利用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和老化
監(jiān)測和控制食品質(zhì)量對于追求利潤和負(fù)責(zé)任的食品生產(chǎn)至關(guān)重要。特別是對于水果和蔬菜來說，它們比其他食品更加敏感，必須新鮮出售和加工才能更加有價(jià)值和更加健康。高光譜成像為自動質(zhì)量控制系統(tǒng)提供了重要的數(shù)據(jù)，以確保食品的高質(zhì)量。
用specim FX10高光譜相機(jī)測量李子和番茄的老化
食品的生長天數(shù)是評價(jià)食品新鮮程度時(shí)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(jī)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(xiàng)研究中，我們使用specim FX10高光譜相機(jī)和實(shí)驗(yàn)室推掃平臺對李子和番茄進(jìn)行了20天的檢查，以評估其老化過程(圖1)。specim FX10高光譜相機(jī)是一種可見光-近紅外波段(VNIR)相機(jī)，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(shí)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specim FX10相機(jī)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(shí)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(shí)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(xué)變化
在每天進(jìn)行光譜測量時(shí)(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(jìn)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(shí)間發(fā)生的化學(xué)變化。李子和西紅柿在生長初期都是綠色的，因?yàn)樗鼈兒腥~綠素。但在成熟時(shí)，葉綠素會分解成另一種化學(xué)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(xué)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(shí)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(shí)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(jì)算的，而不是用于訓(xùn)練模型的選擇。實(shí)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(shí)際值與模型預(yù)測值(測量李子和西紅柿的老化)。
結(jié)論
Specim FX10高光譜相機(jī)適用于測量水果和蔬菜的成熟度和老化，因?yàn)樗鼘r(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(shí)，可以將實(shí)驗(yàn)室測量值作為開發(fā)和驗(yàn)證模型的參考值。
FX10高光譜相機(jī)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(diǎn)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(shí)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(fēng)險(xiǎn)評估等使用。
另外，通過廣泛實(shí)驗(yàn)和實(shí)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。
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