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  監(jiān)測(cè)和控制食品質(zhì)量是食品生產(chǎn)中最重要的一環(huán),。特別是水果和蔬菜比其他食品更加敏感，新鮮健康的才更有價(jià)值。高光譜成像為自動(dòng)質(zhì)量控制系統(tǒng)提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù),，以確保食品的高質(zhì)量,。

使用Specim FX10高光譜相機(jī)測(cè)量李子和番茄的老化

  新鮮度對(duì)評(píng)估水果和蔬菜的品質(zhì)十分重要,，成熟度和堅(jiān)實(shí)度是需要觀察和監(jiān)控的兩個(gè)最基本的質(zhì)量指標(biāo),。高光譜相機(jī)能夠觀察水果和蔬菜在成熟過(guò)程中的光譜變化。

在這項(xiàng)研究中,，我們使用Specim FX10高光譜相機(jī)和實(shí)驗(yàn)室掃描儀對(duì)李子和番茄進(jìn)行了為期20天的觀測(cè),，以評(píng)估其老化過(guò)程。Specim FX10是一臺(tái)覆蓋400-1000nm光譜范圍的可見(jiàn)光-近紅外（VNIR）相機(jī),。分析的第一部分側(cè)重于樣本隨時(shí)間變化的光譜特征,，然后提出了番茄和李子新鮮度的回歸模型。

圖1：將三個(gè)李子和番茄樣本放置在實(shí)驗(yàn)室掃描儀上,，并使用Specim FX10相機(jī)測(cè)量了20天

  使用FX10拍攝了樣本的照片以及高光譜數(shù)據(jù),。照片顯示，番茄和李子的新鮮度隨時(shí)間明顯下降（圖2）,。在其中一個(gè)番茄和李子的中間做了一個(gè)小切口,，對(duì)加速番茄的老化有顯著影響，但對(duì)李子沒(méi)有影響,。

圖2：在第1天,、第13天和第20天拍攝的樣本照片

光譜反射揭示化學(xué)變化

  在進(jìn)行光譜測(cè)量的第1、2,、3,、6、9,、13,、14,、16、17,、19和20天，每個(gè)李子和番茄上都選擇矩形區(qū)域統(tǒng)計(jì)了反射光譜,。為了便于閱讀結(jié)果,，圖3僅呈現(xiàn)了在第1天、第13天和第20天獲得的光譜,，番茄的光譜差異比李子更顯著,。在圖2的照片中已經(jīng)可以看出差異。

  光譜曲線揭示了水果和蔬菜內(nèi)部隨時(shí)間推移發(fā)生的化學(xué)變化,。李子和番茄在早期生長(zhǎng)階段因?yàn)槿~綠素呈現(xiàn)綠色,，但當(dāng)它們成熟時(shí)，葉綠素分解成另外一種化學(xué)物質(zhì),。對(duì)于番茄來(lái)說(shuō),，葉綠素分解成番茄紅素，成熟的番茄則呈現(xiàn)為紅色,。這種化學(xué)變化解釋了李子和番茄在550-750nm之間的光譜變化,。水果和蔬菜的成熟過(guò)程也會(huì)影響水分水平或結(jié)構(gòu)，水分的對(duì)應(yīng)光譜體現(xiàn)在970nm處,。除此之外,，其他化學(xué)屬性（如糖含量）也會(huì)隨著時(shí)間變化而變化，多種化學(xué)變化塑造了各時(shí)間段的光譜曲線,。

圖3：在第1,、2、3,、6,、9、13,、14,、16、17,、19,、20天獲取的李子和番茄的假彩色RGB圖像，以及在第一天（白色）,、第13天（粉紅色）和第20天（紫色）的番茄和李子的平均光譜,。

回歸模型量化新鮮度

  在這項(xiàng)研究中，建立了一個(gè)回歸模型來(lái)量化李子和番茄的新鮮度,。成像天數(shù)做為實(shí)際的回歸變量,，李子和番茄分別基于588-976nm和445-993nm的光譜范圍進(jìn)行預(yù)測(cè)回歸分析,，R²分別能達(dá)到0.81和0.91。實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的回歸圖在圖5中呈現(xiàn),。

圖4：三個(gè)李子（頂部）和三個(gè)番茄（底部）的回歸模型輸出

圖5：兩個(gè)模型的實(shí)際值與模型預(yù)測(cè)（測(cè)量李子和番茄的新鮮度）

結(jié)論

  Specim FX10相機(jī)適用于測(cè)量水果和蔬菜的成熟度和新鮮度,，因?yàn)樗鼘?duì)與農(nóng)產(chǎn)品新鮮度相關(guān)的特征十分敏感。在構(gòu)建典型的回歸模型時(shí),，經(jīng)常采用有損的實(shí)驗(yàn)室測(cè)量值來(lái)作為參考進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證,，這個(gè)研究顯示，采用測(cè)量天數(shù)作為回歸變量依然可以很好的預(yù)測(cè)果蔬新鮮程度,。因此,，有損的實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)對(duì)于獲取果蔬的新鮮度并不是必要的，高光譜可以實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)損預(yù)測(cè)與評(píng)估,。

  在可見(jiàn)光-近紅外（VNIR）下工作的高光譜相機(jī)為監(jiān)測(cè)新鮮食品品質(zhì)提供了有效的工具,。與傳統(tǒng)的基于點(diǎn)的方法相比，高光譜成像具有無(wú)損,、非破壞性的優(yōu)勢(shì),，是一種特別適合食品分級(jí)、分選和分類的方法,。

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圖6：FluorTron?多功能高光譜成像分析系統(tǒng)及橘子成熟度及損傷區(qū)光譜成像檢測(cè)