高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-06-28
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隨著人們生活水平的提高,人們對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)的要求也越來越嚴(yán)格。傳統(tǒng)的目視檢測及化學(xué)檢測等方法已經(jīng)無法滿足農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測的需求,而高光譜成像技術(shù)作為一種經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確、簡便、實(shí)時、無損的快速檢測方法,不但可以解決上述問題,還可應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品的其他定量及定性分析上。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用。
隨著人們生活水平的提高,人們對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)的要求也越來越嚴(yán)格。傳統(tǒng)的目視檢測及化學(xué)檢測等方法已經(jīng)無法滿足農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測的需求,而高光譜成像技術(shù)作為一種經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確、簡便、實(shí)時、無損的快速檢測方法,不但可以解決上述問題,還可應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品的其他定量及定性分析上。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用。
高光譜成像技術(shù)的檢測原理:
高光譜成像是一種在測得連續(xù)光譜的同時又獲得樣品空間位置的成像技術(shù),兼具了光譜分析和圖像處理的特點(diǎn)。光譜分析是檢測物質(zhì)內(nèi)在成分的常用手段,當(dāng)樣品與電磁輻射相互作用時,其反射或透射的電磁波若按波長大小排列就可形成光譜。而不同物質(zhì)其內(nèi)部原子、分子的組成結(jié)構(gòu)或排序不同會形成獨(dú)特的能帶結(jié)構(gòu),這樣形成的光譜參數(shù)和不同波長處的關(guān)鍵峰值都有獨(dú)特的特征,這些特征就成了表征不同物質(zhì)屬性的特征光譜(光譜指紋),因此通過記錄特征光譜的形態(tài)和強(qiáng)度就可分辨樣品的化學(xué)組成和物理結(jié)構(gòu)。
光譜成像則是在獲取光譜信息的基礎(chǔ)上,通過成像設(shè)備獲取樣品各個波段的圖像數(shù)據(jù),這種圖譜合一的三維數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)立方體,如下圖所示。其中(x,y)代表兩維的空間維度,而λ為對應(yīng)波長,代表一維的光譜維度。從圖中可以看到,從每一個很窄的波段看過去,數(shù)據(jù)是一幅二維圖像,而針對平面內(nèi)某個特定像素沿波段展開分析,則是一條光譜曲線。
光譜成像根據(jù)光譜分辨率可分為多光譜、高光譜和超光譜。多光譜圖像的波段只有幾個或幾十個,多數(shù)只適用于特定的應(yīng)用,而能超過一百個波段的習(xí)慣上就稱為高光譜圖像。由于波段數(shù)目多,每個波段都很窄,所以高光譜圖像比多光譜具有更高的光譜分辨率,通??蛇_(dá)2-3nm,其適用的場合更廣泛。但是,隨之而來的是數(shù)據(jù)處理量更大,設(shè)備成本也更高,因此應(yīng)針對研究的對象、目的和工作環(huán)境,采用適宜的技術(shù)手段。
高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用:
高光譜技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,尤其是在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測方面。其在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
1.肉類內(nèi)外品質(zhì)檢測
肉的分級及檢測對于肉類產(chǎn)業(yè)有著重要意義。以胴體表面糞便檢測為例,家禽胴體表面污染是屠宰過程中一個實(shí)際的問題,傳統(tǒng)的人工目測或全面沖洗都費(fèi)時費(fèi)力,而利用高光譜成像可實(shí)現(xiàn)污染區(qū)域的快速檢測。另外對于肉的品質(zhì)分級,傳統(tǒng)方法是依靠評級員的感官定級,這易受工作經(jīng)驗(yàn)、視覺疲勞等多因素制約。高光譜成像技術(shù)則可以代替人眼,在線判斷肉色、花紋和嫩度等品質(zhì)指標(biāo),提高評級的客觀性和自動化程度。
2.水果內(nèi)外品質(zhì)檢測
水果檢測可分為對其外部品質(zhì)(果面缺陷、表面污染)和內(nèi)部品質(zhì)(糖度、水分、堅(jiān)實(shí)度、可溶性固形物含量)的檢測。以果面缺陷檢測為例,因碰撞、凍傷、真菌感染等原因損傷的水果需要及時分揀出來,但對于時間較短的或是輕微的損傷,因沒有顯著的外觀特征,其檢測還是一大難題,而高光譜成像基于多波段分析對早期損傷可進(jìn)行預(yù)測。另外,高光譜圖像還可以預(yù)測水果的口感,這主要通過內(nèi)在成分分析,比如水果的糖分、水分和堅(jiān)實(shí)度等指標(biāo)的預(yù)測來實(shí)現(xiàn),但目前預(yù)測正確率還有待提高。
3.農(nóng)作物生長狀況檢測
植物生命信息的獲取是精細(xì)農(nóng)業(yè)實(shí)施的基礎(chǔ)。利用植物冠層、葉面等部分的反射光采集高光譜數(shù)據(jù),可預(yù)測個體農(nóng)作物的生長速度、養(yǎng)分吸收等情況,根據(jù)這些狀態(tài)信息,就可實(shí)施灌溉、施肥等相應(yīng)措施,從而有效提高農(nóng)作物的耕作管理水平。
綜上所述,高光譜圖像技術(shù)是高光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的融合,兼具光譜分析能力和圖像分辨能力,同時對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)進(jìn)行檢測,對各種品質(zhì)特征進(jìn)行全面的可視化分析,增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評定結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性,達(dá)到科學(xué)計(jì)量化的品質(zhì)評定要求。
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