Resumen

Los ensayos no destructivos con tecnología de sensores son una de las tecnologías de análisis de información sobre la calidad del trigo más prometedoras y de más rápido crecimiento. Los ensayos no destructivos con tecnología de sensores se benefician de los últimos logros de muchas disciplinas como la informática, la óptica, las matemáticas, la química y la quimiometría. Tiene las ventajas de la sencillez, la rapidez, el bajo coste, la ausencia de contaminación y la ausencia de contacto. Se utiliza ampliamente en el análisis de la calidad del trigo y la investigación de pruebas. Este artículo resume las pruebas no destructivas con tecnología de sensores para la calidad del trigo, incluyendo el modelo mecánico, la tecnología hiperespectral, la espectroscopia Raman y las técnicas de infrarrojo cercano para las propiedades mecánicas del trigo, las propiedades de almacenamiento y las propiedades físicas y químicas (como humedad, cenizas, proteínas y almidón) en la última década. Basándose en el progreso actual de la investigación, la tecnología de big data necesita mucha investigación en minería de datos espectrales, optimización de algoritmos de modelado, robustez de modelos, etc. para proporcionar más soporte de datos y referencia de métodos para la investigación y aplicación de la calidad del trigo.

• Materias:Análisis cromatográfico Electroquímica Análisis químico Farmacocinética Análisis espectroquímico
• Subjects:Chromatographic analysis Electrochemistry Chemical test Pharmacokinetics Spectrochemical analysis
• Palabras claves:ensayos no destructivos, tecnología de sensores, calidad del trigo, tecnologías prometedoras de análisis de la información sobre la calidad del trigo, tecnología big data, avances actuales de la investigación, más apoyo a los datos, ventajas de la tecnología de sensores, extracción de datos espectrales, análisis de la calidad del trigo
• Keywords:nondestructive testing, sensor technology, wheat quality, promising wheat quality information analysis technologies, big data technology, current research progress, more data support, sensor technology benefits, spectral data mining, wheat quality analysis