农药注射到水果内部会怎样

本篇总结会给网友说说“农药注射到水果内部会怎样”的内容进行阐述，希望对你们有所帮助，下面开始阅读吧！

1、剥开的橘子为什么一股的农药味?能吃吗？

一般是残留在上面的农药，不能吃的，对健康有危害。

正确清洗蔬果上农药的具体方法:

1.去皮：香蕉皮、橘子皮都要洗

农药大多残留于蔬果表面，除去外皮就已大大减少接触到农药的机会。除去外皮之前，蔬果要清洗过。讲到农药残余，气候炎热潮湿，农民会使用杀菌剂来预防蔬果发霉腐坏，延长蔬果保鲜期，就可降低成本的耗费。现在是橘子的盛产期，可发现橘子保存很久而不长霉，如果剥开时发现果肉已败坏，但外皮还未发霉，就要怀疑有可能喷洒过多的杀菌剂。所以建议即使是去皮吃的水果，如柑橘、香蕉、荔枝、奇异果等，还是要清洗过再食用，双手才不会沾染到外皮残留的药剂，将农药吃下肚。

2.室温：挥发放通风处2～3天

作物被施用农药后，其残留量会随时间降低，当环境温度越高，残留农药会挥发得越快，阳光中的紫外线也会破坏农药，而蔬果表面的农药因曝露在空气中，也会与空气中的氧结合，产生氧化反应，加速农药的分解，如平均温度较高，只要放于室温下通风处2～3天即可。像一般包叶菜类只要外面的绿叶不要拔掉，可在常温下存放好几天，让农药自然地代谢掉。

3.水洗：先浸后洗效果最好

蔬果食用前都应以“浸泡、流动、刷洗、切除”四原则好好清洗，也就是先浸泡，再以流动小水冲洗，再开大水并用软毛刷洗，最后去切除蒂头与根部。

清洗的时候，先不要将蔬果去皮，然后浸泡在充满水的盆子里，接着打开水龙头，开小小的水呈一直线，不要断断续续太小了，浸泡着让水不断流动，以流动清水浸泡15～20分钟，农药大多是水溶性的，可使蔬果表面的农药不断地被水溶解并带走。

4.高温加热：滚烫后的菜汤不要喝

高温除了有杀菌的功效外，多数农药会被挥发、分解掉，鼓励蔬菜滚烫后食用，不仅可去除农药，还可去除硝酸盐、草酸盐等有害物质。尤其是青椒这类易施打系统性农药的作物，完全洗净后最好切丝滚烫1分钟左右，表皮下的农药就可溶解出来，但记得滚烫后的菜汤含有农药，不要再食用，且加热时最好打开锅盖，让农药随着蒸气挥发。如果不清楚蔬果来源、食前处理等程序，是不鼓励食用生菜沙拉的。

2、西红柿喷了吡虫啉多久能吃？

可以吃

吡虫啉一个星期过后药效减弱，对蔬菜没有伤害。　　吡虫啉是硝基亚甲基类内吸杀虫剂，是烟酸乙酰胆碱酯酶受体的作用体，干扰害虫运动神经系统使化学信号传递失灵，无交互抗性问题。用于防治刺吸式口器害虫及其抗性品系。吡虫啉是新一代氯代尼古丁杀虫剂，具有广谱、高效、低毒、低残留，害虫不易产生抗性，对人、畜、植物和天敌安全等特点，并有触杀、胃毒和内吸多重药效。害虫接触药剂后，中枢神经正常传导受阻，使其麻痹死亡。速效性好，药后1天即有较高的防效，残留期长达25天左右。药效和温度呈正相关，温度高，杀虫效果好。主要用于防治刺吸式口器害虫。

3、脐橙打药了几天能吃？

亲，现在的无论是蔬菜还是水果作物等都是要喷洒农药的，来防病治虫，这是必须的，不然吃的不全是病害和虫害了，但是每种药剂都有一个安全间隔期的，就是距离最后采收的可以打药的时间，这是经过科学的实验的，过了这个安全间隔期货物就被采摘了，这是就运送到我们手里了，我们在洗干净就可以吃了。

4、蔬菜喷洒农药后可以食用么？

菜喷农药后至少要十天以上才可食用。

如果不放心的话，可以用以下的方法，可以最大限度地去除菜上残留的农药：

1、小苏打水浸泡。

买回蔬菜后，可放入盆内清洗干净，适量放入小苏打浸泡，10分钟左右，然后再用清水冲选几遍。

2、淘米水浸泡。

用淘米水浸泡蔬菜10分钟左右，可有效减少农药残留。

3、加热。

甲酯类杀虫剂随着温度的升高会加快分解，因此一些蔬菜可通过加热来去除农药残留，如芹菜、卷心菜等。

先用清水将蔬菜表面污物洗净，放入沸水中煮2~5分钟后捞，然后用清水冲洗1~2遍后即可置于锅中烹饪成菜肴。

4、储存法。

去蔬菜残留农药农药在空气中随着工夫的推移，能够缓慢地分解成对人体无害的物质，所以，对一些易于保管的蔬菜，如冬瓜、番瓜等，可通过一定工夫的存放来减少农药残留量。一般应存放10天以上。

五.去皮法

削皮是一种较好的去除蔬菜水果表面农药污染的方法。可用于黄瓜、胡萝卜、冬瓜、南瓜、西葫芦及许多的水果等，务必先以清水多冲洗，否则刀上所沾染的农药会造成污染。但要注意避免削过皮后再次污染。

5、卖的桃有农药吗？

有。

桃子含有的杀虫剂较多。桃子在生长过程中很容易引来害虫，因此喷洒的农药也会比较频繁，是农药残留最多的水果之一。桃子剥皮食用最安全。

桃子是一种果实作为水果的落叶小乔木，花可以观赏，果实多汁，可以生食或制桃脯、罐头等，核仁也可以食用。果肉有白色和**的，桃子有多种品种，一般果皮有毛，“油桃”的果皮光滑；“蟠桃”果实是扁盘状；“碧桃”是观赏花用桃树，有多种形式的花瓣。

拓展好文：《食品科学》：深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用

　　随着社会进步与发展，人们对生活品质的要求也逐渐提高，尤其饮食中水果品质是消费者十分关注的问题。水果在生产、**、运输过程中其品质可能都会受到影响。为此，将水果交付市场和消费者之前，**者需要对水果的品质进行检测，分拣出质量不合格的果实，并将质量合格的果实进行分级**，可以提高在售水果的品质，减少水果的安全质量问题。因此水果的品质检测与分级分类对保障人们健康生活起到重要的作用，同时也可提升食品工业的经济效益，目前其已成为食品科学领域的热点研究问题。

　　

　　近些年来深度学习作为机器学习的重要分支，因在数据处理方面呈现出了显著的优势而飞速发展。它通过对模型进行预训练，自动提取并不断优化特征，可快速处理大量数据，拥有更好的性能和更高的精度。 深度学习越来越受到遥感监测、农作物病害识别、农产品在线识别、农产品品质分级等农业各个领域的研究学者关注，尤其一些研究者通过深度学习技术分析水果的RGB图像和光谱图像等而实现水果品质检测与分级分类，并取得了一系列的重要研究进展。沈阳农业大学信息与电气工程学院的田有文、吴 伟等人旨在梳理水果外部品质检测、内部品质检测、安全品质检测和分级分类等方面深度学习技术的最新研究进展，以期为此领域的研究者和工作者提供一些参考。

　　1、深度学习简介

　　深度学习发展历程及特点

　　20世纪80年代的神经网络第二次发展热潮时期，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）模型获得了快速发展。2026年，杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念。2026年，在ImageNet图像识别大赛中，杰弗里·辛顿团队的深度学习模型AlexNet一举夺冠，将错误率降低至16%，至此开启了基于深度学习的人工智能繁荣新时代。

　　深度学习的迁移学习能力极高，因此预训练好的深度学习模型可以对较小的数据集实现精确的迁移学习。深度学习在处理图像问题时的优点是减少了对特征工程（FE）的需求。深度学习出现之前，传统的图像分类方法都是基于人工设计的特征，性能严重影响整体结果。FE是一个十分复杂且耗时的过程，每当目标问题或使用的数据集发生更改时，FE都需要重新做出调整。另外相对于机器学习来说，深度学习的测试速度比基于机器学习的方法快很多。但深度学习对计算机硬件、数据集的要求较高。当计算机硬件水平较差时，计算速度会大幅下降。

　　深度学习的主流方法

　　

　　目前典型的深度学习算法主要有深度玻尔兹曼机、自动编码器、CNN等。各种算法的组成结构与特点如表1所示，这些典型算法经过不断的优化与发展，衍生出了更多的算法。

　　2、深度学习在水果品质检测与分类领域的研究现状

　　水果外部品质检测

　　水果在生产、**、运输、贮存期间容易受到环境影响，发生机械损伤等，而导致水果的外观品质受到影响。水果的外部品质主要依据它们的颜色、形状、尺寸等物理特征和机械损伤、外部缺陷等进行评估。外部品质是水果最直观的品质特征，直接影响它们的市场**价格和消费者的****。对水果外部品质进行快速及时的无损检测，可以最大限度地减少损失，满足消费者的需求。

　　

　　蓝莓是日常生活中常见的一种水果，个体较小且表皮颜色较深，RGB图像难以反映出其损伤程度，而光谱图像能反映出蓝莓的损伤情况。Zhang Mengyun等结合光谱透射图像采用全卷积网络，完成了对蓝莓内部损伤的无损检测。作者将基础VGG16模型改进成全卷积模型进行训练与检测。对VGG16模型的改进如图2所示，将池化层的结果与预测结果结合后加入两个转置卷积层进行卷积得到最终预测结果。使得最后的输出结果与输入图像的大小、分辨率相同，成为全卷积模型。实验结果表明，采用深度学习方法，可以将机械损伤后30 min的蓝莓分割出蓝莓损伤区域和花萼区域，测试集的准确度达到81.2%。

　　水果内部品质检测

　　水果的内部品质主要包括可溶性固形物含量（SSC）、硬度、糖度、成熟度等，是人们十分关注的问题，因此水果内部品质检测一直是研究热点之一。近年来，深度学习与图像处理和光谱传感技术相结合作为一种高效、无损的水果内品质检测手段，展现出了令人惊喜的研究成果。

　　

　　

　　Yu Xinjie等结合深度学习与可见/近红外高光谱反射成像技术，预测了库尔勒香梨采后硬度和SSC。将堆叠自动编码器（SAE）和全连接神经网络（FNN）相结合，构建出一个SAE-FNN模型，具体如图3所示。在此模型中，将采集到的光谱图像使用SAE进行提取，获得深度光谱特征作为模型的输入，随后对模型进行训练，并将提出的SAE-FNN模型与SVM方法进行对比实验，结果显示SAE-FNN模型准确度更高，表现更优越。

　　水果安全品质检测

　　水果的安全品质关系到消费者的饮食安全和健康，是水果最为重要的品质特征之一，主要通过对各种病虫害、农药残留、外来污染物等进行检测评估。

　　为防止病虫害的发生，水果生长各阶段中需要喷洒农药，所以在果实上难免会有农药残留。农药残留是影响水果安全性的重要因素之一。Jiang Bo等采用AlexNet CNN进行了苹果采后农药残留检测。在实验时采集了喷洒4 种农药的苹果高光谱图像。通过理论分析和实验验证，确定了CNN的结构和参数（图4）。

　　

　　目前水果安全品质检测问题的主要研究是针对水果病害和农药残留。因为RGB图像不能明显反映水果内部病害、农药残留，所以需结合光谱数据进行实验研究。但此类实验对数据集的要求很高。只有数据集足够大、质量够高，能够完全满足模型训练的要求，才能在实际预测时获得较高的准确率。但是目前公开的高质量高光谱数据集较少，所以有些研究者使用了自建的数据集，通过数据增强操作提高了模型特征提取准确度，但普适性较差。

　　水果分级分类

　　水果的形状、糖度和表面缺陷等指标不同，其经济价值也会有所不同，所以在采摘与**过程中要对水果进行分级分类，而这个过程目前仍是以人工主观分类为主，智能化、机械化分级分类尚处于研究阶段。如果能够实现快速高效的自动分级，可以有效减少水果**过程中时间的浪费，从而保证水果新鲜度，延长水果保质期。

　　目前水果的分级分类大多是通过RGB图像对水果颜色、果实形状、表面缺陷等方面进行识别从而进行分级的，仅适用于不同品级外观差距较大的水果；而对于外观表现不明显的水果来说，光谱信息更能反映出不同品级水果的某些内部信息，相对于RGB图像更加全面。希望在以后的研究中，有更多的研究者可以将光谱图像信息引入深度学习中，全面采集各种品质指标，进一步提高水果分级精确度。

　　水果分类识别

　　自动化的水果分类识别可以给生活带来很多的便利，比如识别与自动计数、超市中的分类入库和识别付款等，可应用领域十分广泛。深度学习技术能够在极短时间内完成对水果的识别与分类，为水果快速分类提供了新的可能性。

　　近年来深度学习技术在水果识别与分类方面最新的一些研究成果，AlexNet与VGGNet等各种不同的算法在不同研究中都有所使用。多数实验以RGB图像作为载体进行相应的研究，也有部分实验使用了高光谱图像进行研究。通过深度学习模型对RGB图像和高光谱图像进行学习和权值训练，可以成功提取与水果的各种特征，完成对水果的识别与分类。与传统的水果分类方法相比，深度学习方法具有更好的性能，值得进一步研究。水果分类识别仍旧是一个水果研究领域的难点问题。有几个难点尚未发现比较好的解决方案，一是有些水果种间外观差距较小，例如李子和杏外观特点就十分相似；二是光照阴影导致的明暗变化使得同物种间图像出现较大差异；三是图像背景干扰大，对识别造成较大影响。从上述几点中可以看出某些水果识别难度较高，如何提高这些水果图像的识别精度将是未来的重点研究目标。

　　

　　本文为水果品质检测与分类识别领域的研究者们总结了近期应用深度学习的研究成果，期望深度学习技术未来能够在本领域取得更多优秀的研究成果，并将研究结果付诸实践。

　　本文《深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用》于《食品科学》2026年42卷19期260-270页，作者：田有文，吴伟，卢时铅，邓寒冰。DOI:10.7506/spkx1002--393。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

　　修改/编辑：袁艺；：张睿梅

　　图片于文章原文及摄图网