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高光谱成像仪在茶叶内外品质无损检测中的应用

发布时间:2024-06-28
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茶叶内部品质对于茶叶的滋味及香气起决定作用,而鉴定茶叶内部品质常用的方法是进行理化测量,此方法繁琐耗时且昂贵,且对受测试样有损,严重浪费资源。因此,为了快速且无损的对茶叶的内外品质进行检测,就可以使用高光谱成像仪。本文介绍了高光谱成像仪​在茶叶内外品质检测中的应用。

茶叶内部品质对于茶叶的滋味及香气起决定作用,而鉴定茶叶内部品质常用的方法是进行理化测量,此方法繁琐耗时且昂贵,且对受测试样有损,严重浪费资源。因此,为了快速且无损的对茶叶的内外品质进行检测,就可以使用高光谱成像仪。本文介绍了高光谱成像仪在茶叶内外品质检测中的应用。

茶叶

茶叶内外品质传统检测方法:

茶与可口可乐、咖啡并称世界三大无酒精饮料。茶因其清香淡雅的口感及其独特生理功效而越来越受到人们的喜爱。茶起源于中国,有着几千年的历史,经过几千年的沉淀,茶本身已经具备了深厚的茶文化,随着人们对于美好生活需要的日益增长,人们对于茶的质量要求也逐渐提高。此外茶作为一种经济作物,提升茶叶的品质,不仅可以促进经济的发展,还可以改善人民的生活品质。

目前,在我国对于茶叶的品质等级评审主要采取感官评审结合理化指标测定的模式进行等级评定。在感官评审中主要由评审专家依据外形、汤色、香气、滋味、叶底这五个指标进行综合评判;在理化指标测定的过程中主要按照国家标准测定茶叶的水分、茶氨酸、茶多酚等指标是否满足国家标准的规定。这种感官评审和理化指标的评审模式都有其不可避免的缺陷,主要表现在感官评审具有较大的主观性,理化指标测定需要多样品进行破坏,由此产生资源的浪费;此外理化测定过程繁琐、耗时,由此产生较多的人为误差,致使测定结果可信度不高;同时由于测定耗时,不能实现制茶过程中的实时监测,对于生产实际的指导意义不大;还有一个不可忽视的缺陷是理化指标测定昂贵,也限制了理化方法对于茶叶内含成分的测定的应用。

近年来,随着高光谱技术由遥感探测领域逐渐拓展到更为宽广的领域,高光谱成像技术由于其独有的“快速、无损、图谱合一”等特点,在农产品品质检测领域得到了广泛的应用,逐渐成为农产品品质研究的热点。高光谱图像技术是高光谱技术和图像处理技术的融合,兼具光谱分析能力和图像分辨能力,同时对茶叶内外部品质进行检测,对各种品质特征进行全面的可视化分析,增强茶叶品质评定结果的可靠性和稳定性,达到科学计量化的品质评定要求。

高光谱成像仪

高光谱成像仪在茶叶内外品质无损检测中的应用:

传统茶叶内外品质的检测方法主要采用感官审评和化学检测进行品质评定。茶叶感官审评依赖专业技术人员的感官和经验,对评茶人员以及审评环境要求严格,受限条件较多,较难实现标准化,审评结果易引起争议。作为感官审评的重要补充,茶叶主要理化成分相关检测方法的国家和行业标准应运而生。但茶叶理化检测普遍存在步骤烦琐、成本高、效率低、耗时费工、产品破坏大等问题,而光谱技术作为一种经济、准确、简便、实时、无损的快速检测方法,不但可以解决上述问题,还可应用到茶叶的其他定量及定性分析上。

使用高光谱成像仪检测茶叶内外品质的具体方法如下:

1.高光谱图像采集

选取具有代表性的茶叶样本,将茶叶均匀地平铺在一定规格的培养皿中,然后进行高光谱图像采集。在高光谱图像数据采集前,预先确定好高光谱摄像头的曝光时间以保证图像的清晰;确定好输送装置的速度以避免图像尺寸和空间分辨率失真。数据采集时,线阵的探测器在光学焦面的垂直方向作横向扫描(x轴方向),获取条状空间中每个像素在各个波长处的光谱信息;同时随着样本的纵向前进(y轴方向),线阵探测器扫出整个平面完成整幅茶叶样本图像数据的采集,进而就可以得到茶叶的高光谱图像数据块。

2.高光谱图像定标

由于光源的强度在各波段下分布不均匀以及摄像头中暗电流噪音的存在,造成在光源强度分布较弱的波段下,所获得的图像含有较大的噪音。因此,需要对所获得的高光谱图像进行黑白标定,在与样品采集相同的系统条件下,扫描标准白色校正板得到全白的标定图像,关闭相机快门进行图像采集得到全黑的标定图像,完成高光谱图像的标定,使采集得到的绝对图像变成相对图像。

3.特征波长提取

由于茶叶样本的全波段光谱数据量大、信息混杂,且大量的光谱数据会造成模型复杂、计算量大等问题。因此,有必要对高光谱数据进行降维处理以寻找最能表征茶叶品质指标的特征图像,这样即可以提高后期数据处理的速度,又可以去除数据中的冗余信息。

4.建立预测模型与评价

利用分析软件采用不同的方法对原始光谱进行预处理,并使用该数据进行建模,分析不同的预处理方法对预测模型的作用。应用偏最小二乘回归(PLSR)建立茶叶品质的预测模型,并对模型的预测能力进行验证和精度评价。

综上所述,高光谱成像仪是集成光谱检测和图像检测的优点,能够很好的满足茶叶内外品质同时检测的需求,它是光谱分析技术和图像技术在的完美融合,可以对样本的内外品质特征进行可视化的分析。

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