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利用高光谱成像评估水果和蔬菜的成熟度和老化

更新时间:2023-04-10 点击次数:658

利用高光谱成像评估水果和蔬菜的成熟度和老化


监测和控制食品质量对于追求利润和负责任的食品生产至关重要。特别是对于水果和蔬菜来说,它们比其他食品更加敏感,必须新鲜出售和加工才能更加有价值和更加健康。高光谱成像为自动质量控制系统提供了重要的数据,以确保食品的高质量。

 

用specim FX10高光谱相机测量李子和番茄的老化


食品的生长天数是评价食品新鲜程度时需要量化的一个重要参数。在这样的背景下,水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要观察和监测的两个最基本的参数。高光谱相机可以观察水果和蔬菜在整个成熟过程中的光谱变化。


在这项研究中,我们使用specim FX10高光谱相机和实验室推扫平台对李子和番茄进行了20天的检查,以评估其老化过程(图1)。specim FX10高光谱相机是一种可见光-近红外波段(VNIR)相机,覆盖光谱范围从400到1000纳米。分析的第一部分着重于样品随时间变化的光谱特征。在此基础上,建立了番茄和李子的老化过程回归模型。



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图1


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图2:  3个李子和3个西红柿样本放在lab scanner 40×20推扫平台上,用specim FX10相机测量了20天。


样品的照片与高光谱数据一起被拍摄下来。图片显示,李子的新鲜度,尤其是西红柿,随着时间的推移,会逐渐下降(图2)。在一个西红柿和李子的中间开一个小口。它似乎对加速番茄的衰老有实质性的影响,但对李子没有影响。


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图3:   第1天、第13天、第20天的样品照片。


光谱反射率揭示化学变化


在每天进行光谱测量时(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)对每个李子和番茄进行矩形框选。图4中仅显示了第1天、第13天和第20天的光谱,以简化结果的显示。光谱在选择区域上取平均值。


番茄的光谱差异比李子更显著。这在第1天、第13天和第20天拍摄的照片中已经可以看到(图3)。


 光谱揭示了水果和蔬菜中随时间发生的化学变化。李子和西红柿在生长初期都是绿色的,因为它们含有叶绿素。但在成熟时,叶绿素会分解成另一种化学物质。对于番茄来说,叶绿素分解成番茄红素,这就解释了它的红色。这种化学变化解释了李子和番茄在550到750nm之间的光谱变化。水果和蔬菜的成熟过程也会影响水分,影响它们在970纳米处的光谱。其他性质(例如,糖含量)也会随着时间的推移而变化,形成反射率光谱。


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图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天获得的李子和番茄的伪彩图。每个数据集从左(第1天)到右(第20天)被组合成一个单一的数据集(镶嵌图)。每个番茄和李子的平均光谱分别显示在第1天(白色)、第13天(粉色)和第20天(紫色)。

 

回归模型来量化老化


建立回归模型量化李子和番茄的老化(图4)。成像日为实际回归变量。 李子的R2为0.81,而番茄的R2为0.91。这些是根据其他选择计算的,而不是用于训练模型的选择。实际值与预测值的回归图如图5所示。


对于李子,该模型是基于将光谱范围从588nm到976nm。对于番茄,该模型基于445nm到993nm之间的光谱波段。


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图5:三个李子(上)和三个西红柿(下)的回归模型输出。分别于第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(从左至右)采集数据。热区图的范围从第1天(Min)到第25天(Max)。


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图6:两个模型的实际值与模型预测值(测量李子和西红柿的老化)。


结论


Specim FX10高光谱相机适用于测量水果和蔬菜的成熟度和老化,因为它对农产品的新鲜度相关特征很敏感。在建立典型回归模型时,可以将实验室测量值作为开发和验证模型的参考值。


FX10高光谱相机在可见-近红外(VNIR)下工作,为监测生鲜食品的产品质量提供了一种有效的工具。与传统的基于点的方法相比,高光谱成像由于其非破坏性的性质,通过图谱合一的检测方式,是一种特别适用于食品分级、分类和分类的方法。在各种工业、农业的应用中,通过高光谱分辨率的光谱信息与成像相结合的无损检测方法,及时提供各种成分、异物检测和质量损伤情况等,形成“征兆图",供诊断、决策和风险评估等使用。


另外,通过广泛实验和实际应用,发现大部分物质成分,在近红外900-1700nm,和短波红外1000-2500nm有较好的吸收反射,在此波段范围光谱特征明显。建议同种应用,不同物质检测需采用合适的波长范围产品。


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