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使用高光谱成像进行食品质量和成分分析

发布时间:2023-06-14
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高光谱成像为质量检测提供了一种快速且无损的方法,是食品工业中行之有效的方法。它允许确定样品的成分(例如,水分或蛋白质含量)和物理特性(例如,粒度)。

使用高光谱成像进行食品质量检测。


消费者意识到食品质量和成分对营养和健康的影响。不同类型的过敏和不耐受变得越来越普遍,有关食品生产的安全问题引起了人们的关注。


除了不断增加的消费者要求外,食品厂家还有法律义务保证其产品的质量和安全。生产过程中的故障会造成相当大的经济损失,甚至危及消费者安全。


从实验室到实时检查


有几种技术可用于监测食品生产的质量。不幸的是,其中许多需要实验室分析,这是劳动密集型且缓慢的。从测量到结果可能需要几天甚至几周的时间。此外,样品经常在检查过程中被破坏。

食品生产过程控制必须以较短的响应时间进行工作。在线监控食品生产需要更快、更复杂的检查和分析方法,以确保一致的质量和安全。

食品分析中的光谱学与高光谱成像

高光谱成像为质量检测提供了一种快速且无损的方法,是食品工业中行之有效的方法。它允许确定样品的成分(例如,水分或蛋白质含量)和物理特性(例如,粒度)。

食物中的许多相关化学物质吸收 SWIR(900-2500 纳米)范围内特定波长的光。这些吸收特征揭示了样品的化学性质,可以通过光谱法检测到。

光谱法是分析均质样品(如面粉)平均成分的理想方法。它的缺点是它只提供单个样本点的信息。因此,它不适合分析更复杂的多组分食品。

高光谱成像将光谱学与成像相结合。该技术允许实时同时对样本进行逐像素分析。与光谱仪一样,高光谱成像不需要与样品接触,也不会破坏或污染食物。

单个吸收带的测量或全光谱的校准提供了有关成分的信息,可以映射这些信息以测量成分的分布,例如水分或脂肪。

高光谱成像还可以进行复杂的多组分产品分析,这是其他技术难以做到的。

高光谱传感器提供数百个窄波段的信息。识别不同化学键的吸收带可以为与食品生产相关的特定指标开发校准模型。

它比传统的 RGB 或光谱传感器可以提供的信息多得多。然而,要创建应用程序,用户必须知道哪些波段是感兴趣的并记录下来以供分析,哪些可以忽略。


检测食品的水分分布

高光谱成像的典型应用是测量产品中的水分分布。水分分布是许多食品的基本属性。它影响有利于微生物活动的质地和条件。

水分会在保质期内发生变化,因此与产品新鲜度有关。水分分布并不总是均匀的,没有成像技术很难检测到。例如,在烘焙中,它可用于研究生产条件对最终产品水分均匀性的影响。


面包中的水分分布


下面的图显示了高光谱相机研究的新鲜白面包片中的水分分布。首先,建立校准,然后将此模型应用于实际样品。

图像中的紫色和蓝色表示水分含量低,而黄色和红色表示水分含量高。很容易看出,面包中心的水分含量迅速增加,而外皮的水分含量较低。



一片新鲜面包中在高光谱相机检测中水分分布。

检测多组分产品中的水分迁移

高光谱成像还可用于检测多组分产品中的水分迁移,这在传统上比单组分产品更具挑战性。

例如,它可用于测量保质期内水分分布的变化,这对于具有多种水分活度不同成分的产品(例如水分含量低但水分含量高的产品)至关重要。

食品成分的高光谱成像定性分析

由于高光谱成像提供了样品的逐像素信息,因此它是多组分产品成分映射的理想选择。

脂肪、水分或结晶蔗糖等某些特性在短波红外 (SWIR) 范围内具有清晰的光谱特征。通过对照参考样品进行校准,可以进行定量测量。

完全定量测量需要为每个要识别的组件开发单独的校准模型。这适用于需要定期分析同一样品类型的应用,例如,混合肉中的脂肪含量。

然而,即使没有对短期应用进行全面校准或在没有参考样品的情况下,也可以获得有用的比较信息。

一些高光谱应用成像使用光谱数据来识别和分类图像中不同成分的特征。对于许多食品应用,该方法的全部优势是通过定量高光谱分析来测量特定化合物的浓度。

这是通过创建校准模型来实现的,该校准模型基于高光谱图像与传统方法对一系列样本进行的参考测量的比较。

有许多不同的算法(偏最小二乘法、支持向量机和神经网络,仅举几例)来构建这些校准模型,这些模型将样本中的所需参数映射到高光谱数据输出。

根据要检测的材料或特性,不同的吸收带对于校准建模具有重要意义。例如,结晶蔗糖在 1435 纳米处具有特征吸收峰。脂质含有吸收带位于 1724 和 1762 纳米的 CH2 键。水分子中的 OH 键具有多个 SWIR 吸光度,包括 1925 纳米处的吸光度。

在某些情况下,可以使用这些特定波长的图像进行定性评估。但是,对于一系列波长使用多变量校准可获得最佳结果,包括对于相关选择的吸收波段未知或存在多个重叠波段的特性。

建立标定模型后,可应用于未知测试样品或生产线样品的高光谱图像,快速映射这些参数。


巧克力棒的组成

以下是商业巧克力棒的比较研究示例。全面校准需要访问每种成分材料类型的参考样本。然而,不是映射特定吸收带的强度,而是可以进行有用的比较。

下图显示了三个吸收带的图。CH2 的条带通常与脂肪含量的差异相关,另一个条带是结晶蔗糖存在的特征。OH 的吸收带通常与水分含量的差异有关。

高脂肪区域以红色显示,结晶蔗糖以绿色显示,水分以蓝色显示。组件的组合显示为混合颜色。

坚果呈红色,表示脂肪含量高。焦糖呈蓝色或紫色,表明水分含量高,脂肪含量不同。巧克力呈绿色、黄色或橙色,表示脂肪和结晶蔗糖的不同组合。该图显示了不同商业产品之间不同成分的组成有何不同。可以开发这些特性的定量校准,以便对在线检查进行更详细的分析。



来自巧克力棒的三个吸收带的图

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