高光譜成像儀在農產品無損檢測中的具體應用
發布時間:2023-10-13
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隨著人們生活水平的提高,人們對農產品品質的要求也越來越高,而傳統的農產品品質檢測方法有著破壞樣本、耗時長等缺點,無法滿足現有的生產需求。隨著光譜技術的不斷發展,光譜成像技術被廣泛的應用于農產的品質檢測,它能夠準確探測一維光譜和二維幾何空間信息,獲得被測樣品的光譜信息和圖像信息,對樣品內外品質進行定量和定性的分析。本文介紹了高光譜成像儀在農產品無損檢測中的具體應用。
隨著人們生活水平的提高,人們對農產品品質的要求也越來越高,而傳統的農產品品質檢測方法有著破壞樣本、耗時長等缺點,無法滿足現有的生產需求。隨著光譜技術的不斷發展,光譜成像技術被廣泛的應用于農產的品質檢測,它能夠準確探測一維光譜和二維幾何空間信息,獲得被測樣品的光譜信息和圖像信息,對樣品內外品質進行定量和定性的分析。本文介紹了高光譜成像儀在農產品無損檢測中的具體應用。
高光譜成像儀用于果蔬品質檢測:
針對果蔬類外部品質的無損檢測,主要對果蔬的顏色、大小、性狀和表面特征等方面進行判斷,傳統的人工分揀方法雖然能大致區分出果蔬外部品質的優劣,但是人工的判斷更多的是憑借肉眼的觀察和分揀的經驗,因此存在一定程度的誤差。應用高光譜成像技術進行無損檢驗時,能夠對果蔬的擦傷、凍傷等外部損傷情況做出科學合理的檢測。
果蔬的一般性損傷都是在采摘和運輸的過程中造成的,有時候過長時間的存儲也會使果蔬的外部氧化,發生質變,導致一定程度的腐爛,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。例如:用高光譜成像技術對蘋果的擦傷程度進行研究,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損傷,通過采用相關函數建成檢測模型,準確得出蘋果擦傷的程度。
高光譜成像儀用于肉類品質檢測:
根據國內外的相關研究,高光譜成像技術在肉類檢測中發揮著重要作用,可以對肉制品的嫩度、大腸桿菌、肌內脂肪、蛋白質、水分、顏色和pH值等因素進行檢測,形成有較高分辨率的高光譜圖像。
在高光譜成像技術的應用中,主要對豬肉、牛肉、火雞、火腿等肉類進行無損檢測。例如:對豬肉進行無損檢測時,采集多個樣本,形成400~1100nm范圍的高光譜圖像,利用函數分析出豬肉高光譜圖像的散射特征,將不同的參數擬合為散射曲線,從而建立起多元線性回歸模型,得出最終的檢測結果。
高光譜成像儀用于谷物品質檢測:
就目前我國農產品的經營情況來看,市場上出現很多與農作物質量相關的問題,導致人們的生活水平受損,因此,對谷物類的無損檢測至關重要。經過國內外各項研究,高光譜成像技術已廣泛應用于谷物類無損檢測。例如:利用高光譜成像技術對大米進行無損檢測時,對大米的部分區域進行降維處理,利用主成分析法(PCA)和BP神經網絡法(BPANN)建立相關圖像模型。經過對比發現,應用BPNN形成的數據模型明顯優于利用PCA形成的預測模型,能夠對大米的品質進行準確的預測。除此以外,還可以用近紅外高冠普檢測小麥、玉米等農作物的真菌感染情況,利用高光譜成像技術形成線性波段,對感染的農作物種子進行識別。
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