倉儲害蟲檢測技術!多少錢一斤？的研究現狀及展望

全世界貯藏的糧食每年約10%損失于蟲害，即每年被倉蟲損害的谷物可供2億人一年的食用。有的國家和地區有時高達30%～40%。如食品營養成分的損失；被害蟲的排泄物、脫皮、尸體及活蟲污染；發熱霉變。所以如何高效地檢測糧倉中的害蟲種類和數量已經成為保障安全儲糧的一項重要任務。

　　早在1972年，聯合國糧農組織就提出建立在生態學基礎上的綜合防治（IntegratedPestsManagement,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濟損害水平以下，既不會因害蟲造成損失，也不會因盲目防治造成浪費、加重糧食和環境的污染。

　　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。對比分析了近紅外線光譜、Ｘ射線、微波雷達、電導等檢測技術的優缺點，并對糧食害蟲檢測技術的發展做出展望。

　　１　儲糧害蟲檢測技術

　　1.1聲檢測技術

　　儲糧害蟲聲檢測技術是指通過檢測和分析糧堆生態系統中害蟲活動的聲信息以掌握害蟲數量、種類、發展階段，進而評價其對糧食危害程度等的一門綜合技術。該方法的原理是把聲音變成電訊號，通過電子過濾器把昆蟲發聲的頻率與環境聲音的頻率分開，然后進行信號放大處理，根據音程的百分比和音程數量的多少可以分辨出昆蟲的種類和數量。聲檢測技術也經歷了初期到成熟期的發展，表1是聲檢測技術的發展歷程。

　　聲檢測技術主要依賴信號的接收與分析處理，然后得出害蟲活動軌跡，并根據特征值分析結果。由于在檢測過程中，聲音訊號常常受到外界噪聲，傳感器噪聲等方面的干擾，無法準確地分辨出多數量害蟲的聲音信息，只適合在小規模的試驗范圍內使用，同時也無法檢測糧倉中死蟲的情況，所以聲檢測技術有待于進一步研究。

　　1.2取樣檢測技術

　　取樣檢測法是一種側重于人工檢測的方法。首先按區分層定點扦取一定數量的儲糧樣品，經過人工過篩之后鑒別樣品中害蟲的種類和密度，從而推斷整個儲糧中害蟲發生狀況的方法。該方法是較準確和客觀的一種檢測方法，受環境因素影響較小。在取樣過程中，害蟲完全處于被動狀態，無論哪一種害蟲、哪一個蟲期或其是否處于運動狀態，都會連同糧樣被取出。取樣檢查包括外部害蟲的檢查和隱蔽性害蟲的檢查。對于扦取的糧食樣品，一般采用篩選法檢查糧粒外部的害蟲；隱蔽性害蟲的檢查方法有刨粒法、染色發、比重法、透視法、茚三酮法等。常見的取樣裝置選篩有糧食取樣管、傾斜篩、真空探管等。取樣檢測法是一種傳統的檢測方法，它是我國糧儲行業常規使用的方法，但是該方法工作量大，效率較低，難以適應現代化糧儲的需求。

　　1.3圖像識別檢測技術

　　圖像識別檢測技術就是利用計算機技術、機器視覺、圖像處理與模式識別技術相結合實現儲糧害蟲檢測。它的原理是用光學照相機、數碼照相機、Ｘ射線攝像、紅外攝像和CCDD（ChargeCoupledDevices，電荷耦合器件）攝像機等采集圖像，并用圖像識別的方法進行在線處理，快速判斷是否存在害蟲。圖像識別檢測一般包括圖像預處理、圖像特征分割、特征提取和自動分類器設計四個過程。

　　圖像預處理是圖像識別檢測技術的難點之一，一方面圖像預處理可以提高識別多種類、形態小、結構復雜的糧蟲的準確率；另一方面圖像預處理可以通化農用地商住地工業地表征或壓縮糧蟲圖像特征等方法來達到快速識別的目的。圖像處理的核心是特征提取，特征的表征性能過簡直接決定了識別分類的效率和精度。以下是各研究學者對特征提取的研究結果。

　　經過初步地研究與探索，目前檢測系統已經能夠在線的檢測出害蟲與雜質，并可以離線識別出四種主要儲糧害蟲（玉米象、谷蠹、大谷盜和綠豆象），根據成蟲背面特征的識別率可達90%，而殘缺糧粒、草籽、害蟲的姿態等因素對檢測結果有較大的影響。因此，圖像識別害蟲檢測技術仍有待進一步完善。

　　1.4生物光子檢測技術

　　基于生物光子（BiophotonAnalyticalTechnology,BPAT）檢測技術結合了人工智能技術，對儲糧害蟲檢測的隱蔽性進行了基礎的理論研究，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光是活體生物的一種普遍生物物理現象，是生命活動狀況的一種反應，并且對聲明體內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光子數，并提取小麥自發光特性位置特征、散布特征和形態特征等九個參數構成小麥分類的特征向量，利用ＢＰ神經網絡設計分類模型，對特征向量進行訓練和測試，實驗結表明模型可以正確區分糧粒內有蟲的小麥和正常小麥。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。但是對于玉米象蟲的卵期、幼蟲期無法進行區別，需要我們進一步的探索。

　　1.5其他檢測技術

　　除了以上幾種害蟲檢測技術之外，還有近紅外光譜、Ｘ射線、微波雷達、電導法等多種方法同樣可以用于儲糧害蟲的檢測，這些方法的對比分析結果。　近紅外線光譜檢測技術在90年代初曾是研究熱點，該法對完好糧粒和蟲蝕糧粒的鑒別效果較好，而對不同成蟲或不同幼蟲，這種反差較小情形的種類鑒別達不到滿意的效果，且都是在實驗室進行的。Ｘ射線檢測技術具有非破壞性，準確快速，可以檢測到內部的活蟲和死蟲。對于微波雷達檢測技術而言，當微波信號遇到轉移物體反射后會產生多普勒效應，當害蟲向接受器方向運動時，雷達反射的頻率略高于發射頻率，反之反射頻率低于發射頻率，因此，可以根據發射和反射雷達的頻率來區分倉儲害蟲的運動。與Ｘ射線檢測技術和近紅外光譜檢測技術相比，電導檢測技術的最大有點就是它具有零誤識率，自動、快速又經濟的檢測技術。通過單谷粒物特性測定儀檢測蟲染麥粒的電壓和電導率，通過對電導信號的處理，根據信號特征區分蟲蝕糧粒和完好糧粒。

　　２　展望

　　倉儲害蟲的可視化、同糧庫現有的計算機管理系統相連接等問題一直是近幾年糧蟲檢測領域的研究熱點，聲檢測技術可以確定害蟲程度，檢測輕便快速，靈敏度高，但是它受傳感器及環境噪聲的影響較大；而取樣檢測技術受環境因素影響較小，但是其工作量大效率低，難以適應現代發展的需要；相比之下圖像識別檢測技術采用圖像處理等技術能自動識別倉儲活蟲，但是它不能檢測鉆蛀害蟲，在檢測害蟲的假死性和幼蟲方面存在缺陷；生物光子檢測技術可以正確區分糧粒內有蟲的小麥和正常小麥，是倉儲害檢測技術的發展新趨勢。

　　以上綜述了倉儲害蟲檢測技術的研究成果，上述一系列方法，在某些場合對于倉儲害蟲的檢測具有一定的效果，但是在在線檢測儲糧害蟲種類、密度等特征值的精確度上或多或少的存在一些問題亟待我們解決，但是這些研究成果為我國能夠更加高效地檢測糧倉害蟲奠定了良好的基礎，通過各個方法之間的取長補短，多種檢測技術的結合是糧蟲檢測的必然趨勢，因此害蟲檢測技術還有很大的提升空間，需要我們不斷研究和創新，為害蟲的綜合防治提供可靠的、科學的決策依據。