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利用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和老化

更新時間:2023-04-10 點(diǎn)擊次數(shù):1412

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(jī)可以觀察水果和蔬菜在整個成熟過程中的光譜變化。


在這項研究中,我們使用specim FX10高光譜相機(jī)和實驗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。



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圖1


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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。


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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(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(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)也會隨著時間的推移而變化,形成反射率光譜。


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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(xùn)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。


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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)。


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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


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。


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)險評估等使用。


另外,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。


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