高光譜成像技術在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用淺析

肖洪濤

高光譜成像技術是一種光譜技術與成像技術構(gòu)成的集成技術，能夠準確探測一維光譜和二維幾何空間信息，在食品安全檢測工作領域中被廣泛應用?；诖耍ぷ髡咝枰钊胙芯吭摷夹g在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的具體應用操作，來提升該技術的運用水平，推動我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)優(yōu)化發(fā)展。

一、在無損檢測方面上的應用

在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方面，由于高光譜成像技術依靠的是窄波段電磁波光譜的成像原理來分析物質(zhì)的物理性質(zhì)和化學成分，因此無需工作者破壞農(nóng)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，就能夠完成檢測工作，實現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測。在技術應用過程中，工作者需要使用光譜儀、CCD相機、圖像采集卡等設備構(gòu)建一個高光譜成像系統(tǒng)，工作者先要利用該系統(tǒng)進行產(chǎn)品光譜圖像的采集，然后經(jīng)過系統(tǒng)校準、圖像校正、圖像分析等操作流程，可以得出農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)的農(nóng)藥殘留、果銹情況。在此過程中，由于農(nóng)產(chǎn)品中各個物質(zhì)的物理特征與化學成分存在差異，因此這些物質(zhì)會顯示出不同的光譜信息，使得人們得以分辨出農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部所包含的各類物質(zhì)，然后借此判斷出產(chǎn)品的質(zhì)量情況，省略了傳統(tǒng)檢測中需要破壞產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的操作，提高了檢測工作的效果。

二、在提高檢測準確度上的應用

一般來說，相較于多維光譜技術，利用高光譜技術獲得的圖像具有更高的分辨率，使其在農(nóng)產(chǎn)品檢測的應用中，體現(xiàn)出了精度高的特質(zhì)，提升了檢測工作的水平。在準確度方面，該技術的運用能夠幫助人們得到三維的圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了樣本光譜信息與圖像信息的集成，為人們精準地判斷農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，提供了有力的依據(jù)。此外，在高光譜系統(tǒng)中，工作者可以通過增益、可變積分時間、暗電流偏移等方式，來反復校準和校正之前所獲得的原始高光譜圖像，進一步優(yōu)化了該技術下檢測工作的準確性，與此同時，隨著數(shù)據(jù)處理的技術的發(fā)展，人們已經(jīng)能夠有效處理冗余信息多、波段多的高光譜圖像了，保障了最終檢測結(jié)果的精度，提升了產(chǎn)品檢測工作的水平。

三、在含糖量檢測上的應用

糖分作為人體必不可少的養(yǎng)分，含糖量在很大程度上影響著果蔬類農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，因此工作者將高光譜成像技術應用到含糖量的測定上，能夠準確判斷農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量，增強產(chǎn)品檢測工作的效用。在含糖量上，工作者可以利用高光譜系統(tǒng)來獲取產(chǎn)品糖度的漫反射光譜圖像，然后截取其中的有效波段，并建立糖度檢測模型。之后將數(shù)據(jù)信息帶入到模型中，能夠分析出產(chǎn)品中的含糖量，最后再在此基礎上，根據(jù)相應的指標來判定該產(chǎn)品的質(zhì)量水平，明確受檢測果蔬的口感、營養(yǎng)含量等情況，使檢測工作更加精細。此外，由于該技術所需的人工操作較少，效率較高，因此能夠幫助產(chǎn)品檢測機構(gòu)節(jié)省大量的人力資源，深入優(yōu)化了農(nóng)產(chǎn)品檢測工作的效果，并且縮短了大規(guī)模產(chǎn)品檢測工作的周期，推動了檢測工作的發(fā)展。

四、在產(chǎn)品損傷檢測上的應用

傳統(tǒng)的外傷檢測主要依靠工作者在分揀過程中的肉眼判斷，存在一定的檢測誤差，而高光譜圖像技術下的檢測操作，能夠為人們直接呈現(xiàn)出產(chǎn)品的物理特質(zhì)，使檢測結(jié)果更加直觀、可靠。在損傷檢測中，部分果蔬產(chǎn)品的損傷存在于產(chǎn)品內(nèi)部，因此肉眼觀測效果不佳。為了消除檢測中的遺漏部分，工作者借助光譜圖觀察各類波段光的反射情況，可以判定農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部存在的損傷，比如凍傷、質(zhì)變等問題，例如：在蘋果的損傷檢測中，工作者通過獲取其在近紅外、短波紅外、可見波段內(nèi)的光譜信息，然后利用SVM、SLOG等方式，構(gòu)建損傷檢測模型，能夠以90%以上的準確率檢測出其內(nèi)外的損傷情況。此外，由于產(chǎn)品的損傷情況與其食用安全狀態(tài)具有密切的聯(lián)系，因此工作者通過基于該技術的損傷檢測操作，能夠幫助人們評定農(nóng)產(chǎn)品的食用安全性，增強了檢測工作的效用。

五、在內(nèi)部細菌檢測上的應用

就目前來看，肉類經(jīng)常會受到細菌的感染，而傳統(tǒng)的檢測工作效率較低，檢測周期較長，降低了工作效果。而基于高光譜技術的細菌檢測工作實現(xiàn)對大腸桿菌污染的快速、無損檢測，能夠有效提升肉類農(nóng)產(chǎn)品的檢測水平。在細菌檢測上，以牛肉為例，工作者可以通過分析紅外線條件下，牛肉的高光譜反射率光譜圖像，能夠得出牛肉樣本中的具體成分，在此過程中，工作者可以使用PLSR法，來建立牛肉脂肪、蛋白、水分含量的預測模型，然后將光譜圖像信息導入到模型中，可以準確地檢測出其中各個營養(yǎng)成分的含量狀態(tài)，并判斷出該樣品是否存在細菌污染，實現(xiàn)細菌檢測操作。

六、在檢測可溶性固形物上的應用

可溶性固形物（SSC）檢測，為農(nóng)產(chǎn)品檢測的重點內(nèi)容，具體檢測項目包括“糖”、“微量元素”、“礦物質(zhì)”等多種。以“藍莓的糖度檢測”為例，應首先準備好藍莓，置于4℃環(huán)境下密封保存3d，檢測前4h取出。此后，可將光譜波長設置為900～1700nm，分辨率設置為2.8nm，狹縫寬度30μm，調(diào)整鏡頭焦距以及平臺移動速度后，便可開始檢測。糖度檢測，應于提取果汁后采用糖度計完成。采用Matlab°R2010a軟件平臺，對圖像進行處理以及校正后，便可形成光譜圖像。初步形成的光譜圖像，噪聲一般較大，需去除兩端波段，取961～1665nm范圍內(nèi)的波形，建立藍莓可溶性固形物檢測模型，后于藍莓果實區(qū)域提取光譜信息，便可獲得平均光譜。本研究通過對測量結(jié)果的觀察發(fā)現(xiàn)，當樣本數(shù)為5時，藍莓糖度為5%。隨著樣本量的增加，糖度同樣顯著提升。當樣本量增加至40時，糖度增加到最高，達到12%。此外，研究同樣發(fā)現(xiàn)，與選擇藍莓果柄光譜數(shù)據(jù)測量糖度相比，采用藍莓花萼測量糖度，建模結(jié)果更加準確?？梢?，以藍莓花萼為樣本，采用高光譜成像技術，對農(nóng)產(chǎn)品的可溶性固形物進行檢測，能夠取得良好的效果。

（作者單位：150800黑龍江省方正縣農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗檢測站）