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高光谱成像仪在蔬菜品质与安全无损检测中的应用

发布时间:2024-04-26
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近年来,食品安全问题备受关注,人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高,已成为社会关注的热点。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性,且速度慢。随着成像技术和光谱技术的快速发展,高光谱成像技术广泛应用于各种果蔬产品的快速和非破坏性检测中。本文介绍了高光谱成像仪​在果蔬品质检测中的应用。

近年来,食品安全问题备受关注,人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高,已成为社会关注的热点。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性,且速度慢。随着成像技术和光谱技术的快速发展,高光谱成像技术广泛应用于各种果蔬产品的快速和非破坏性检测中。本文介绍了高光谱成像仪在果蔬品质检测中的应用。

果蔬

传统果蔬品质检测方法:

果蔬是人们生活中不可或缺的食物,虽然我国果蔬产量位居世界前列,但果蔬出口量比例很低,远远低于世界平均水平。造成这个问题的主要原因是有关部门不能严格地按照出口标准对果蔬品质进行检测及分级,果蔬商品化处理水平低。随着人们生活水平的提高,以及我国综合实力的不断增强,在国际果蔬市场竞争日渐激烈的情况下,消费者对果蔬的品质要求越来越高,除了果蔬的外部品质,对其内部品质也更加关心。

目前,果蔬的品质检测方法主要有化学检测法、近红外光谱检测法、可见光图像检测法等。其中,化学检测法进行测定费时费力,严重破坏了果蔬内部的组织成分,测定结果受人工操作影响较大,且不适用于大批量果蔬处理;近红外光谱分析法和可见光图像技术都各自有自己的特点,但是不能同时获取被测物的图像和光谱信息,且在应用方面有一定的局限性。

随着光谱技术和图像处理技术的发展,高光谱成像技术已经广泛应用于果蔬的快速无损检测中,并且国内外大量研究表明高光谱技术在果蔬的品质检测领域中具有发展潜力。高光谱技术集合了成像技术和光谱技术两者的优点,具有“图谱合一”的特点,其中图像信息可以检测果蔬的外部品质,光谱信息则可用于果蔬内部品质的检测,同时可以将图像信息和光谱信息进行特征融合,以此达到更好的检测效果。但是由于获取的信息数据量较大,也存在数据处理时间较长,数据处理过程较为复杂等问题。因此,高光谱技术目前还不能实现果蔬品质实时在线监测。

高光谱成像技术结合了计算机图像技术和光谱技术的优点,数据信息量大,可以实现对图像信息和光谱信息进行判别、分类、识别的全面分析。图像特征和光谱特征都有助于评价果蔬品质,将最佳波长的光谱数据与空间信息特征进行数据融合,并应用到预测模型中,可以得到更好的预测结果,也能更好地体现高光谱成像技术的优势,扩大高光谱成像技术的潜在应用。

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高光谱成像仪在蔬菜品质与安全无损检测中的应用:

高光谱成像仪融合了传统的成像技术和光谱技术的优点,既可以像传统的成像技术一样获取被检测物体的空间信息,又可以像光谱技术一样获取光谱信息。其在蔬菜品质与安全无损检测中的应用主要体现在以下两个方面:

1.用于蔬菜外部品质检测

外部品质是蔬菜最重要的感官品质,是蔬菜品质最直接的反映。蔬菜的外部品质主要通过其颜色、纹理、尺寸、形状和表面缺陷进行评估。目前传统的机器视觉技术已经实现了上述外观品质特征的自动检测,但是对于大部分特征不明显的缺陷,例如损伤、腐烂、冻伤等,缺陷区域的颜色、纹理等信息和正常区域处的高度相似,基于RGB彩色相机的传统机器视觉无能为力。高光谱成像技术的多波长图像优点弥补了传统成像技术的缺点,近年来被越来越多的应用于农产品表面缺陷的检测中。

腐烂是水果和蔬菜在存储、运输过程中的最严重的常见缺陷。腐烂不仅影响水果蔬菜的美观,还会使它们的内部品质发生变化,甚至导致食品安全问题。对于青霉菌引起的柑橘腐烂,传统的检测方法是在紫外光源的照射下人工完成。

研究者试图通过搭建高光谱成像系统和各种线性非线性分类方法找到腐烂柑橘的自动检测方法。他们利用相关分析、互信息、逐步分析和基于线性判别分析的遗传算法挑选了适合检测的特征波长。然后基于分类回归树(CART)和线性判别分析(LDA)等像素分类方法实现了腐烂区域在特征波长图像上的分割。试验结果表明利用搭建的高光谱机器视觉平台和特征波长图像能够检测青霉菌引起的腐烂。

2.用于蔬菜内部品质的检测

内部品质是水果和蔬菜的营养价值的衡量依据。一般来讲,内部品质主要通过检测水果和蔬菜的糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度等指标进行评估。传统的检测方法是通过物理化学等破坏性的检测手段进行测量,传统方法费时费力,且只适合同批次农产品的抽检。高光谱成像技术可以实现农产品的化学成像,这也使水果和蔬菜的内部品质快速无损检测成为可能。

可溶性固形物含量(SSC)是指水果和蔬菜中所有溶解于水的化合物的总称,包括糖、酸、维生素、矿物质等。利用高光谱成像技术无损检测水果和蔬菜中可溶性固形物含量是近年来内部品质检测的研究热点。研究人员利用高光谱成像系统采集苹果的高光谱图像,然后通过测量苹果的吸收系数和约化散射系数来预测苹果的硬度和可溶性固形物含量。研究发现苹果的吸收系数和约化散射系数与硬度和SSC含量都相关,其中吸收系数与硬度和SSC含量的相关性较高。可溶性固形物含量预测的相关系数为0.864,该研究表明高光谱成像技术是测量水果光学特性的一种有效手段,可用于水果内部品质的无损检测。

3.用于蔬菜品质安全的检测

食品安全关系到消费者的饮食安全和健康,因此得到全社会持续性的高度关注。同内部品质检测一样,食品安全的检测目前仍是以传统的化学方法为主。品质安全主要通过检测水果和蔬菜的动物粪便等外来物污染、各种病害、品质劣变、细菌感染和农药残留等指标进行评估。大量的成功应用案例证明了高光谱成像技术在水果和蔬菜品质安全检测方面的可行性和有效性,高光谱成像技术作为一种新的科学有效的检测工具在未来食品安全检测中也将扮演更加重要的角色。

动物粪便往往含有各种病菌、细菌,被动物粪便污染的水果和蔬菜对人类的健康是一种潜在的威胁。因此及时检出并清洗或剔除被粪便等污染物污染的水果蔬菜是有必要的。研究人员通过搭建了一个高光谱反射和荧光成像系统用于在线检测苹果的缺陷和粪便污染。利用所搭建的线扫描高光谱成像系统结合商业的苹果分选生产线能以每秒钟三个以上的速度在线检测苹果的粪便污染和缺陷。实验结果表明,利用荧光成像系统和简单的波长比算法可以获得 100%的检测正确率。蔬菜中的粪便污染物会引起人类患上食源性传染疾病。为了快速自动地检测菠菜叶表面的粪便污染,研究人员搭建了线扫描高光谱荧光成像系统,并利用主成份分析(PCA)实现了菠菜表面粪便污染区域的提取。实验结果表明利用所搭建的高光谱成像系统可以实现菠菜叶表面粪便污染的检测。

高光谱成像仪融合了传统的成像技术和光谱技术的优点,所产生的图像是一个“图谱合一”的三维数据立方体,高光谱图像的多波长特点弥补了传统成像技术的弱点。大量的成功应用案例已经证明了高光谱成像技术是果蔬外部品质、内部品质和品质安全检测的科学有效工具。

本文标签: 高光谱技术无损检测

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