粮食品质检测技术的研究进展与展望

来源：江苏农业科学杂志2026年第第5期北京时间：

作者：郭建军;李锡鸿;李嘉琪;林丽君;徐应祥;李润东;李金玲

单位：1.仲恺农业工程学院人工智能学院，广东广州 510225； 2.仲恺农业工程学院数学与数据科学学院，广东广州 510230； 3.罗定市丰智昌顺科技有限公司，广东罗定527299

摘要：随着全球人口规模持续膨胀与消费结构加速转型，粮食品质检测技术已成为维系农业稳定生产、筑牢食品安全防线的核心支撑。本文系统梳理了粮食品质检测技术发展脉络，深度剖析传统与现代检测技术的应用特性。传统检测手段各有利弊，如人工感官检测虽凭借视觉、嗅觉、触觉等直观判断，具有操作灵活、成本低廉的优势，但检测结果易受主观经验干扰，且效率难以满足规模化生产需求；作为蛋白质检测“金标准”的凯氏定氮法，虽能提供高精度检测数据，但存在操作流程繁琐、检测周期冗长及潜在安全风险等问题；分光光度法依托物质光吸收特性，具备操作简便、适用范围广泛的特点，然而复杂的样品前处理步骤与不稳定的结果重现性会限制其应用效能。在现代无损检测技术领域，各类创新方法竞相发展。近红外光谱技术凭借快速响应、非侵入式检测及环境友好的显著优势，通过深度融合化学计量学与深度学习算法，已成为谷物品质快速筛查的主流技术；电子鼻系统借助气体传感器阵列与模式识别算法，在粮食霉变早期预警、气味特征分析等场景展现出巨大的应用潜力，不过其在复杂气味解析能力与设备成本控制方面仍有待突破；机器视觉技术依托光学成像系统与计算机图像处理算法，实现了粮食外观缺陷、杂质含量及病虫害侵染的精准识别；高光谱成像技术则通过光谱信息与图像数据的有机整合，为粮食品质的多维度、精细化检测开辟了新路径。然而，当前检测技术仍面临多重挑战，如跨粮种检测适应性不足、复杂环境下检测稳定性欠佳，以及检测数据标准化程度低等。展望未来，粮食品质检测技术需聚焦于研发高效精准的检测方法，构建多学科交叉融合的检测体系，并加快制定统一规范的行业标准，同时人工智能、物联网及大数据等前沿技术的深度应用，为粮食品质检测领域注入了新动能。

关键词：粮食品质检测、无损检测、高光谱成像、机器视觉、近红外光谱