本书以农产品为检测对象，以其主要特征品质属性为检测指标，详细论述了人工智能技术与多种农产品品质无损检测技术交叉融合所带来的智能感知效果，并对它们在未来的深度结合提出了展望。本书综述了国内外农产品品质无损检测技术的最新发展现状，简述了人工智能技术的发展演变；科学严谨、通俗易懂地描述了农产品品质无损检测与人工智能结合的技术原理和应用场景，包括农产品机器视觉检测与人工智能，农产品可见／近红外光谱及荧光光谱检测与人工智能，农产品拉曼光谱检测与人工智能，以及其他多种无损检测与人工智能等；提出了构建农产品智能感知机器人的方案，包括触觉、听觉、嗅觉、视觉、味觉等多种感知能力，通过智能控制和专家系统，能更好地实现全面灵活的农产品品质无损检测。
本书可供农产品品质无损检测领域、食品安全领域、农产品产业链等多个领域的研究人员和从业者参考使用。

第1章 农产品品质无损检测技术
1.1 农产品品质无损检测的现状
1.1.1 农产品品质安全问题
1.1.2 农产品品质安全检测指标
1.2 农产品品质无损检测技术的概述
1.2.1 基于光谱特性的无损检测技术
1.2.2 基于图像分析的无损检测技术
1.2.3 基于声学特性的无损检测技术
1.2.4 基于气味原理的无损检测技术
1.2.5 基于生物活性的无损检测技术
1.3 农产品品质无损检测的主要瓶颈
1.3.1 基于光谱特性无损检测技术存在的问题
1.3.2 基于图像分析无损检测技术存在的问题
1.3.3 其他无损检测技术存在的问题
1.3.4 农产品品质无损检测的瓶颈和发展趋势
参考文献
第2章 人工智能技术
2.1 人工智能概述
2.1.1 人工智能发展史
2.1.2 人工智能的开发环境
2.1.3 Python常用库
2.2 人工智能在农产品品质无损检测中的作用
2.2.1 人工智能与无损检测
2.2.2 机器学习
2.2.3 知识获取
2.3 机器学习算法及应用
2.3.1 回归算法
2.3.2 K-NN分类算法
2.3.3 Adaboost算法
2.3.4 决策树算法
2.3.5 朴素贝叶斯算法
2.3.6 随机森林算法
2.3.7 K均值聚类算法
2.3.8 支持向量机算法
2.3.9 深度学习算法
2.3.10 卷积神经网络算法
参考文献
第3章 农产品品质机器视觉检测的人工智能技术
3.1 农产品外部品质检测
3.1.1 农产品外部品质检测现状
3.1.2 果蔬外部品质检测的技术难点与人工智能
3.2 品质评价及分级
3.2.1 农产品的品质评价
3.2.2 农产品的分级标准与分级装备
3.3 立体图像深度检测
3.3.1 基于RGB-D技术的图像深度检测
3.3.2 基于双目视觉的图像深度检测
3.3.3 基于运动视觉的图像深度检测
3.3.4 基于深度学习的图像深度检测
3.4 运动目标跟踪
3.4.1 基于光流算法的运动目标追踪
3.4.2 基于帧差法的运动目标追踪
3.4.3 基于背景建模的运动目标追踪
3.4.4 基于深度学习的运动目标追踪
参考文献
第4章 农产品品质可见/近红外光谱及荧光光谱检测的人工智能技术
4.1 光谱学习及模型更新
4.1.1 可见/近红外光谱技术
4.1.2 高光谱技术
4.1.3 荧光光谱技术
4.2 云服务及大数据的应用
4.2.1 大数据及其特点
4.2.2 大数据应用
4.2.3 近红外光谱大数据分析与应用
4.2.4 化学计量学中的大数据难点问题
4.2.5 近红外光谱云分析系统的基本构成
4.2.6 云计算的应用
4.2.7 近红外光谱大数据与云计算的发展及其应用前景
参考文献
第5章 农产品品质拉曼光谱检测的人工智能技术
5.1 拉曼光谱特征学习
5.1.1 拉曼光谱技术特征
5.1.2 拉曼光谱特征识别
5.2 拉曼光谱建模方法与SERS免疫分析技术
5.2.1 使用人工神经网络进行建模
5.2.2 SERS与免疫层析技术
5.3 拉曼光谱与大数据
5.3.1 农产品拉曼光谱数据的获取
5.3.2 农产品拉曼光谱数据的储存与管理
5.3.3 农产品拉曼光谱数据的分析与应用
参考文献
第6章 农产品品质其他检测方法的人工智能技术
6.1 介电特性检测方法
6.1.1 介电参数电学性质
6.1.2 介电特性测量方法
6.1.3 影响农产品介电特性的因素
6.1.4 介电特性检测技术在农产品品质检测中的应用
6.1.5 介电特性与人工智能的结合
6.1.6 介电特性在农产品品质检测中的应用
6.2 生物传感器检测技术
6.2.1 定义
6.2.2 生物传感器的组成
6.2.3 生物传感器的分类
6.2.4 生物传感器的特点
6.2.5 智能传感器技术
6.2.6 生物传感器的应用
6.2.7 生物传感器在农产品品质检测中的应用前景
6.3 声音感知技术
6.3.1 声学特性检测原理及基本结构
6.3.2 声学技术检测模式
6.3.3 声学技术与人工智能
6.3.4 声学技术在农产品品质检测中的应用
6.4 X射线透射检测技术
6.4.1 X射线的发现
6.4.2 X射线的波长
6.4.3 X射线的产生
6.4.4 X射线的性质
6.4.5 X射线与物质的相互作用
6.4.6 利用X射线进行检测的原理、方法及设备装置
6.4.7 X射线技术在农产品品质检测中的应用
6.4.8 X射线技术在农产品应用中的展望
参考文献
第7章 农产品品质智能检测机器人
7.1 触觉感知
7.1.1 压电式触觉传感器
7.1.2 压阻式触觉传感器
7.1.3 光电式触觉传感器
7.1.4 电容式触觉传感器
7.1.5 电感式触觉传感器
7.2 听觉感知
7.2.1 声音与听觉
7.2.2 机器人如何“听到”声音
7.2.3 人工智能如何帮助机器人理解信息
7.3 嗅觉感知
7.3.1 嗅觉感知概述
7.3.2 电子鼻的发展历程