高光譜成像技術(shù)在食品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用探究

陳澤珊

（廣東省輕工業(yè)技師學(xué)院，廣東廣州 510000）

當(dāng)前社會(huì)環(huán)境下，消費(fèi)者對(duì)于食品品質(zhì)的關(guān)注，逐漸成為食品行業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)成像技術(shù)、光譜技術(shù)水平的提升，高光譜成像技術(shù)在食品品質(zhì)檢測(cè)中得到了應(yīng)用。高光譜成像系統(tǒng)內(nèi)包含分光設(shè)備，這是系統(tǒng)核心元件，通過光學(xué)元件把寬波長(zhǎng)混合光分散為頻率不同的單波長(zhǎng)光，通過計(jì)算機(jī)軟、硬件采集食品品質(zhì)的相關(guān)數(shù)據(jù)，隨之利用點(diǎn)掃描、線掃描、面掃描這3種方法獲取高光譜圖像，完成食品品質(zhì)無損檢測(cè)。現(xiàn)階段關(guān)于高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)有比較豐富的研究理論，為該技術(shù)在食品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用夯實(shí)了理論基礎(chǔ)。因此，本文針對(duì)食品品質(zhì)無損檢測(cè)過程中高光譜成像技術(shù)的具體應(yīng)用展開分析，介紹高光譜成像系統(tǒng)，總結(jié)技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn)，總結(jié)食品品質(zhì)無損檢測(cè)需注意的要點(diǎn)，切實(shí)保證食品安全。

1 高光譜成像系統(tǒng)概述

1.1 高光譜成像系統(tǒng)原理

高光譜成像技術(shù)是在很多窄波段基礎(chǔ)上形成的一種影像數(shù)據(jù)技術(shù)，融合了成像、光譜兩種技術(shù)，對(duì)被測(cè)目標(biāo)二維幾何空間、一維光譜信息進(jìn)行探測(cè)，采集到高光譜分辨率連續(xù)且窄波段圖像信息。高光譜成像技術(shù)在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域有非常普遍的應(yīng)用，有光柵分光、聲光可調(diào)諧濾波分光等多種類型，可滿足食品安全檢測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷以及航天領(lǐng)域等檢測(cè)的需求。高光譜成像技術(shù)水平的提升使光譜分辨率和探測(cè)性能也隨之增加。對(duì)比高光譜成像技術(shù)、全色和多光譜成像技術(shù)，高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在近似連續(xù)地物光譜數(shù)據(jù)、地表覆蓋探測(cè)與識(shí)別水平高、地形要素分類識(shí)別方式多元化、滿足地形要素定量與半定量識(shí)別要求等方面。

基于高光譜成像技術(shù)，隨之構(gòu)建高光譜成像系統(tǒng)。高光譜成像系統(tǒng)包括軟硬件兩個(gè)部分，其中硬件部分的關(guān)鍵裝置為傳感器、光源、掃描器和控制裝置。傳感器作為系統(tǒng)硬件的核心部件，主要包含物鏡、光譜儀和CCD陣列探測(cè)器，而光譜儀則細(xì)分為干涉型、光柵型兩種；CCD陣列探測(cè)器有線陣探測(cè)器、面振探測(cè)器兩類。系統(tǒng)的軟件部分則是由光譜預(yù)處理軟件、數(shù)據(jù)采集軟件、數(shù)據(jù)處理軟件組成。

在食品品質(zhì)無損檢測(cè)中應(yīng)用高光譜成像系統(tǒng)，因?yàn)樵撓到y(tǒng)中光譜儀是非常重要的元件，其中包含棱鏡-光柵-棱鏡單元，其作用是規(guī)避環(huán)境光對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，當(dāng)光譜儀采集到被測(cè)食品一行圖像，此時(shí)該單元也能在光譜軸上色散圖像像素點(diǎn)，從而得到空間軸、光譜軸對(duì)應(yīng)的一維影像與光譜數(shù)據(jù)，因?yàn)楸粶y(cè)物體、棱鏡持續(xù)運(yùn)動(dòng)，便會(huì)構(gòu)成物體光譜圖像[1]。CCD陣列探測(cè)器可采集到所有瞬間信號(hào)，進(jìn)而獲得高光譜三維圖像數(shù)據(jù)塊，為食品品質(zhì)無損檢測(cè)提供支撐。

1.2 高光譜成像優(yōu)勢(shì)

隨著技術(shù)水平的提升，高光譜成像光譜分辨率、探測(cè)能力相應(yīng)地得到提升。對(duì)比高光譜成像、全色成像和多光譜成像，總結(jié)高光譜成像在應(yīng)用中具有如下優(yōu)勢(shì)：①地物光譜信息近似連續(xù)性。利用高光譜影像技術(shù)，當(dāng)重建了光譜反射率后，可采集光譜反射率曲線，且該曲線與被探測(cè)物近似連續(xù)，能夠契合實(shí)測(cè)值，實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的被探測(cè)物光譜分析模型，也可在成像中得到應(yīng)用。②增強(qiáng)地表覆蓋探測(cè)與識(shí)別性能。高光譜數(shù)據(jù)可探測(cè)的物質(zhì)中，包括具有診斷性光譜吸收特征物質(zhì)，并對(duì)地表植被覆蓋所屬類型、道路地面材料做出區(qū)分。③識(shí)別地形要素分類方式更加多元化。影像分類識(shí)別陰暗可采用多種方法，如貝葉斯判別法、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。此外，還可應(yīng)用被探測(cè)物基礎(chǔ)上的光譜數(shù)據(jù)庫光譜匹配方式。④實(shí)現(xiàn)地形要素分類識(shí)別的定量與半定量。高光譜影像可對(duì)諸多被探測(cè)物狀態(tài)參量進(jìn)行預(yù)估，這使成像高定量分析質(zhì)量得到提升，保證最終成像的精度。

2 高光譜成像技術(shù)在食品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 高光譜成像技術(shù)在食品新鮮度方面的檢測(cè)應(yīng)用

采用高光譜成像技術(shù)可檢測(cè)食品新鮮度，下面以肉制品新鮮度為例展開分析。傳統(tǒng)的檢測(cè)分析肉類食品新鮮度的方法是感官評(píng)價(jià)法，但這種方法會(huì)對(duì)肉制品造成破壞[2]。改為高光譜成像技術(shù)后，檢測(cè)人員可通過近紅外高光譜成像系統(tǒng)波長(zhǎng)區(qū)，針對(duì)各個(gè)成分、加工參數(shù)條件下的肉制品質(zhì)量展開檢測(cè)，在不破壞肉制品完整度的情況下獲取新鮮度數(shù)值。建議高光譜成像技術(shù)檢測(cè)熟食肉類制品，可應(yīng)用主成分分析法，挑選8個(gè)特征波長(zhǎng)檢測(cè)肉類熟食品質(zhì)，分 別 為980 nm、1 061 nm、1 141 nm、1 174 nm、1 215 nm、1 325 nm、1 436 nm和1 241 nm，最終得出檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率可達(dá)97%。

如果檢測(cè)對(duì)象為果蔬類食品，了解此類食品的品質(zhì)可從酸度、硬度、水分、淀粉含量、成熟度和內(nèi)部缺陷等方面做出分析，如蘋果、香蕉等食品的色澤因素是衡量品質(zhì)的一項(xiàng)重要標(biāo)準(zhǔn)。按照現(xiàn)有研究結(jié)果，果蔬類食品品質(zhì)的檢測(cè)應(yīng)用近紅外高光譜成像技術(shù)，檢測(cè)人員應(yīng)用最小二乘回歸法，構(gòu)建分析模型，為顏色反射率、模型決定技術(shù)分析提供了便利條件。還有一些檢測(cè)人員在蝦的新鮮度檢測(cè)中應(yīng)用高光譜成像技術(shù)，控制近紅外高光譜圖像波長(zhǎng)范圍在400～1 000 nm，采用連續(xù)投影算法、最小二乘回歸法，以組合的形式開展新鮮度無損檢測(cè)，按照得到的檢測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)連續(xù)投影算法、最小二乘回歸法組合檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率最高可達(dá)98%，預(yù)測(cè)正確率也高達(dá)95%[3]。

食品外觀品質(zhì)既與市場(chǎng)價(jià)值緊密關(guān)聯(lián)，又與消費(fèi)者喜好、市場(chǎng)選擇等息息相關(guān)。以果蔬類產(chǎn)品為例，透過產(chǎn)品外觀，可直接了解到內(nèi)部質(zhì)量。采用高光譜成像技術(shù)便可了解采摘水果后的隱性損壞情況[4]。很多專家針對(duì)近紅外高光譜成像技術(shù)在果蔬類產(chǎn)品無損檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。例如，芒果機(jī)械性損傷檢測(cè)，按照現(xiàn)有的研究經(jīng)驗(yàn)，得出的芒果損傷檢測(cè)圖像波長(zhǎng)在650～1 100 nm，芒果損傷檢測(cè)主要采用分類法，分別是線性判別分析法、近鄰法、樸素貝葉斯分類法、決策樹法和極限學(xué)習(xí)機(jī)法，在無損檢測(cè)中應(yīng)用這5種方法，得出芒果機(jī)械性損傷分類的準(zhǔn)確率高達(dá)97.9%；如果是在雞蛋內(nèi)部質(zhì)量檢測(cè)中應(yīng)用，該技術(shù)系數(shù)值設(shè)定為0.87，得出預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)到96.3%。由此可見，高光譜成像技術(shù)在食品新鮮度檢測(cè)中的應(yīng)用具有極高的可行性。

2.2 高光譜成像技術(shù)在食品生物污染檢測(cè)中的應(yīng)用

為了保證食品安全，需展開食品生物污染檢測(cè)，如肉類制品易受冷庫溫度變化影響，增加肉制品附著的細(xì)菌數(shù)量，從而引發(fā)食品質(zhì)量問題[5]。為了解決食品安全問題，建議在生物污染檢測(cè)中應(yīng)用高光譜成像技術(shù)，保證人們的消費(fèi)安全。結(jié)合當(dāng)前我國肉制品生物污染檢測(cè)體系建設(shè)現(xiàn)狀，檢測(cè)人員可采用近紅外高光譜技術(shù)，檢測(cè)分析腐敗變質(zhì)肉制品中的微生物情況，還支持各溫度條件下微生物生長(zhǎng)的檢測(cè)。同時(shí)，實(shí)際開展食品生物污染檢測(cè)，可在偏最小二乘法基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，如應(yīng)用近紅外高光譜技術(shù)檢測(cè)肉制品包含的假單胞菌含量，可在遺傳算法基礎(chǔ)上搭建波長(zhǎng)體系，為生物污染檢測(cè)提供支持。

2.3 高光譜成像技術(shù)在食品水分檢測(cè)中的應(yīng)用

食品水分檢測(cè)是食品品質(zhì)無損檢測(cè)的重要組成部分，需用到食品水分檢測(cè)技術(shù)。傳統(tǒng)食品水分檢測(cè)技術(shù)不僅需消耗大量時(shí)間，檢測(cè)效率也不高。因此，基于上述問題，在食品水分檢測(cè)中開始廣泛應(yīng)用高光譜成像技術(shù)。此技術(shù)不僅具有圖像、光譜技術(shù)諸多優(yōu)勢(shì)，還極大提升了食品品質(zhì)無損檢測(cè)在水分檢測(cè)方面的效率[6]。例如，針對(duì)三文魚制品進(jìn)行無損檢測(cè)，采用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測(cè)三文魚水分損失、魚肉制品pH值，實(shí)際在檢測(cè)環(huán)節(jié)工作人員設(shè)定波長(zhǎng)范圍是400～1 700 nm，在此區(qū)間采集高光譜圖像數(shù)據(jù)，通過偏最小二乘回歸PLSR構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，分析模型可確定水分損失交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)。按照得出的水分檢測(cè)結(jié)果，確定三文魚魚肉部分pH值為6.6，水分損失交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)為0.877。

此外，在羊肉產(chǎn)品水分檢測(cè)過程中，依然可采用近紅外高光譜成像技術(shù)分析肉制品化學(xué)成分。根據(jù)檢測(cè)實(shí)踐，設(shè)定紅外波長(zhǎng)范圍是900～1 700 nm，此區(qū)間內(nèi)羊肉制品水、脂肪、蛋白質(zhì)含量系數(shù)分別為0.88、0.88、0.63，對(duì)應(yīng)的系數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)誤差是0.51%、0.40%、0.34%。通過上述數(shù)據(jù)，可見食品品質(zhì)無損檢測(cè)中的食品水分檢測(cè)，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)效率非常高，而且水分檢測(cè)結(jié)果精度也更高。

2.4 高光譜成像技術(shù)在食品固形物含量檢測(cè)的應(yīng)用

食品品質(zhì)無損檢測(cè)還包括食品固形物含量檢測(cè)，即果蔬類產(chǎn)品中能在水中溶解的所有化合物，如糖、酸和礦物質(zhì)等。采用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)食品固形物含量，在現(xiàn)階段食品品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域是非常重要的研究對(duì)象。例如，通過高光譜成像系統(tǒng)可采集果蔬類產(chǎn)品高光譜圖像，并對(duì)吸收系數(shù)、約化散射系數(shù)進(jìn)行測(cè)量，預(yù)測(cè)得出食品硬度與固形物含量。經(jīng)過實(shí)踐與研究發(fā)現(xiàn)，果蔬類食品吸收系數(shù)、約化散射系數(shù)很大程度受硬度、SSC含量影響，吸收系數(shù)、硬度、SSC含量具有非常高的相關(guān)性，得出固形物含量預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)是0.864。由此可見，高光譜成像技術(shù)可用于光學(xué)特性檢測(cè)，能了解食品內(nèi)部品質(zhì)的基本情況[7]。

此外，高光譜成像技術(shù)還包括高光譜激光誘導(dǎo)熒光成像技術(shù)，此技術(shù)也廣泛應(yīng)用于食品品質(zhì)無損檢測(cè)，用于了解食品安全。例如，在700～1 100 nm波段，構(gòu)建高光譜激光誘導(dǎo)熒光成像平臺(tái)，期間還需構(gòu)建多元線性回歸模型，對(duì)果蔬類產(chǎn)品固形物含量做出預(yù)測(cè)，得出相關(guān)系數(shù)0.96。由此可見，高光譜激光誘導(dǎo)熒光成像技術(shù)可用于食品品質(zhì)無損檢測(cè)，特別是果蔬類產(chǎn)品固形物含量檢測(cè)，是非常有效的檢測(cè)技術(shù)。

3 結(jié)語

綜上所述，通過分析食品品質(zhì)無損檢測(cè)中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)該技術(shù)是無損檢測(cè)的一種有效技術(shù)手段，不僅可保證被測(cè)對(duì)象的完整性，還能提高無損檢測(cè)效率，避免檢測(cè)環(huán)節(jié)消耗大量時(shí)間。根據(jù)高光譜成像技術(shù)應(yīng)用實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其切實(shí)提升了我國無損檢測(cè)水平，可為食品安全提供保障，滿足廣大消費(fèi)者對(duì)于肉制品、果蔬類產(chǎn)品等的質(zhì)量與安全要求，避免食品安全問題帶來的危害。