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技術(shù)方案
使用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和新鮮度
時(shí)間:2024-05-31    作者:易科泰 點(diǎn)擊量:

  監(jiān)測和控制食品質(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)測量李子和番茄的老化

  新鮮度對評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)室掃描儀對李子和番茄進(jìn)行了為期20天的觀測,以評估其老化過程,。Specim FX10是一臺覆蓋400-1000nm光譜范圍的可見光-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,對加速番茄的老化有顯著影響,,但對李子沒有影響,。

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),。對于番茄來說,,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程也會影響水分水平或結(jié)構(gòu),水分的對應(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)測回歸分析,R2分別能達(dá)到0.81和0.91,。實(shí)際值與預(yù)測值的回歸圖在圖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(測量李子和番茄的新鮮度)

結(jié)論

  Specim FX10相機(jī)適用于測量水果和蔬菜的成熟度和新鮮度,因?yàn)樗鼘εc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)室測量值來作為參考進(jìn)行模型開發(fā)和驗(yàn)證,這個(gè)研究顯示,,采用測量天數(shù)作為回歸變量依然可以很好的預(yù)測果蔬新鮮程度,。因此,有損的實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)對于獲取果蔬的新鮮度并不是必要的,,高光譜可以實(shí)現(xiàn)真正的無損預(yù)測與評估,。

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

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