高光譜成像技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用
“民以食為天，食以安為先”，食品安全一直是全社會最為關(guān)注的問題之一。但由于食品種類多樣，且從生產(chǎn)、加工、儲藏到運輸過程中可能接觸到的污染源種類繁多，傳統(tǒng)的檢測方法受限于時效和人力，對許多保質(zhì)期短的食品束手無策。因此，無論是對工廠、消費者還是質(zhì)檢人員來說，探索一種快速無損的食品檢測方案具有重要現(xiàn)實意義。
易科泰致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，專注于光譜成像技術(shù)在上述領(lǐng)域的研發(fā)集成及技術(shù)推廣，憑借多年科研儀器技術(shù)研發(fā)集成經(jīng)驗，引進國際先進的高光譜成像傳感器技術(shù)，通過“光譜指紋”特征差異來反映不同食品的理化特性，及有機化合物組成和分子結(jié)構(gòu)信息，進而有效反映食品中的化學成分或微生物污染情況。充分將“圖譜合一”、“光譜立方”應(yīng)用到食品檢測領(lǐng)域，為該領(lǐng)域提供全面的高光譜成像應(yīng)用方案。
一、應(yīng)用案例
1.1 污染檢測
高光譜成像技術(shù)在果蔬中的農(nóng)藥污染、動物制品中的糞便殘留物污染、及各類食品中的微生物等污染檢測中都表現(xiàn)出了出色的辨識能力。?
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上左圖為混有5%麥角菌粉末的面粉樣本真彩色圖，右圖為高光譜圖像處理后的分類結(jié)果，其中白色的部分為面粉，灰色為麥角菌1。
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上圖為在4oC低溫保存不同時長的雞肉切片上大腸桿菌和假單胞菌菌株的分布情況，假彩色可表征細菌濃度?？衫么藬?shù)據(jù)結(jié)果及時決策：拋棄或者及時采取措施進行補救處理。
1.2 食品摻假
食品摻假也是令人頭疼的食品質(zhì)量問題之一，許多與原材料相似但有害成分的摻入，很難通過傳統(tǒng)方式檢測識別，而高光譜成像技術(shù)通過光譜差異即可快速準確的輸出檢測結(jié)果。
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上圖（a）為在優(yōu)質(zhì)豬肉糜中摻入不同濃度豬頸肉的樣本假彩色圖，（b）為基于高光譜成像技術(shù)的分類結(jié)果示意圖2
1.3 品質(zhì)檢測
食品中關(guān)鍵營養(yǎng)成分的含量是決定其品質(zhì)高低的重要指標，將某一類待測物質(zhì)的化學計量學特征與高光譜數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)模型，即可快速無損的輸出該成分的濃度分布圖。
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上圖為5個不同品花生的含油量的可視化高光譜分類圖3
1.4分類檢測
食品產(chǎn)地溯源、混合加工食品中的原料分類等也是高光譜成像技術(shù)的拿手好戲。
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上圖為鑒別不同品牌花草茶中原料成分的實驗a)為校準用的標準樣品，b)為高光譜圖像的分類結(jié)果及不同成分的占比4。
食品安全問題與每一個人的生活息息相關(guān)，高光譜成像技術(shù)已在世界范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用于多場景、快速無損的食品檢測領(lǐng)域，并且能輸出可視化的檢測結(jié)果和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，讓食品檢測工作更加的直觀方便快捷。
二、高光譜產(chǎn)品特點
靈活多樣化選配方案：VNIR、NIR、SWIR、MWIR、LWIR可選
高信噪比、高穩(wěn)定性、高分辨率、高幀頻
內(nèi)置程序自動進行黑白參考校準，無需額外手動執(zhí)行校準命令
配備400-2500nm全波段鹵素燈，無需更換光源
俯視+側(cè)視全方位視角
可選配超高分辨率RGB成像及顏色分析
全線產(chǎn)品適配SpectraScan光譜成像掃描系統(tǒng)
預(yù)留集成方案，可擴展性強，空陸雙基、野外及室內(nèi)方案可選
三、高光譜成像儀選型
| 相機型號 | IQ | FX10 | PFD4K | sCMOS | FX17 | SWIR |
| 波段范圍（nm） | 400-1000 | 900-1700 | 1000-2500 | |||
| 光譜分辨率（FWHM） | 7nm | 5.5nm | 3.0nm | 2.9nm | 8nm | 12nm |
| 波段 | 204 | 224 | 768 | 946 | 224 | 288 |
| 空間分辨率 （像素） |
512 | 1024 | 1775 | 2184 | 640 | 384 |
| 光圈值 | F/1.7 | F/1.7 | F/2.4 | F/2.4 | F/1.7 | F/2.0 |
| 信噪比 | ＞400:1 | 600:1 | 1000:1 | 1050:1 | ||
| 幀頻 | 內(nèi)置推掃 | 330 | 100 | 100 | 670 | 450 |
| 重量 | 1.3kg | 1.26kg | 2.7kg | ＞2.0kg | 1.56kg | ＞14kg |
附：參考文獻
1. Vermeulen, P., Ebene, M. B., Orlando, B., Pierna, J. A. F. &
Baeten, V. Online detection and quantification of particles of ergot
bodies in cereal flour using near-infrared hyperspectral imaging. Food
Addit. Contam. Part A 34, 1312–1319 (2017).
2. Jiang, H., Cheng, F. & Shi, M. Rapid Identification and
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Imaging. (2020). doi:10.3390/foods9020154
3. Jin, H., Ma, Y., Li, L. & Cheng, J. Rapid and Non-destructive
Determination of Oil Content of Peanut ( Arachis hypogaea L . ) Using
Hyperspectral Imaging Analysis. (2016). doi:10.1007/s12161-015-0384-3
4. Djokam, M., Sandasi, M., Chen, W., Viljoen, A. & Vermaak, I.
applied sciences Hyperspectral Imaging as a Rapid Quality Control Method
for Herbal Tea Blends. 1–16 (2017). doi:10.3390/app7030268
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