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高光譜相機在農(nóng)副產(chǎn)品無損檢測中的應(yīng)用

2023-10-23

隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，光譜成像技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)的品質(zhì)檢測，它能夠準確探測一維光譜和二維幾何空間信息，獲得被測樣品的光譜信息和圖像信息，對樣品內(nèi)外品質(zhì)進行定量和定性的分析。本文介紹了高光譜相機在農(nóng)副產(chǎn)品無損檢測中的具體應(yīng)用。

高光譜相機用于果蔬品質(zhì)檢測

針對果蔬類外部品質(zhì)的無損檢測，主要對果蔬的顏色、大小、性狀和表面特征等方面進行判斷，傳統(tǒng)的人工分揀方法雖然能大致區(qū)分出果蔬外部品質(zhì)的優(yōu)劣，但是人工的判斷更多的是憑借肉眼的觀察和分揀的經(jīng)驗，因此存在一定程度的誤差。應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進行無損檢驗時，能夠?qū)叩牟羵鰝韧獠繐p傷情況做出科學(xué)合理的檢測。

果蔬的一般性損傷都是在采摘和運輸?shù)倪^程中造成的，有時候過長時間的存儲也會使果蔬的外部氧化，發(fā)生質(zhì)變，導(dǎo)致一定程度的腐爛，一般中期和晚期的外部損傷可以用肉眼進行察覺，但是果蔬早期的損傷是無法用肉眼判斷的，只能借助高光譜成像技術(shù)。例如：用高光譜成像技術(shù)對蘋果的擦傷程度進行研究，將蘋果的擦傷程度分為可見損傷、近紅外損傷和短波紅外波段內(nèi)損傷，通過采用相關(guān)函數(shù)建成檢測模型，準確得出蘋果擦傷的程度。

高光譜相機用于肉類品質(zhì)檢測

根據(jù)國內(nèi)外的相關(guān)研究，高光譜成像技術(shù)在肉類檢測中發(fā)揮著重要作用，可以對肉制品的嫩度、大腸桿菌、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、水分、顏色和pH值等因素進行檢測，形成有較高分辨率的高光譜圖像。

在高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用中，主要對豬肉、牛肉、火雞、火腿等肉類進行無損檢測。例如：對豬肉進行無損檢測時，采集多個樣本，形成400～1100nm范圍的高光譜圖像，利用函數(shù)分析出豬肉高光譜圖像的散射特征，將不同的參數(shù)擬合為散射曲線，從而建立起多元線性回歸模型，得出最終的檢測結(jié)果。

高光譜相機用于谷物品質(zhì)檢測

就目前我國農(nóng)副產(chǎn)品的經(jīng)營情況來看，市場上出現(xiàn)很多與農(nóng)作物質(zhì)量相關(guān)的問題，導(dǎo)致人們的生活水平受損，因此，對谷物類的無損檢測至關(guān)重要。經(jīng)過國內(nèi)外各項研究，高光譜成像技術(shù)已廣泛應(yīng)用于谷物類無損檢測。例如：利用高光譜成像技術(shù)對大米進行無損檢測時，對大米的部分區(qū)域進行降維處理，利用主成分析法（PCA）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（BPANN）建立相關(guān)圖像模型。經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用BPNN形成的數(shù)據(jù)模型明顯優(yōu)于利用PCA形成的預(yù)測模型，能夠?qū)Υ竺椎钠焚|(zhì)進行準確的預(yù)測。除此以外，還可以用近紅外高冠普檢測小麥、玉米等農(nóng)作物的真菌感染情況，利用高光譜成像技術(shù)形成線性波段，對感染的農(nóng)作物種子進行識別。