植物检疫检测技术的发展与应用

2023-01-04尹长年

农业开发与装备 2022年1期

尹长年

（临朐县农业农村局，山东临朐 262600）

0 引言

植物检疫是我国通过立法的手段，为防止产品在买卖流通的过程中造成有害生物的传播所开展的防范措施。而随着近几年农业以及林业的发展，在植物检疫工作中又有了全新的突破，无损检测技术在植物检疫中的应用，比传统的植物检疫方法更加具有准确性、时效性和安全性。

1 植物检疫中无损检测技术发展概况

1.1 声音测绘法

声音测绘法是无损检测技术中较为成熟的一项技术，早在20世纪80年代就已经有所发展，并且形成了较为广泛地使用范围。这种方法的优势在于，在进行相关检测工作时，无需对植物产生任何伤害，对检测对象上昆虫的声波进行采集。目前声音绘测植物检疫方法还存在一定的缺陷，主要体现在三个方面：其一，检测方法较为被动。由于它是通过昆虫活动时器官所发出的声音而进行检测的，所以无法主动发出声波进行检测行为，在使用上较为被动。其二，波长不足，虽大部分虫声都分布在可听频率范围之内，但是也有少部分昆虫的声音主频分布在超声范围，由于检测超声范围内的声音较弱，所以在超声波昆虫检测方面存在一定的难度。其三，无法对检测对象上的死虫以及虫卵进行检测。

1.2 X射线检测

X射线检测技术重要的进展改革阶段节点在1972年、2003年以及2012年。1972年，Fesus就利用了此项技术对害虫侵害的可靠性影像计数试验模型做了研究，通过对46种不同植物产品种子的分析，建立了回归水平方程。在2003年，Melvi利用X射线对检测对象具有穿透力的优势，研发了一套X射线检测植物产品害虫的检疫系统，并且取得了良好的进展与成效。随着技术不断的革新在X射线检测的基础之上又添加了自动识别算法，Haff和Pearson利用此项技术，对小麦籽粒中的害虫幼虫期侵害做了相关的检测，得出结果与受试者评测的数字化X光片图像相比有着较高的精准度，其误差不超过16%。因此，X射线检测技术得到了阶段性的飞跃。但是由于其不能对害虫早期的侵害阶段做检测，所以Haff和Pearson又在此基础之上加入了不同种类的X射线源以及高分辨率实时X射线成像系统，加大了对于检测植物的测评范围，最后为检测技术提供了一定的理论基础。到2012年，Nawrocka等人又提出了在植物检测的过程中，其质量的损失与害虫侵染阶段有较大的关系，最终得以验证，因此，此项技术能够完美地检测出植物内部所存在的虫害污染，并具有一定的时效性。

1.3 近红外光谱分析技术

近红外光谱分析技术相比X射线检测和声音绘测技术而言研究起步较晚，在1998年才开展了相关试验工作，在试验过程中研发人员利用无虫害小麦颗粒与内部有害虫小麦颗粒作为类比项，通过近红外图像开展分析，结果表明有虫害的小麦颗粒相对于无虫害的小麦颗粒，有较大比例的光斑，但经过反复试验之后发现近红外技术对于被害虫侵害的粮粒识别效果较为明显，对于不同的成虫和幼虫辨别效果不佳。针对此类问题，科学家Dowell等人利用近红外反射系统对麦核中的象虫科昆虫的生长阶段进行了检测，得出结论，近红外技术对于仓储害虫的检测效果明显。为进一步的验证其结论的准确性，在来年又对超过2个月含有不同种类虫态的麦粒进行了检测，发现检测准确率高达63%以上，进一步验证了近红外技术在储粮害虫检测中的优势。我国科研人员张红涛等人，又研发了波长范围在900～1 700 nm的近红光谱成像技术，此项技术能够对活虫以及死亡2代后的粮食害虫都具有较好的鉴别能力。刘占宇、孙红等科研人员在此基础上，又对水稻等植物进行了检测，也获得了较为精准的实验结果，加大了近红外光谱分析技术的运用范围。

1.4 机器视觉技术

机器视觉技术在80年的中期就已经有较大范围的应用，科研人员在研究时主要是利用图像处理方法对植物样本进行分割，将区域内的数据、形状、特征进行进一步的优化，再经过神经网络等方法对其植物的病害进行识别。像我国田有文等科研人员，利用该技术对玉米叶部病害进行识别，根据玉米病害图像的特征，结合向量机的辨别等方法，完成植物病害图像的分类。还有部分科研人员利用计算机的视觉技术，在对图像进行处理时结合与模式的辨别技术，实现了对植物叶部病害的自动辨别。目前，我国在植物检测中机器视觉技术上的使用仍在发展阶段，有很多科研人员都利用周长面积法以及曲线长度法对水稻、玉米、桃子等植物所出现的主要病害进行了分析，此项技术在植物的病斑分形情况分析、同类病害多个病斑分形情况分析、不同病害病斑分形分析方面都较有优势。

1.5 高光谱图像技术

高光谱图像植物检测，是在20世纪80年代所诞生的一项无损检测技术，是高科技的产物，它能够将集光学、光电子学、电子学、信息处理以及计算机科学相结合，实现其作业目标。高光谱图像技术对于检测害虫方面的精确率较高，在进行相关技术研究时，通过结合统计学特征和直方图特征，以及线性、二次和马氏等辨别分类仪器的使用，能够提高对于其结论的准确程度。在发展的过程中，相关科研人员也采用了短波红外高光图谱技术与数字颜色图像技术对植物样本进行分析，通过二次判别分类器得到了更为精准的结论。在植物内部的害虫检测方面，科研人员利用高光谱透过图像结合反射光谱数据进行分析，最终得出结论其近红外波长比可见光波长的分区效果要更佳的结论。在2013年高光谱图像技术得到了较大程度的改革进展，科研人员通过透射的方式，对检测植物样本进行了识别分类，结合统计的特征以及分类精度等数据，为高光谱图像技术在植物检疫工作中的使用，奠定了良好的理论基础。

2 无损检测技术在植物检疫工作中的应用

2.1 声音绘测法在植物检疫工作中的应用

声音绘测法，主要是针对植物产品上的害虫进行检疫的一种方式，在实际工作运用中其不仅仅能够检测成虫，还可以检测幼虫。其运作原理是，运用声学特征对植物产品进行检测，分析活动中的昆虫器官发出的声音频域和时域，会将昆虫所发出的声音信号，进行种类分化辨别，最终得出结论。其检测方法具有可操作性、方便简单的特点，并且能够做到实时动态监控检测，这样既能够弥补传统检测方法的不足，又能够保证检测对象的安全性以及可靠性。但是在应用时也要注意其使用对象，因容易受到环境噪声以及传感器灵敏程度的影响，所以在分辨种类多以及数量较大的昆虫群体时就会存在一定的困难，不适于使用。

2.2 X射线检测在植物检疫中的应用

由于X射线具有较强穿透的能力，所以其能够检测到植物产品的内部结构是否受到了害虫的侵害，具有一定的准确性和实效性。原理是将X射线对需检测植物进行测量，如果检测过程中X射线在强度上发生了变化，就说明检测植物内部发生了缺陷或者存在异物等，通过将其转化成图像数据的形式，进行进一步的分析和检测，最终得出结论。在过去X射线检测方法通常会运用在检测植物种子品质之上，而如今在果蔬的病虫害检测中也得到了广泛的应用，它可以准确的识别出苹果等植物有无水心病。但缺陷是X射线检测系统的制备成本较高，并且具有较强的辐射性，也要根据实际检测情况，合理运用。

2.3 近红外光谱分析技术在植物检疫中的应用

近红外光谱技术主要是利用红外线作为测量媒介进行检测，其主要的操作原理是：红外线照射到检测的植物样本，植物样本的物质粒子产生共振，在此同时其植物样本对光能进行吸纳，通过这些能量得出图谱。工作人员容易掌握此项技术，也不会对工作人员产生任何副作用。目前，对于植物产品的病害诊断方面较为有效，其缺点在于，检测结果容易受到植物样本温度以及测量位置和装样条件的影响，此类问题在检测过程中要尤为注意。

2.4 机器视觉技术在植物检疫中的应用

机器视觉技术主要是依据检测植物的颜色、形状以及纹理特征进行有效识别和分类。在应用此项技术时，除了可以使用CCD照相机之外，还可以运用CMOS以及摄像机，获得连续的视频图像。此项技术能够对害虫的行为活动实施监测，通过图像处理、机器视觉以及模式识别的方式对害虫进行研究，运用神经网络对其进行识别分类，在检测田间害虫以及粮库虫情方面具有一定的优势。由于机器视觉技术具备一定的实时性、客观性以及无损害性的特点，所以具备更高的安全性以及可靠性，在传统检测过程中大多都是使用静态的植物样本进行检测，其识别率较低，失误率也较高，通过这种形式能够直观地呈现出检测植物的状态，建议在应用过程中大力推广此项检疫技术。

2.5 高光谱图像技术在植物检疫中的应用

高光谱图像技术在进行植物检疫过程中，其主要应用到的原理是当光线照射到检测植物表面，反射的电磁波以及透射的电磁波依波长排列，组成相对应的光谱。与近红外光谱分析技术类似，能够辅助工作人员进一步加强其结构和化学特性的识别。高光谱图像技术相比单一的机器识别技术以及光谱分析技术，具备更强的可行性和可操作性，得到的数据也较为准确，能将检测植物的形态学信息以及内部结构特征信息和化学信息相结合，实现优化植物检疫流程。由于高光谱图像技术是近年来综合其他无损检测技术所诞生的新方法，所以在应用方面也有待进一步实验以及开发。

3 发展措施

3.1 培养建立高素质植物检疫队伍

基于以上无损检测技术在植物检疫过程中的应用，想在实际过程中做好相关检疫工作应注重植物检疫队伍的培养，一方面是要注重专业队伍的组建，其相关检疫以及处理技术代表着一个国家经济以及农业发展的综合实力，应以我国产品安全以及国民生活质量和健康的角度，开展相关工作，以进一步增强工作人员的责任心，保证植物检疫工作能够对相关领域起到推动作用。另一方面，在不断壮大植物检疫队伍的同时，应该加强对于专业人才的知识培训工作，通过借鉴和学习其他发达国家先进方法以及邀请专家定期授课和外派的形式开展培训学习工作，进一步优化我国的植物检疫工作标准及质量，只有保证与国际水平并进的状态，才能实现技术上的自我革新与发展。

3.2 加强植物检疫技术和设备研发力度

由于植物检疫是一门复合性较强的工作，不仅仅要求技术人员具备专业的知识水平，还要有技术上的革新，面对目前市场复杂的状况，应要不断引进国内外先进的检疫经验，创新检测技术，实现任务体系的优化以及提升。相关检疫单位也要加大对于技术研发，和硬件设施改造的投资。在相关设备的研发上也要符合实际作业标准，使其具备较强的可操作性，也要兼顾实用性以及简便性，从以人为本的角度出发，帮助科研人员以及相关检疫人员能够更好地做优植物检疫工作，将其作用发挥到最大。

4 植物检疫中新检测技术发展前景

4.1 在农业、林业及畜牧业等方面发挥更大作用

无损检测技术不仅仅能够为植物检疫工作带来科学准确地判断依据，更能在农业、林业、畜牧业等方面发挥作用，其主要体现在三个方面：一是在进行相关种植业时，其种子的质量，关系到日后作物生长的质量以及经济效益。通过无损检测技术对种子质量的检测，能够进一步优化种植品种，实现农产品质量的提升。二是通过已经成型和较为成熟的检测技术，能够实现植物检疫工作的自动化发展，进一步减轻了劳动了，提高了工作效率。三是作物的优质稳定成长及输出，能够提高饲料质量，进一步保证了畜牧产业的优质发展，实现了在多领域的科学价值以及意义。

4.2 优化检测技术，实现高效且准确的研发目标

针对目前部分无损检测技术中所出现的问题，其优化途径以及发展的方向主要有三方面：第一自动化。检疫系统越来越集成化，能够将相关科技成果整合到一个系统当中，减少检查检疫流程阻力，实现流程的规范性以及技术上的提升。第二可视化。无损检测技术有区别于传统检测技术，能够增加检测对象内部结构和遭受害虫侵害部位的可视性。第三智能化。随着我国科技不断地发展，无损检测技术也越来越向着智能化的方向发展，真正意义上的实现了信息和多领域科学地融合。

4.3 加大新识别分类以及模型的开发，实现适用于各种复合式的检测

通过结合不同识别模型的优点以及优势，应摒弃掉识别分类以及模型中所出现的其他缺点，通过相关智能软件的开发，能够进一步的优化其建模工具，实现良好的自动全局寻优能力。由于目前许多无损检测技术识别分类以及建立模型过程中都存在植物样本温度、测量位置以及装样条件等外界因素会对其结果会造成干扰的现象，在研发和优化过程中，应将此类影响因素都考虑到试验范围之中，加大对于模型的抗干扰能力，实现能够适用于各种复合式的检测当中。