監(jiān)測和控制食品質(zhì)量對于食品廠家具有最重要的意義，特別是水果和蔬菜比其他食品更敏感，必須新鮮銷售和加工才能有價值和健康。高光譜相機(jī)為自動質(zhì)量控制系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以確保食品的高質(zhì)量。

使用賽斯拜克SP系列高光譜相機(jī)測量李子和西紅柿的老化

食品老化是評價新鮮度時需要量化的重要參數(shù)。在這種情況下，水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要觀察和監(jiān)控的兩個最基本的品質(zhì)。高光譜相機(jī)可以觀察水果和蔬菜在整個成熟過程中的光譜變化。

在這項研究中，我們使用賽斯拜克SP系列高光譜相機(jī)和實驗室掃描儀對李子和西紅柿進(jìn)行了 20 天的檢查，以評估老化過程(圖 1)。SP系列是一款可見-近紅外 (VNIR) 相機(jī)，涵蓋 400 至 1700 納米的光譜范圍。分析的第一部分側(cè)重于樣品隨時間變化的光譜特征。然后，提出了西紅柿和李子老化的圖像模型。放置在實驗室掃描儀上并使用SP系列相機(jī)測量 20 天的三個李子和西紅柿樣本。

拍攝了樣品的照片以及高光譜數(shù)據(jù)。圖片顯示，李子的新鮮度，尤其是西紅柿，隨著時間的推移會嚴(yán)重退化(圖 2)。在一個西紅柿和李子的中間做了一個小切口。它似乎對加速番茄的老化有實質(zhì)性影響，但對李子沒有影響。

圖 1：第 1 天、第 13 天和第 20 天拍攝的樣本照片。

光譜反射揭示化學(xué)變化

每天進(jìn)行光譜測量時(第 1、2、3、6、9、13、14、16、17 和 20 天)，在每個李子和番茄上進(jìn)行矩形選擇。圖 3 中僅顯示了第 1、13 和 20 天獲得的光譜，以便于閱讀結(jié)果。光譜對選擇進(jìn)行平均。

西紅柿的光譜差異比李子的光譜差異更顯著。這在第 1、13 和 20 天拍攝的照片中已經(jīng)可見(圖 2)。

光譜揭示了水果和蔬菜中隨時間發(fā)生的化學(xué)變化。由于含有葉綠素，李子和西紅柿在早期生長階段呈綠色。但是當(dāng)成熟時，葉綠素會分解成另一種化學(xué)物質(zhì)。對于西紅柿，葉綠素分解成番茄紅素，這就是紅色的原因。這種化學(xué)變化解釋了李子和西紅柿的光譜隨時間在 550 到 750 納米之間的變化。水果和蔬菜的成熟過程也會影響水分含量或結(jié)構(gòu)，從而影響它們在 970 納米處的光譜。其他屬性(例如，糖含量)也會隨時間變化，從而影響光譜反射率。

圖 2：在第 1、2、3、6、9、13、14、16、17 和 20 天獲取的李子和西紅柿的假 RGB 圖像。每個數(shù)據(jù)集被組合成一個(馬賽克)，從左邊(第 1 天)到右邊(第 20 天)。每個番茄和李子的平均光譜顯示在第 1 天(白色)、第 13 天(粉紅色)和第 20 天(紫色)。

量化老化的圖像模型

建立了一個回歸模型來量化李子和西紅柿的老化(圖 3)。成像日是實際的回歸變量。

李子的 R2 為 0.81，而西紅柿的 R2 為 0.91。這些是根據(jù)用于訓(xùn)練模型的選擇以外的其他選擇計算的。實際值與預(yù)測值的回歸圖如圖 4 所示。

對于李子，該模型基于從 588 納米到 976 納米的縮小光譜范圍。對于西紅柿，該模型基于 445 至 993 納米之間的光譜帶。

圖 3：三個李子(頂部)和三個西紅柿(底部)的回歸模型輸出。在第 1、2、3、6、9、13、14、16、17 和 20 天(從左到右)獲取數(shù)據(jù)。熱圖范圍從第 1 天(最小值)到第 25 天(最大值)。

圖 4：兩種模型的實際值與模型預(yù)測(測量李子和西紅柿的老化)。

結(jié)論

SP系列相機(jī)適用于測量水果和蔬菜的成熟度和老化度，因為它對農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度相關(guān)特性非常敏感。在建立典型的回歸模型時，應(yīng)將實驗室測量值用作開發(fā)和驗證模型的參考值。然而，這些并不是獲得水果和蔬菜老化所必需的。

在可見-近紅外 (VNIR) 模式下運行的高光譜相機(jī)為監(jiān)測新鮮食品的產(chǎn)品質(zhì)量提供了一種有效的工具。由于其非破壞性，與傳統(tǒng)的基于點的方法相比，高光譜成像是一種特別適用于食品分級、分類和分類的方法。