倉儲害蟲檢測的研究現(xiàn)狀及其展望

1、糧食儲藏２０１５（６）檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱檱殗殗殗殗儲糧有害生物及防治技術(shù)倉儲害蟲檢測的研究現(xiàn)狀及其展望＊高華甄彤祝玉華（河南工業(yè)大學信息科學與工程學院４５０００１）摘要立足糧情測控問題，闡述了我國在糧情檢測領(lǐng)域的發(fā)展，針對發(fā)展進程中面臨的技術(shù)困難，分析了當下國內(nèi)外幾種主要研究方法的研究現(xiàn)狀，比較了近紅外線光譜、Ｘ射線、微波雷達、電導(dǎo)等檢測技術(shù)的優(yōu)劣勢，力求探索儲糧害蟲檢測技術(shù)的創(chuàng)新點，

2、為未來倉儲害蟲檢測提供更好的技術(shù)支撐，與此同時展望未來的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞糧情檢測儲糧害蟲害蟲密度倉蟲起源于人類開始儲藏食品，田間害蟲隨之進入倉庫，經(jīng)長期演變，大部分逐漸適應(yīng)倉庫的新環(huán)境而放棄其原有的田間生活。它的傳播途徑分為兩種，第一種是自然傳播，由田間或倉外飛入倉里，如麥蛾、綠豆象、露尾甲、皮蠹等，這類害蟲能在田間危害或成蟲以花蜜為食；成蟲在倉外越冬，翌年春天又返回倉里，如米象及鋸谷盜；粘附在鳥類、鼠類、昆蟲身上蔓延傳播，如螨類（Ｍｉ

3、ｔｓ），第二種是人為傳播，倉庫或加工廠內(nèi)潛藏著的倉蟲，未注意防治而繁殖傳播；含有倉蟲的糧食篩下物、糧腳、塵芥雜物，未及時清除；感染倉蟲的農(nóng)產(chǎn)品或糧食加工品，在調(diào)運及儲藏時造成蔓延傳播；感染倉蟲的儲、運用具，如運輸工具和包裝器材以及圍席、墊木、篩子、掃帚、簸箕，在運輸及使用時也能造成蔓延傳播。全世界儲藏的糧食每年約１０％損失于蟲害，即每年被倉蟲損害的谷物可供２億人食用一年。有的國家和地區(qū)有時高達３０％～４０％。如食品營養(yǎng)成分的損失；被害蟲

4、的排泄物、蛻皮、尸體及活蟲污染；發(fā)熱霉變。所以如何高效地檢測糧倉中的害蟲并準確地定位害蟲已經(jīng)成為安全儲糧工作中的一項重要任務(wù)。早在１９７２年，聯(lián)合國糧農(nóng)組織就提出建立在生態(tài)學基礎(chǔ)上的綜合防治（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＰｅｓｔｓＭａｎ－ａｇｅｍｅｎｔ，簡稱ＩＰＭ）策略。害蟲的實時檢測是進行綜合防治的一種手段，也是ＩＰＭ體系的重要組成部分。只有準確的檢測，才能做到有目的的防治，把害蟲種群控制在經(jīng)濟損害水平以下，既不會因害蟲造成損失，也不會因盲目

5、防治造成浪費，加重對糧食和環(huán)境的污染［１］。為此，專家們提出了多種糧蟲檢測的方法，分別基于感官檢測、取樣檢測、儀器檢測三個方面。本文重點介紹了聲檢測、取樣檢測、圖像識別、生物光子等檢測技術(shù)。對比分析其優(yōu)劣勢，并對糧食害蟲檢測的未來發(fā)展做出展望。１儲糧害蟲檢測技術(shù)１１聲檢測技術(shù)儲糧害蟲聲檢測技術(shù)是指通過檢測和分析糧堆生態(tài)系統(tǒng)中害蟲活動的聲信息來掌握害蟲數(shù)量、種類、發(fā)展階段，進而評價其對糧食危害程度等的一門綜合技術(shù)。該方法的原理是把聲音變成

6、電訊號，通過電子過濾器把昆蟲發(fā)聲的頻率與環(huán)境聲音的頻率分開，然后進行信號放大處理，根據(jù)音程的百分比和音程的數(shù)量來分辨昆蟲的種類和數(shù)量。聲檢測技術(shù)也經(jīng)歷了初期到成熟期的發(fā)展，表１是聲檢測技術(shù)的發(fā)展歷程。０１＊基金項目：８６３計劃（２０１２ＡＡ１０１６０８）；國家“十二五”科技支撐計劃（２０１３ＢＡＤ１７Ｂ０４）通訊地址：鄭州市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)蓮花街糧食儲藏２０１５（６）表２特征提取研究成果表時間研究者研究成果２００１沈佐銳［１３］等用蟲體面

7、積、周長等１１項數(shù)學形態(tài)特征對４０種昆蟲實現(xiàn)自動識別，得出各項數(shù)學特征的權(quán)重２００３邱道尹［１４］等提出利用害蟲顏色和紋理等特征進行種類識別２００５范艷峰［１５］等采用全局閑值方法對增強后的谷物害蟲圖像進行區(qū)域分割，提取出Ｒ、Ｇ、Ｂ三種分量灰值圖像的一階灰度值統(tǒng)計量特征張紅梅［１６］等提取靜態(tài)儲糧害蟲圖像的數(shù)理統(tǒng)計特征、紋理特征２００６廉飛宇［１７］等使用小波變換對儲糧害蟲的高維圖像矢量進行壓縮，圖像的高頻部分對應(yīng)于圖像的邊緣和輪廓２０

8、０７Ｚｈａｏ［１８］等基于Ｇａｂｏｒ的紋理特征提取方法２０１０黃世國［１９］等與角度無關(guān)的Ｇａｂｏｒ－ＳＶＭ方法２０１２張紅濤［２０］等基于核Ｆｉｓｈｅｒ判別分析的糧蟲特征壓縮方法，有效降低特征維數(shù)，提高了類別之間的可分性表３其他檢測技術(shù)對比分析害蟲檢測方法主要原理優(yōu)點缺點亟待解決的問題近紅外光譜檢測基于對近紅外光的吸收與反射的差異，將感染有害蟲的麥粒與無蟲麥粒區(qū)分開來［１０］快速、無損性、時間短，可以直接進行檢測不易檢測蟲害程度較輕的

9、糧食，對糧食樣本的濕度較敏感，針對不同成蟲或幼蟲反差較小時的檢測Ｘ射線檢測從Ｘ射線形成的圖像出發(fā)，一但谷物受到蟲害感染后，谷物籽粒密度下降從而使成像發(fā)生變化，能有效檢測出谷物中蟲害的規(guī)律［２４］非破壞性，準確快速，可檢測內(nèi)部活蟲和死蟲不能檢測包含蟲卵的糧食樣本，設(shè)備價格較高，速度較慢低能量Ｘ射線的屏蔽問題微波雷達檢測基于多普勒效應(yīng)，微波信號遇到移動物體反射后會產(chǎn)生多普勒效應(yīng)，糧蟲的運動可由發(fā)射和反射雷達頻率區(qū)分開［２５］可大規(guī)模取樣，無

10、損性，可檢測內(nèi)部活蟲和死蟲只能檢測運動害蟲而不能檢測糧食中的死蟲害蟲活動的聲信號相對于背景噪聲弱時，解決屏蔽背景噪聲處理問題電導(dǎo)檢測糧粒起到單電阻器和單個糧粒特性描述系統(tǒng)電路分壓器的作用，通過測定糧粒兩端的電壓來測得電導(dǎo)率根據(jù)信號變化，將蟲染的糧粒和好的糧粒區(qū)分開［２６］花費少，零誤識率檢測效率不高，檢測不出內(nèi)部有死蟲的糧粒單顆樣品輸入問題１４生物光子檢測技術(shù)生物光子（ＢｉｏｐｈｏｔｏｎＡｎａｌｙｔｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢＰＡＴ

11、）是一種新型的小麥隱蔽性害蟲檢測模型，生物光子學的研究表明，超微弱發(fā)光是活體生物的一種普遍生物物理現(xiàn)象，是生命活動狀況的一種反應(yīng)，并且對生命體內(nèi)部的細微變化非常敏感。生命體處于逆境時，如病變、蟲害或者受傷等，其生物光子輻射都會發(fā)生顯著的變化。該實驗以小麥籽粒和玉米象為研究對象，分別測量正常和含蟲小麥的自然發(fā)光子數(shù)，并提取小麥自發(fā)光特性位置特征、散布特征和形態(tài)特征等９個參數(shù)構(gòu)成小麥分類的特征向量，利用ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計分類模型，對特征向量進

12、行訓練和測試，實驗結(jié)表明模型可以正確區(qū)分含蟲小麥和正常小麥［２１－２３］。該方法操作簡單，有助于從新的視角檢測倉儲過程中害蟲的活動狀態(tài)。但是對于玉米象的蟲卵期、幼蟲期無法進行區(qū)別，需要進一步探索。１５其他檢測技術(shù)儲糧害蟲檢測是糧食存儲的關(guān)鍵，倉儲害蟲直接威脅著糧食的安全儲藏，造成糧食損失。除了以上幾種害蟲檢測技術(shù)之外，還有近紅外光譜、Ｘ射線、微波雷達、電導(dǎo)法等多種方法同樣可用于對儲糧害蟲的檢測，表３是對這些方法的對比分析。近紅外線光譜檢