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高光譜成像對(duì)小麥品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)
小麥起源于公元前7000年左右的中東地區(qū),可以說(shuō)是世界上最重要和最受歡迎的糧食作物之一。小麥的種植、加工和分銷對(duì)許多國(guó)家的經(jīng)濟(jì)都有重大貢獻(xiàn),是全球市場(chǎng)上交易最多的商品之一。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),小麥?zhǔn)鞘澜缟袭a(chǎn)量第三多的糧食作物,僅次于水稻和玉米。其生產(chǎn)集中在80多個(gè)國(guó)家,其中大多數(shù)來(lái)自亞洲、歐洲和美洲地區(qū)的幾個(gè)國(guó)家(2000-2021年的數(shù)據(jù)如圖1所示)。中國(guó)目前是全球最大的小麥生產(chǎn)國(guó),從2000年到2021年,年產(chǎn)量超過(guò)1億噸,總產(chǎn)量為25.4億噸,其次是印度、俄羅斯和美利堅(jiān)合眾國(guó)。
圖1 顯示2000-2021年小麥總產(chǎn)量分布的統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù), a. 按地區(qū)劃分的小麥產(chǎn)量份額, b. 十大生產(chǎn)商
1.小麥籽粒質(zhì)量評(píng)價(jià)
小麥品質(zhì)是一個(gè)極其復(fù)雜的綜合概念,可分為加工質(zhì)量,可食用質(zhì)量、營(yíng)養(yǎng)質(zhì)量和衛(wèi)生質(zhì)量。從不同的角度來(lái)看。這些品質(zhì)之間存在差異和相關(guān)性。一個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)同時(shí)反映兩個(gè)或兩個(gè)以上的質(zhì)量。
小麥籽粒質(zhì)量評(píng)價(jià)包括評(píng)估各種物理和化學(xué)特性,以確定其是否適合特定的終端設(shè)備,通常使用手工和化學(xué)方法進(jìn)行。這些傳統(tǒng)的方法不能滿足對(duì)大量樣品的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的要求。因此,開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的分析工具取代部分或全部傳統(tǒng)的檢測(cè)方法,快速、無(wú)損、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)小麥質(zhì)量,提高檢測(cè)效率,降低成本是必要的。以非預(yù)處理、無(wú)污染、非接觸、方便和快速特性為特征的光學(xué)技術(shù),如近紅外光譜和計(jì)算機(jī)視覺(jué),已經(jīng)被研究評(píng)價(jià)小麥質(zhì)量,并取得了良好的結(jié)果。原則上,NIR是一個(gè)在780-2526nm范圍內(nèi)的電磁波,分為NIR短波(780-1100nm)和NIR長(zhǎng)波(1100-2526nm)兩個(gè)區(qū)域。NIR檢測(cè)主要基于氫的雙波吸收和諧波吸收的分子振動(dòng)。
對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種圖像處理操作,以進(jìn)行提取目標(biāo)的特征,然后根據(jù)預(yù)設(shè)的公差等條件輸出結(jié)果,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別。與這兩種光學(xué)技術(shù)不同,高光譜成像技術(shù)不僅提供指示內(nèi)部化學(xué)成分信息的光譜信息,還提供反映外部形態(tài)特征的圖像信息。高光譜成像技術(shù)提供了更多的信息,可以更全面、更準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)目標(biāo)質(zhì)量,比單獨(dú)使用近紅外光譜和計(jì)算機(jī)視覺(jué)更先進(jìn)。高光譜成像技術(shù)在電磁波譜中捕獲許多狹窄和連續(xù)波段的數(shù)據(jù)。高光譜圖像中的每個(gè)像素都包含一個(gè)信息光譜,允許根據(jù)材料的光譜特征對(duì)材料進(jìn)行詳細(xì)的分析和識(shí)別。
為加強(qiáng)和加深對(duì)高光譜成像技術(shù)在小麥質(zhì)量評(píng)價(jià)中的認(rèn)識(shí),對(duì)近五年(2018-2023年)小麥質(zhì)量評(píng)價(jià)的物理、化學(xué)、營(yíng)養(yǎng)成分測(cè)定、品種鑒定、真菌和霉菌毒素檢測(cè)、損害評(píng)價(jià)、摻假分類的研究結(jié)果進(jìn)行了綜合回顧(如圖2所示)。討論了高光譜成像技術(shù)在小麥品質(zhì)評(píng)價(jià)中的挑戰(zhàn)及其未來(lái)工業(yè)應(yīng)用前景。
圖2 利用不同指標(biāo)評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)的高光譜成像技術(shù)概述圖
2.高光譜成像技術(shù)原理及分析程序
高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)將成像和光譜學(xué)技術(shù)集成到一個(gè)系統(tǒng)中,同時(shí)獲取空間圖像信息和光譜數(shù)據(jù)。一個(gè)典型的高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)由光譜儀、攝像機(jī)、照明設(shè)備、移動(dòng)平臺(tái)和安裝有數(shù)據(jù)處理軟件的計(jì)算機(jī)組成,并放置在一個(gè)黑盒中,如圖3a所示。
高光譜成像技術(shù)系統(tǒng)生成三維超立方體,包括二維空間數(shù)據(jù)和一維光譜數(shù)據(jù),形成連續(xù)波長(zhǎng)的圖像堆疊,也可以解釋為不同波長(zhǎng)的空間圖像的疊加(圖3b)。超立方體通常通過(guò)三種光感知模式獲得,如反射、透射和相互作用。反射模式通常用于評(píng)估外部質(zhì)量特征,包括顏色、尺寸、表面紋理、損傷和物理缺陷,而透射模式通常用于評(píng)估內(nèi)部成分和缺陷。通過(guò)交互模式可以獲得更深入的信息。根據(jù)分析的目的和樣本的性質(zhì),可以選擇最合適的模式來(lái)收集超立方體。采用點(diǎn)掃描、線掃描、區(qū)域掃描和單次拍攝程序等四種不同的模式來(lái)獲取高光譜圖像,線掃描是食品分析中最常用的模式。
圖3食品質(zhì)量分析的高光譜成像技術(shù)的一般程序
a高光譜成像技術(shù)系統(tǒng),b. 超立方體, c. 高光譜分析的步驟
3.結(jié)論
小麥籽粒含有多種化學(xué)成分,有些成分直接或間接影響小麥品質(zhì)。具體來(lái)說(shuō),水分含量直接影響著小麥的貯藏壽命和質(zhì)量。蛋白質(zhì)是小麥中最重要的化學(xué)成分和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)之一,其含量直接影響著小麥面筋的彈性和口感。淀粉是小麥的主要成分,其含量直接影響著小麥面筋的品質(zhì)和口感。灰分是小麥中無(wú)機(jī)物的總稱,其含量也是評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)的重要指標(biāo)之一。
B、Ca、Cu、鐵、鎂、Mn、Mo、鋅等微量元素是評(píng)價(jià)小麥營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的重要因素。
表1 高光譜成像技術(shù)對(duì)評(píng)估化學(xué)、物理和營(yíng)養(yǎng)成分的應(yīng)用
表2 高光譜成像技術(shù)在真菌和真菌毒素污染評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
表3 高光譜成像技術(shù)在小麥品種分類和鑒定中的應(yīng)用
表4 高光譜成像技術(shù)在小麥籽粒非霉病損害鑒定中的應(yīng)用
圖4 高光譜成像技術(shù)在小麥品質(zhì)評(píng)價(jià)中的局限性、挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢(shì)和未來(lái)展望
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