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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 點擊次數:922

          利用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和老化


          監測和控制食品質量對于追求利潤和負責任的食品生產至關重要。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量控制系統提供了重要的數據,以確保食品的高質量。

           

          用specim FX10高光譜相機測量李子和番茄的老化


          食品的生長天數是評價食品新鮮程度時需要量化的一個重要參數。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測的兩個最基本的參數。高光譜相機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高光譜相機和實驗室推掃平臺對李子和番茄進行了20天的檢查,以評估其老化過程(圖1)。specim FX10高光譜相機是一種可見光-近紅外波段(VNIR)相機,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相機測量了20天。


          樣品的照片與高光譜數據一起被拍攝下來。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變化


          在每天進行光譜測量時(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,以簡化結果的顯示。光譜在選擇區域上取平均值。


          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可以看到(圖3)。


           光譜揭示了水果和蔬菜中隨時間發生的化學變化。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物質。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(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。每個數據集從左(第1天)到右(第20天)被組合成一個單一的數據集(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。這些是根據其他選擇計算的,而不是用于訓練模型的選擇。實際值與預測值的回歸圖如圖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)采集數據。熱區圖的范圍從第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測值(測量李子和西紅柿的老化)。


          結論


          Specim FX10高光譜相機適用于測量水果和蔬菜的成熟度和老化,因為它對農產品的新鮮度相關特征很敏感。在建立典型回歸模型時,可以將實驗室測量值作為開發和驗證模型的參考值。


          FX10高光譜相機在可見-近紅外(VNIR)下工作,為監測生鮮食品的產品質量提供了一種有效的工具。與傳統的基于點的方法相比,高光譜成像由于其非破壞性的性質,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、農業的應用中,通過高光譜分辨率的光譜信息與成像相結合的無損檢測方法,及時提供各種成分、異物檢測和質量損傷情況等,形成“征兆圖",供診斷、決策和風險評估等使用。


          另外,通過廣泛實驗和實際應用,發現大部分物質成分,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。建議同種應用,不同物質檢測需采用合適的波長范圍產品。


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