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糧油品質的檢測與評價是一項綜合評價技術，是對受檢產品的產前、產中、產后的全程評價。從以上研究報道說明，計算機視覺技術對稻米粒型的檢測技術已基本上符合現實檢測需要。但受米粒類型、光源均勻性等因素的影響，稻米的堊白率、精米機的整精米率等品質檢測技術還不能滿足現實檢測需要，同時在儀器試驗階段，采用的稻米樣本數量少、品種比較單一，儀器的通用性尚須進一步證明。綜合電子鼻對稻谷或稻米的檢測研究來看，電子鼻技術目前基本上處于應用開發階段或可檢出若干成份，同時電子鼻中所附的傳感器對工作溫度很敏感，這使得其工作環境必須能夠被較良好的控制；金屬氧化物型傳感器所需的工作溫度較高，因此測試前需要對傳感器進行預熱，而且長時間工作之后響應基準值容易發生漂移。模式識別方法還有待改進，人工神經網絡作為一種實現復雜非線性映射的方法，相對于傳統識別方法具有較好的識別效果，但是需要的訓練樣本量比較大，給取樣帶來了不便。因此，電子鼻技術的發展還依賴于傳感器技術與模式識別技術的發展。電子舌技術在油脂這種特殊的物料研究應用上，還有待進一步的驗證與改良。

但隨著計算機技術、傳感技術以及模式識別的發展與完善，諸如利用計算機視覺技術進行稻米加工品質的在線檢測，電子鼻技術進行香稻品種的區分以及電子舌技術進行油脂品質的無損檢測方法必將成為可能，也將成為今后重要的研究熱點，為糧油品質的檢測評價提供又一無損檢測途徑。