高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于蔬菜品質(zhì)檢測(cè)評(píng)估
瀏覽次數(shù):1154 發(fā)布日期:2022-10-27
來(lái)源:易科泰
綠葉蔬菜是我們?nèi)粘o嬍持胁豢苫蛉钡慕】凳巢模绮げ恕⒂筒、莧菜、生菜等。這些蔬菜含有豐富的健康所必須的人體營(yíng)養(yǎng)元素,如維生素C、鈣鉀鎂、葉綠素、胡蘿卜素、花青素、膳食纖維等等,研究表明綠葉蔬菜對(duì)健康的益處幾乎不可替代。每日飲食中保證100-200克的綠葉菜可有助于促進(jìn)骨骼健康,預(yù)防心血管疾病等。因此,提高綠葉蔬菜的質(zhì)量對(duì)蔬菜加工行業(yè)至關(guān)重要(De Corato 2020),其中蔬菜質(zhì)量(包括營(yíng)養(yǎng)成分、新鮮度、外觀和收獲后的保質(zhì)期)的評(píng)估,目前主要是通過(guò)視覺(jué)(Simko和Hayes(2018))和生物分子標(biāo)記法(Simko et al 2018)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè),但是這兩種方法不僅耗時(shí),而且需要很專業(yè)的技術(shù)人員,快速、便捷地評(píng)估和預(yù)測(cè)蔬菜保質(zhì)期及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的方法對(duì)蔬菜種植業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要,光譜成像技術(shù)特別是高光譜成像(HSI)技術(shù)已被證明是蔬菜質(zhì)量檢測(cè)鑒定和分析的有效方法。
易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供蔬菜品質(zhì)檢測(cè)與采后生物學(xué)研究全面解決方案,高通量、非接觸、數(shù)字化:
● PhenoTron®復(fù)式智能LED光源培養(yǎng)與成像分析平臺(tái):
- 一體式智能LED光源培養(yǎng)與高光譜成像原位(in-situ)分析
- 復(fù)式多通道智能LED光源,每個(gè)通道(RGB、UV及遠(yuǎn)紅等不同波段或不同顏色光源)獨(dú)立0-100%調(diào)制,可自由組合不同光源配方
- 應(yīng)用于光生物學(xué)研究及蔬菜栽培與品質(zhì)檢測(cè)研究等(下圖為培養(yǎng)的木耳菜及種苗原位高光譜成像分析(PRI)
● PhenoTron®-PTS葉綠素?zé)晒馀c高光譜成像分析平臺(tái):
- 高光譜成像分析,可選配紅外熱成像分析及RGB成像分析
- FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù),光合作用的靈敏探針
- 紫外光激發(fā)多光譜成像分析
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PhenoTron®-HSI多功能高光譜成像分析系統(tǒng):
- 高光譜成像分析
- 葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像分析
- UV-MCF生物熒光成像分析
應(yīng)用案例一:基于高光譜成像技術(shù)的水培生菜養(yǎng)分含量測(cè)定
美國(guó)研究人員Sulaymon Eshkabilov等人利用高光譜成像技術(shù)對(duì)不同氮濃度水培條件下培養(yǎng)的4種生菜品種(Rex、Tacitus、Black seeds Simpson、Flandria)進(jìn)行了在線品質(zhì)測(cè)量分析。利用Specim高光譜成像采集生菜光譜數(shù)據(jù),建立了具有反射率及其一階導(dǎo)數(shù)(FDR)兩個(gè)光譜數(shù)據(jù)值和兩個(gè)光譜指數(shù)(光譜比值(RSI)和歸一化光譜指數(shù)(NDSI))的簡(jiǎn)單線性回歸模型,以尋找最佳波段組合,并利用4個(gè)最優(yōu)波段的偏最小二乘回歸法(PLSR)和主成分分析(PCA)方法估算了NO3 -、Ca2+、K+、可溶性固形物含量(SSC)、pH值和總?cè)~綠素濃度(SPAD值)。
結(jié)果表明:利用400-1000nm波段高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行高光譜成像分析,可獲得生菜的養(yǎng)分含量。并且發(fā)現(xiàn)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)濃度的觀測(cè)值與PLSR和PCA模型的擬合值具有良好的相關(guān)性。
應(yīng)用案例二:基于高光譜成像技術(shù)的生菜新鮮度識(shí)別
因?yàn)樯藰O易腐爛,而在腐爛早期通過(guò)肉眼監(jiān)測(cè)又難發(fā)現(xiàn),因此對(duì)于生菜加工產(chǎn)業(yè)和育種公司而言,一套可用于生菜新品種品質(zhì)鑒定及早期腐爛監(jiān)測(cè)及其變化的系統(tǒng)顯得尤為重要。易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室技術(shù)人員利用PhenoTron®-HIS多功能高光譜成像分析系統(tǒng)監(jiān)測(cè)普通生菜短期內(nèi)反射光譜的變化,并分析其光譜特征及光譜指數(shù)隨時(shí)間變化的規(guī)律。為綠葉蔬菜的儲(chǔ)存、品質(zhì)檢測(cè)鑒定及在溫室和包裝生產(chǎn)線上的應(yīng)用提供高光譜成像技術(shù)方案。
水波段指數(shù)(WBI)對(duì)生菜水分狀態(tài)的變化比較敏感。從圖2-1可以看出:隨著生菜自然放置天數(shù)的增加,水分含量越來(lái)越低,生菜對(duì)970nm的光吸收強(qiáng)度相對(duì)于900nm的吸收強(qiáng)度也變低。
CI是葉綠素[ChI]含量最敏感的光譜指數(shù)之一;PSRI與蔬菜中類胡蘿卜素[Car]與葉綠素[ChI]比值密切相關(guān),最終反應(yīng)植物的衰老速度和衰老階段。由圖2-1和圖2-2可以看出鮮切生菜光譜曲線的變化和不同像素值對(duì)應(yīng)分布的變化。根據(jù)生菜的光譜曲線以及不同像素值對(duì)應(yīng)分布可進(jìn)一步研究?jī)?yōu)化光譜指標(biāo)對(duì)應(yīng)的波段,為生菜等綠葉蔬菜的儲(chǔ)存、品種品質(zhì)檢測(cè)鑒定、及在溫室和包裝生產(chǎn)線上檢測(cè)潛在變質(zhì)等應(yīng)用提供完整的高光譜成像技術(shù)方案。
參考文獻(xiàn):
- De Corato, U., 2020. Improving the shelf-life and quality of fresh and minimally processed fruits and vegetables for a modern food industry: A comprehensive critical review from the traditional technologies into the most promising advancements. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 60 (6), 940–975.
- Simko, I., Hayes, R.J., 2018. Accuracy, reliability, and timing of visual evaluations of decay in fresh-cut lettuce. PLoS ONE 13 (4), e0194635.
- Simko, I., Hayes, R.J., Truco, M.-J., Michelmore, R.W., Antonise, R., Massoudi, M., 2018. Molecular markers reliably predict post-harvest deterioration of fresh-cut lettuce in modified atmosphere packaging. Hortic. Res. 5 (1), 1–13.
- Sulaymon, E., Arim, L., Hyperspectral imaging techniques for rapid detection of nutrient content of hydroponically grown lettuce cultivars. doi.org/10.1016/j.compag.2020.105968.
- Boris,S et al. Comparison of the Non-Invasive Monitoring of Fresh-Cut Lettuce Condition with Imaging Reflectance Hyperspectrometer and Imaging PAM-Fluorimeter. doi.org/10.3390/photonics8100425.