高光譜成像在食品質(zhì)量評(píng)估方面的研究進(jìn)展與應(yīng)用

隨著社會(huì)的進(jìn)步和人們生活水平的提高，越來(lái)越多的消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)食品時(shí)不僅關(guān)注食品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值與安全，還會(huì)考慮價(jià)格、口感、外觀及新鮮程度等因素。

非接觸式的光學(xué)技術(shù)，如光譜和成像技術(shù)，目前均已被用于食品質(zhì)量和安全的無(wú)損檢測(cè)工作。光譜技術(shù)具有操作簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，但只能分析組分的平均值，無(wú)法獲取樣品品質(zhì)安全信息的空間分布。另一方面，成像技術(shù)雖然可以提供較多的空間信息，快速檢測(cè)出食品的尺寸、形狀、顏色、表面紋理和外部缺陷，但是卻無(wú)法檢測(cè)出食品的水分、脂肪、蛋白質(zhì)含量。

而高光譜成像技術(shù)通過(guò)將光譜與成像技術(shù)相結(jié)合，能夠同時(shí)提供光譜和空間信息，憑借其定性、定量以及定位的能力，將成為食品的質(zhì)量和安全檢測(cè)、分類(lèi)與分級(jí)的有利手段，在食品檢測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

01高光譜成像技術(shù)的基本原理

高光譜成像起源于航空遙感技術(shù)，其定義是一種在測(cè)得的大量連續(xù)的光譜帶上同時(shí)獲得空間位置的成像技術(shù)。高光譜成像主要包括點(diǎn)掃描，線掃描和面掃描3種方式。典型的線掃描式高光譜成像系統(tǒng)如圖1所示。

圖1高光譜成像系統(tǒng)的組成

高光譜圖像，又名超立方(hypercube)，是一個(gè)三維的數(shù)據(jù)矩陣(x,y,λ)。其中(x,y)代表兩維的空間維度，λ代表一維的光譜維度。如圖2所示，從每一個(gè)波長(zhǎng)單元看過(guò)去，高光譜圖像是一幅幅二維的圖像(圖2右側(cè))。而從每一個(gè)二維單位看過(guò)去，便是一條條光譜譜線(圖2左下側(cè))。高光譜成像技術(shù)進(jìn)行食品品質(zhì)檢測(cè)的原理是在特定波長(zhǎng)處，食品不同的化學(xué)組成和物理特征有著不同的反射比、分散度、吸收度以及電磁能，不同波長(zhǎng)處的關(guān)鍵峰值可以表示不同化合物的物質(zhì)屬性(光譜指紋)，從而通過(guò)分析光譜信號(hào)實(shí)現(xiàn)食品品質(zhì)信息的定性或定量檢測(cè)，并根據(jù)高光譜圖像提供的光譜空間分布信息，實(shí)現(xiàn)食品品質(zhì)信息的可視化表達(dá)，從而實(shí)現(xiàn)食品的分級(jí)分類(lèi)和品質(zhì)檢測(cè)工作。

圖2高光譜圖像的概念全圖

由此可見(jiàn)，光譜和成像技術(shù)的結(jié)合使得高光譜圖像擁有著數(shù)量極多的連續(xù)規(guī)則分布的光譜帶，每個(gè)格子中都有一條完整的光譜圖，因此高光譜成像技術(shù)既能提供產(chǎn)品的理化信息，又能對(duì)不同性質(zhì)的空間分布做出判斷。然而，光譜關(guān)鍵峰值通常要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的處理過(guò)程才能提取出來(lái)，如系統(tǒng)校準(zhǔn)、圖像校正、光譜數(shù)據(jù)的處理等，并輔以特定的分析方法，如多元分析算法、主成分分析、多元線性回歸等。

02高光譜成像技術(shù)在肉類(lèi)檢驗(yàn)中的應(yīng)用

圖3 2008—2010年中國(guó)肉類(lèi)產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)

高光譜成像系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)肉類(lèi)分類(lèi)、分級(jí)、排序，監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中的品質(zhì)快速無(wú)損檢測(cè)，從而改善產(chǎn)品品質(zhì)，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，具有廣闊的應(yīng)用前景。圖4顯示了目前高光譜成像技術(shù)在肉類(lèi)品質(zhì)檢測(cè)研究領(lǐng)域已開(kāi)展的工作。

圖4 高光譜圖像對(duì)肉制品檢測(cè)的潛在應(yīng)用

03嫩度預(yù)測(cè)

肉類(lèi)的嫩度是顧客決定購(gòu)買(mǎi)與否的首要參考因素。但在肉類(lèi)加工過(guò)程中，由于缺少快速無(wú)損的相關(guān)品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)，造成直接對(duì)肉類(lèi)進(jìn)行嫩度檢測(cè)的難度。目前，基于計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)，根據(jù)肉的圖像紋理、大理石花紋、表面顏色等因素可以對(duì)肉的嫩度進(jìn)行一定的檢測(cè)。此外，光譜技術(shù)對(duì)肉類(lèi)的檢測(cè)也被應(yīng)用于嫩度等品質(zhì)檢測(cè)。

采用反射模式的高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行圖像采集。Cluff等通過(guò)從鮮牛排搜集散射光，開(kāi)發(fā)了一個(gè)新的預(yù)測(cè)熟牛排嫩度的高光譜成像系統(tǒng)(光譜波長(zhǎng)范圍在496～1036nm)。光譜的散射屬性能定量反饋光與材料的相互作用，對(duì)質(zhì)量評(píng)估和安全監(jiān)督很有幫助。在每個(gè)牛排的40個(gè)不同位置獲得散射光譜，平均后作為該樣本的代表性高光譜圖像。這種辦法在預(yù)測(cè)牛排嫩度方面有一定的成效(相關(guān)度r=0.67)，而將牛排按照柔軟、中等和堅(jiān)硬進(jìn)行分類(lèi)鑒定，精確度可達(dá)98.4%。

04大理石花紋的評(píng)估

應(yīng)用高光譜成像系統(tǒng)對(duì)豬肉質(zhì)量進(jìn)行了快速、精確、客觀的檢測(cè)，并對(duì)其大理石花紋進(jìn)行了評(píng)估。該系統(tǒng)通過(guò)從豬肉樣本中提取光譜特征，建立了合適的大理石花紋空間分布預(yù)測(cè)，并以現(xiàn)存的大理石花紋標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比，結(jié)合二階矩角，對(duì)大理石花紋的分?jǐn)?shù)進(jìn)行了檢測(cè)，成功預(yù)測(cè)了40個(gè)樣本的大理石花紋，分?jǐn)?shù)在3～5之間。采集牛肉樣品在400～1100nm波長(zhǎng)范圍的高光譜反射圖像。通過(guò)牛肉脂肪和瘦肉在各個(gè)波段處反射值比的最大值，確定530nm為特征波段。

05微生物腐敗檢測(cè)

腐爛后的肉類(lèi)可能攜帶致病菌，從而引起食源性疾病。常規(guī)微生物腐敗檢測(cè)方法都具有破壞性，消耗大量時(shí)間，難以滿(mǎn)足工業(yè)上的需要。

Peng等應(yīng)用高光譜反射成像和最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)了豬肉中活菌總數(shù)。該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)TVC的相關(guān)度r可達(dá)0.87。Peng等開(kāi)發(fā)了一個(gè)高光譜分散系統(tǒng)，結(jié)合多元線性回歸分析方法，檢測(cè)牛肉中的腐敗細(xì)菌，取得了很好的成效(r2＝0.96、SEP＝0.23)。檢測(cè)中涉及到氧合血紅蛋白的吸收帶，對(duì)于豬肉中活菌總數(shù)的預(yù)測(cè)十分有用。王偉等應(yīng)用高光譜成像技術(shù)，分別結(jié)合偏最小二乘回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)，對(duì)生鮮豬肉中的細(xì)菌總數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè)。結(jié)果表明最小二乘支持向量機(jī)在訓(xùn)練精度和泛化能力兩方面均能達(dá)到最優(yōu)性能，與標(biāo)準(zhǔn)平板菌落計(jì)數(shù)法所檢測(cè)活菌數(shù)的相關(guān)系數(shù)r2分別達(dá)到0.9872和0.9426。此外，為了更充分地利用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)微生物腐敗，需要對(duì)腐敗區(qū)域進(jìn)行空間定位和識(shí)別，從而有助于食品中腐敗位置的檢測(cè)，以便對(duì)肉類(lèi)安全程度做出正確評(píng)估。

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