统快速识别出产品类别和品质等级，并对其进行自动化分级及等级标识。农产品智能检测与新兴技术融合，可提升农产品检测的效率和准确性，为农产品的优质生产和安全供给提供技术支撑。本书共有11章。第1章全面地论述了农产品检测与分级的作用，人工智能技术、光谱技术、图像处理技术等的原理，以及农产品检测与分级系统的构成和分类。读者可以在整体上更好地了解智能检测与分级系统。第2章综述了智能检测与分级技术对原粮、成品粮、杂粮和油料进行品质评价与真伪鉴别的发展与应用。第3、4章详细介绍了智能检测与分级技术在果蔬类农产品生产、储运、加工各环节中的作用。第5、6章详细介绍了针对不同畜产品和水产品的智能检测与分级技术，涵盖了外部品质和内部品质的评估。第7章主要叙述了多种智能检测与分级技术在蜂蜜品质检测、产地鉴定和有害添加物鉴别中的检测原理和应用场景。第8、9章详细介绍了近红外光谱技术和高光谱成像技术在茶叶和薯类农产品检测中的优势和应用前景。第10章主要讨论了智能检测与分级技术在药食同源、食用菌类和坚果类农产品品种鉴别中的可行性和先进性。第11章对农产品智能检测与分级技术在产销链中的应用进行了详细的论述，并分析了该技术在发展过程中遇到的瓶颈；最后对未来农产品智能检测与分级进行展望，即农产品智能检测与分级同新兴技术融合，能在农产品生产加工行业的数字化、无人化发展中发挥更大作用。本书作者都是多年从事农产品智能检测与分级的研究人员。第1章由彭彦昆编写，第2章由李永玉和张良晓编写，第3章由郭志明编写，第4章由樊书祥编写，第5章由彭彦昆和刘媛媛编写，第6章由单佳佳编写，第7章由李永玉编写，第8章由李晓丽编写，第9章由吴建虎编写，第10章由刘媛媛编写，第11章由彭彦昆和郭志明编写。另外，研究生赵鑫龙、李阳、左杰文、赵苗、陈雅惠等参与了部分编写、图表编辑等工作。彭彦昆负责全书的组稿、统稿、修订和审定。本书可供农产品检测与分级、农产品贮藏与加工、农产品物流监管等多个领域的研究生、科研人员和从业者参考和使用。作者衷心希望本书能够为农产品的品质提升、品牌打造，以及农产品行业的健康发展发挥促进和推动作用。在编写过程中，作者对本书内容的阐述进行了反复斟酌，力求做到全面、易懂、准确和严谨。由于作者水平有限，对农产品行业的认识难免存在不足，恳请各位读者批评指正。
著者
2023年10月
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