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來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2024-12-12 瀏覽量:69 作者:
客戶是一家大型蔬菜供應(yīng)商,近期在蔬菜品質(zhì)檢測方面遇到了一些挑戰(zhàn),特別是針對大批量蔬菜如南瓜和冬瓜的內(nèi)在品質(zhì)檢測。這些蔬菜外皮看似完好無損,但內(nèi)部可能存在腐爛等情況,傳統(tǒng)的檢測方法不僅耗時耗力,而且難以準確鑒別。因此客戶希望咨詢是否有相關(guān)儀器或技術(shù)可以輔助進行大批量蔬菜的內(nèi)在品質(zhì)檢測。
客戶是一家大型蔬菜供應(yīng)商,近期在蔬菜品質(zhì)檢測方面遇到了一些挑戰(zhàn),特別是針對大批量蔬菜如南瓜和冬瓜的內(nèi)在品質(zhì)檢測。這些蔬菜外皮看似完好無損,但內(nèi)部可能存在腐爛等情況,傳統(tǒng)的檢測方法不僅耗時耗力,而且難以準確鑒別。因此客戶希望咨詢是否有相關(guān)儀器或技術(shù)可以輔助進行大批量蔬菜的內(nèi)在品質(zhì)檢測。
賽斯拜克高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)檢測中的應(yīng)用日益廣泛,并且取得了顯著成效這項技術(shù)通過捕獲每個像素的全光譜信息,能夠同時獲取反映待測物內(nèi)外部品質(zhì)的光譜信息與空間信息,具有快速、無損、可靠等優(yōu)點。
高光譜成像技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于果蔬的成熟度檢測、病蟲害檢測、內(nèi)在質(zhì)量檢測、儲存期檢測以及種類鑒別等多個方面。通過這項技術(shù),可以在不破壞樣品的情況下,準確測量果蔬的糖分、酸度、固形物等內(nèi)在品質(zhì)參數(shù)。
研究表明,高光譜成像技術(shù)可以通過分析蔬菜葉片的光譜信息變化,有效辨別蔬菜的新鮮度。例如,在失水不同時間段下,高光譜圖像能夠反映蔬菜葉片的外觀形態(tài)及內(nèi)部葉綠素的變化,從而實現(xiàn)對新鮮度的全面判斷。
高光譜成像儀融合了傳統(tǒng)的成像技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)點,所獲取的高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點。這種技術(shù)不僅能夠檢測果蔬的外部品質(zhì),如顏色、紋理等,還能通過光譜信息檢測其內(nèi)部品質(zhì)和安全性,如糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量以及農(nóng)藥殘留等。
高光譜成像技術(shù)可以通過檢測果實的色度、光譜特征等來判斷其成熟度,甚至在外部顏色改變之前就檢測出果實的成熟程度。這對于及時采摘和處理果蔬,保持其最佳品質(zhì)具有重要意義。
研究表明,高光譜成像技術(shù)結(jié)合適當?shù)哪P?,如PLS-DA模型,可以高效地區(qū)分出鮮切蔬菜中的外來物質(zhì),包括塑料、紙張、橡膠、金屬等。這對于保障蔬菜產(chǎn)品的安全性和質(zhì)量具有重要意義。
用SP130M高光譜相機測量李子和番茄的老化:
食品的生長天數(shù)是評價食品新鮮程度時需要量化的一個重要參數(shù)。在這樣的背景下,水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要觀察和監(jiān)測的兩個最基本的參數(shù)。高光譜相機可以觀察水果和蔬菜在整個成熟過程中的光譜變化。
在這項研究中,我們使用SP130M高光譜相機和實驗室推掃平臺對李子和番茄進行了20天的檢查,以評估其老化過程(圖1)。SP130M高光譜相機是一種可見光-近紅外波段(VNIR)相機,覆蓋光譜范圍從400到1000納米。分析的第一部分著重于樣品隨時間變化的光譜特征。在此基礎(chǔ)上,建立了番茄和李子的老化過程回歸模型。
圖1
圖2: 3個李子和3個西紅柿樣本放在lab scanner 40×20推掃平臺上,用SP130M相機測量了20天。
樣品的照片與高光譜數(shù)據(jù)一起被拍攝下來。圖片顯示,李子的新鮮度,尤其是西紅柿,隨著時間的推移,會逐漸下降(圖2)。在一個西紅柿和李子的中間開一個小口。它似乎對加速番茄的衰老有實質(zhì)性的影響,但對李子沒有影響。
圖3: 第1天、第13天、第20天的樣品照片。
光譜反射率揭示化學變
在每天進行光譜測量時(第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天)對每個李子和番茄進行矩形框選。圖4中僅顯示了第1天、第13天和第20天的光譜,以簡化結(jié)果的顯示。光譜在選擇區(qū)域上取平均值。
番茄的光譜差異比李子更顯著。這在第1天、第13天和第20天拍攝的照片中已經(jīng)可以看到(圖3)。
光譜揭示了水果和蔬菜中隨時間發(fā)生的化學變化。李子和西紅柿在生長初期都是綠色的,因為它們含有葉綠素。但在成熟時,葉綠素會分解成另一種化學物質(zhì)。對于番茄來說,葉綠素分解成番茄紅素,這就解釋了它的紅色。這種化學變化解釋了李子和番茄在550到750nm之間的光譜變化。水果和蔬菜的成熟過程也會影響水分,影響它們在970納米處的光譜。其他性質(zhì)(例如,糖含量)也會隨著時間的推移而變化,形成反射率光譜。
圖4:第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天獲得的李子和番茄的偽彩圖。每個數(shù)據(jù)集從左(第1天)到右(第20天)被組合成一個單一的數(shù)據(jù)集(鑲嵌圖)。每個番茄和李子的平均光譜分別顯示在第1天(白色)、第13天(粉色)和第20天(紫色)。
回歸模型來量化老化
建立回歸模型量化李子和番茄的老化(圖4)。成像日為實際回歸變量。 李子的R2為0.81,而番茄的R2為0.91。這些是根據(jù)其他選擇計算的,而不是用于訓練模型的選擇。實際值與預(yù)測值的回歸圖如圖5所示。
對于李子,該模型是基于將光譜范圍從588nm到976nm。對于番茄,該模型基于445nm到993nm之間的光譜波段。
圖5:三個李子(上)和三個西紅柿(下)的回歸模型輸出。分別于第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天、第20天(從左至右)采集數(shù)據(jù)。熱區(qū)圖的范圍從第1天(Min)到第25天(Max)。
圖6:兩個模型的實際值與模型預(yù)測值(測量李子和西紅柿的老化)。
結(jié)論
SP130M高光譜相機適用于測量水果和蔬菜的成熟度和老化,因為它對農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度相關(guān)特征很敏感。在建立典型回歸模型時,可以將實驗室測量值作為開發(fā)和驗證模型的參考值。
SP130M高光譜相機在可見-近紅外(VNIR)下工作,為監(jiān)測生鮮食品的產(chǎn)品質(zhì)量提供了一種有效的工具。與傳統(tǒng)的基于點的方法相比,高光譜成像由于其非破壞性的性質(zhì),通過圖譜合一的檢測方式,是一種特別適用于食品分級、分類和分類的方法。在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中,通過高光譜分辨率的光譜信息與成像相結(jié)合的無損檢測方法,及時提供各種成分、異物檢測和質(zhì)量損傷情況等,形成“征兆圖”,供診斷、決策和風險評估等使用。
通過廣泛實驗和實際應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)大部分物質(zhì)成分,在近紅外900-1700nm,和短波紅外1000-2500nm有較好的吸收反射,在此波段范圍光譜特征明顯。建議同種應(yīng)用,不同物質(zhì)檢測需采用合適的波長范圍產(chǎn)品。