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高光譜成像儀在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的具體應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2023-10-13
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隨著人們生活水平的提高,人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的要求也越來越高,而傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)方法有著破壞樣本、耗時(shí)長(zhǎng)等缺點(diǎn),無法滿足現(xiàn)有的生產(chǎn)需求。隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展,光譜成像技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)的品質(zhì)檢測(cè),它能夠準(zhǔn)確探測(cè)一維光譜和二維幾何空間信息,獲得被測(cè)樣品的光譜信息和圖像信息,對(duì)樣品內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行定量和定性的分析。本文介紹了高光譜成像儀在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的具體應(yīng)用。

隨著人們生活水平的提高,人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的要求也越來越高,而傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)方法有著破壞樣本、耗時(shí)長(zhǎng)等缺點(diǎn),無法滿足現(xiàn)有的生產(chǎn)需求。隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展,光譜成像技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)的品質(zhì)檢測(cè),它能夠準(zhǔn)確探測(cè)一維光譜和二維幾何空間信息,獲得被測(cè)樣品的光譜信息和圖像信息,對(duì)樣品內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行定量和定性的分析。本文介紹了高光譜成像儀在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)中的具體應(yīng)用。

蘋果

高光譜成像儀用于果蔬品質(zhì)檢測(cè):

針對(duì)果蔬類外部品質(zhì)的無損檢測(cè),主要對(duì)果蔬的顏色、大小、性狀和表面特征等方面進(jìn)行判斷,傳統(tǒng)的人工分揀方法雖然能大致區(qū)分出果蔬外部品質(zhì)的優(yōu)劣,但是人工的判斷更多的是憑借肉眼的觀察和分揀的經(jīng)驗(yàn),因此存在一定程度的誤差。應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行無損檢驗(yàn)時(shí),能夠?qū)叩牟羵?、凍傷等外部損傷情況做出科學(xué)合理的檢測(cè)。

果蔬的一般性損傷都是在采摘和運(yùn)輸?shù)倪^程中造成的,有時(shí)候過長(zhǎng)時(shí)間的存儲(chǔ)也會(huì)使果蔬的外部氧化,發(fā)生質(zhì)變,導(dǎo)致一定程度的腐爛,一般中期和晚期的外部損傷可以用肉眼進(jìn)行察覺,但是果蔬早期的損傷是無法用肉眼判斷的,只能借助高光譜成像技術(shù)。例如:用高光譜成像技術(shù)對(duì)蘋果的擦傷程度進(jìn)行研究,將蘋果的擦傷程度分為可見損傷、近紅外損傷和短波紅外波段內(nèi)損傷,通過采用相關(guān)函數(shù)建成檢測(cè)模型,準(zhǔn)確得出蘋果擦傷的程度。


高光譜成像儀用于肉類品質(zhì)檢測(cè):

根據(jù)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究,高光譜成像技術(shù)在肉類檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用,可以對(duì)肉制品的嫩度、大腸桿菌、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、水分、顏色和pH值等因素進(jìn)行檢測(cè),形成有較高分辨率的高光譜圖像。

在高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用中,主要對(duì)豬肉、牛肉、火雞、火腿等肉類進(jìn)行無損檢測(cè)。例如:對(duì)豬肉進(jìn)行無損檢測(cè)時(shí),采集多個(gè)樣本,形成400~1100nm范圍的高光譜圖像,利用函數(shù)分析出豬肉高光譜圖像的散射特征,將不同的參數(shù)擬合為散射曲線,從而建立起多元線性回歸模型,得出最終的檢測(cè)結(jié)果。


高光譜成像儀用于谷物品質(zhì)檢測(cè):

就目前我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)情況來看,市場(chǎng)上出現(xiàn)很多與農(nóng)作物質(zhì)量相關(guān)的問題,導(dǎo)致人們的生活水平受損,因此,對(duì)谷物類的無損檢測(cè)至關(guān)重要。經(jīng)過國(guó)內(nèi)外各項(xiàng)研究,高光譜成像技術(shù)已廣泛應(yīng)用于谷物類無損檢測(cè)。例如:利用高光譜成像技術(shù)對(duì)大米進(jìn)行無損檢測(cè)時(shí),對(duì)大米的部分區(qū)域進(jìn)行降維處理,利用主成分析法(PCA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(BPANN)建立相關(guān)圖像模型。經(jīng)過對(duì)比發(fā)現(xiàn),應(yīng)用BPNN形成的數(shù)據(jù)模型明顯優(yōu)于利用PCA形成的預(yù)測(cè)模型,能夠?qū)Υ竺椎钠焚|(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。除此以外,還可以用近紅外高冠普檢測(cè)小麥、玉米等農(nóng)作物的真菌感染情況,利用高光譜成像技術(shù)形成線性波段,對(duì)感染的農(nóng)作物種子進(jìn)行識(shí)別。

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