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(zhì)量對于追求利潤和負責任的食品生產(chǎn)至關(guān)重要。特別是對于水果和蔬菜來(lái)說(shuō)，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(dòng)質(zhì)量控制系統提供了重要的數據，以確保食品的高質(zhì)量。

用specim FX10高光譜相機測量李子和番茄的老化

食品的生長(cháng)天數是評價(jià)食品新鮮程度時(shí)需要量化的一個(gè)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(guān)察和監測的兩個(gè)最基本的參數。高光譜相機可以觀(guān)察水果和蔬菜在整個(gè)成熟過(guò)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(shí)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(guò)程(圖1)。specim FX10高光譜相機是一種可見(jiàn)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(zhù)重于樣品隨時(shí)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(guò)程回歸模型。

圖1

圖2:  3個(gè)李子和3個(gè)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(lái)。圖片顯示，李子的新鮮度，尤其是西紅柿，隨著(zhù)時(shí)間的推移，會(huì )逐漸下降(圖2)。在一個(gè)西紅柿和李子的中間開(kāi)一個(gè)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(méi)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(gè)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(jiǎn)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(zhù)。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(cháng)初期都是綠色的，因為它們含有葉綠素。但在成熟時(shí)，葉綠素會(huì )分解成另一種化學(xué)物質(zhì)。對于番茄來(lái)說(shuō)，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(guò)程也會(huì )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(huì )隨著(zhù)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(gè)數據集從左(第1天)到右(第20天)被組合成一個(gè)單一的數據集(鑲嵌圖)。每個(gè)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(lái)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。這些是根據其他選擇計算的，而不是用于訓練模型的選擇。實(shí)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。

圖5:三個(gè)李子(上)和三個(gè)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)。

圖6:兩個(gè)模型的實(shí)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(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)驗室測量值作為開(kāi)發(fā)和驗證模型的參考值。

FX10高光譜相機在可見(jiàn)-近紅外(VNIR)下工作，為監測生鮮食品的產(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(guò)圖譜合一的檢測方式，是一種特別適用于食品分級、分類(lèi)和分類(lèi)的方法。在各種工業(yè)、農業(yè)的應用中，通過(guò)高光譜分辨率的光譜信息與成像相結合的無(wú)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)險評估等使用。

另外，通過(guò)廣泛實(shí)驗和實(shí)際應用，發(fā)現大部分物質(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。建議同種應用，不同物質(zhì)檢測需采用合適的波長(cháng)范圍產(chǎn)品。

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