近日，設施所無損檢測與智能分選研究團隊提出了基於可見/近紅外高光譜成像的整魚寄生蟲感染無損檢測新方法並進行實驗驗證，相關論文在國際TOP期刊LWT-Food Science and Technology（中科院一區，IF=6.0）上發表。設施所徐賽研究員為論文第一作者和通訊作者，我院陸華忠教授為論文共同通訊作者。

　　魚類寄生蟲嚴重影響水產養殖，並可通過食物鏈傳播給人類。已有檢測手段需要將魚剖開，不僅操作繁瑣、勞動強度大而且檢測速度慢，隻適合抽檢，無法進行全方位的把關。為此，研究提出一種無損、快速、非破壞性的魚類寄生蟲檢測方法，在整魚狀態下識別其寄生蟲侵害情況，對確保進出口魚類的質量安全、指導養殖管理與采後處理、保障消費者健康等具有重要產業意義。

　　在未來應用中，魚可以通過傳送帶運輸經過高光譜成像檢測箱，無損獲取每條魚的光譜圖像，計算機基於本研究技術智能分析輸出每條魚的寄生蟲感染情況，實現受感染魚的自動剔除。

　　本研究獲得必威betways 新興學科團隊建設（202134TD）、必威betways 金穎之星人才培養（R2020PY-JJX020）、必威betways 中青年科技人才培養（R2023PY-QN002）等項目（課題）資助。

　　論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.lwt.2024.116334