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設(shè)施所在整魚寄生蟲感染無(wú)損檢測(cè)研究方面取得新進(jìn)展

時(shí)間:2024-06-25 18:16 來源:設(shè)施所 【字體:

  近日,設(shè)施所無(wú)損檢測(cè)與智能分選研究團(tuán)隊(duì)提出了基于可見/近紅外高光譜成像的整魚寄生蟲感染無(wú)損檢測(cè)新方法并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,相關(guān)論文在國(guó)際TOP期刊LWT-Food Science and Technology(中科院一區(qū),IF=6.0)上發(fā)表。設(shè)施所徐賽研究員為論文第一作者和通訊作者,我院陸華忠教授為論文共同通訊作者。

  魚類寄生蟲嚴(yán)重影響水產(chǎn)養(yǎng)殖,并可通過食物鏈傳播給人類。已有檢測(cè)手段需要將魚剖開,不僅操作繁瑣、勞動(dòng)強(qiáng)度大而且檢測(cè)速度慢,只適合抽檢,無(wú)法進(jìn)行全方位的把關(guān)。為此,研究提出一種無(wú)損、快速、非破壞性的魚類寄生蟲檢測(cè)方法,在整魚狀態(tài)下識(shí)別其寄生蟲侵害情況,對(duì)確保進(jìn)出口魚類的質(zhì)量安全、指導(dǎo)養(yǎng)殖管理與采后處理、保障消費(fèi)者健康等具有重要產(chǎn)業(yè)意義。

  在未來應(yīng)用中,魚可以通過傳送帶運(yùn)輸經(jīng)過高光譜成像檢測(cè)箱,無(wú)損獲取每條魚的光譜圖像,計(jì)算機(jī)基于本研究技術(shù)智能分析輸出每條魚的寄生蟲感染情況,實(shí)現(xiàn)受感染魚的自動(dòng)剔除。

  本研究獲得廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院新興學(xué)科團(tuán)隊(duì)建設(shè)(202134TD)、廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院金穎之星人才培養(yǎng)(R2020PY-JJX020)、廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院中青年科技人才培養(yǎng)(R2023PY-QN002)等項(xiàng)目(課題)資助。

  論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.lwt.2024.116334

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