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高光谱相机在农副产品无损检测中的应用

2023-10-23

随着光谱技术的不断发展,光谱成像技术被广泛的应用于农产的品质检测,它能够准确探测一维光谱和二维几何空间信息,获得被测样品的光谱信息和图像信息,对样品内外品质进行定量和定性的分析。本文介绍了高光谱相机农副产品无损检测中的具体应用。

 


高光谱相机用于果蔬品质检测

针对果蔬类外部品质的无损检测,主要对果蔬的颜色、大小、性状和表面特征等方面进行判断,传统的人工分拣方法虽然能大致区分出果蔬外部品质的优劣,但是人工的判断更多的是凭借肉眼的观察和分拣的经验,因此存在一定程度的误差。应用高光谱成像技术进行无损检验时,能够对果蔬的擦伤、冻伤等外部损伤情况做出科学合理的检测。

果蔬的一般性损伤都是在采摘和运输的过程中造成的,有时候过长时间的存储也会使果蔬的外部氧化,发生质变,导致一定程度的腐烂,一般中期和晚期的外部损伤可以用肉眼进行察觉,但是果蔬早期的损伤是无法用肉眼判断的,只能借助高光谱成像技术。例如:用高光谱成像技术对苹果的擦伤程度进行研究,将苹果的擦伤程度分为可见损伤、近红外损伤和短波红外波段内损伤,通过采用相关函数建成检测模型,准确得出苹果擦伤的程度。

 


高光谱相机用于肉类品质检测

根据国内外的相关研究,高光谱成像技术在肉类检测中发挥着重要作用,可以对肉制品的嫩度、大肠杆菌、肌内脂肪、蛋白质、水分、颜色和pH值等因素进行检测,形成有较高分辨率的高光谱图像。

在高光谱成像技术的应用中,主要对猪肉、牛肉、火鸡、火腿等肉类进行无损检测。例如:对猪肉进行无损检测时,采集多个样本,形成4001100nm范围的高光谱图像,利用函数分析出猪肉高光谱图像的散射特征,将不同的参数拟合为散射曲线,从而建立起多元线性回归模型,得出最终的检测结果。

 


高光谱相机用于谷物品质检测

就目前我国农副产品的经营情况来看,市场上出现很多与农作物质量相关的问题,导致人们的生活水平受损,因此,对谷物类的无损检测至关重要。经过国内外各项研究,高光谱成像技术已广泛应用于谷物类无损检测。例如:利用高光谱成像技术对大米进行无损检测时,对大米的部分区域进行降维处理,利用主成分析法(PCA)和BP神经网络法(BPANN)建立相关图像模型。经过对比发现,应用BPNN形成的数据模型明显优于利用PCA形成的预测模型,能够对大米的品质进行准确的预测。除此以外,还可以用近红外高冠普检测小麦、玉米等农作物的真菌感染情况,利用高光谱成像技术形成线性波段,对感染的农作物种子进行识别。