近日，设施所无损检测与智能分选研究团队提出了基于可见/近红外高光谱成像的整鱼寄生虫感染无损检测新方法并进行实验验证，相关论文在国际TOP期刊LWT-Food Science and Technology（中科院一区，IF=6.0）上发表。设施所徐赛研究员为论文第一作者和通讯作者，我院陆华忠教授为论文共同通讯作者。

　　鱼类寄生虫严重影响水产养殖，并可通过食物链传播给人类。已有检测手段需要将鱼剖开，不仅操作繁琐、劳动强度大而且检测速度慢，只适合抽检，无法进行全方位的把关。为此，研究提出一种无损、快速、非破坏性的鱼类寄生虫检测方法，在整鱼状态下识别其寄生虫侵害情况，对确保进出口鱼类的质量安全、指导养殖管理与采后处理、保障消费者健康等具有重要产业意义。

　　在未来应用中，鱼可以通过传送带运输经过高光谱成像检测箱，无损获取每条鱼的光谱图像，计算机基于本研究技术智能分析输出每条鱼的寄生虫感染情况，实现受感染鱼的自动剔除。

　　本研究获得广东省农业科学院新兴学科团队建设（202134TD）、广东省农业科学院金颖之星人才培养（R2020PY-JJX020）、广东省农业科学院中青年科技人才培养（R2023PY-QN002）等项目（课题）资助。

　　论文链接：https://doi.org/10.1016/j.lwt.2024.116334