在果蔬品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域,如何實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄糖度的精準(zhǔn)、快速且無(wú)損檢測(cè),一直是農(nóng)業(yè)科技與食品工業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。傳統(tǒng)方法如糖度計(jì)測(cè)量需破壞樣本,高光譜成像技術(shù)則以其無(wú)損、高效的特性逐漸成為研究熱點(diǎn)。一項(xiàng)發(fā)表于《中國(guó)激光》的研究中,科研人員采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng),成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)番茄果實(shí)糖度的可視化分布檢測(cè),為農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析提供了新的技術(shù)路徑。

番茄的糖度是評(píng)價(jià)其口感與品質(zhì)的重要指標(biāo)之一,傳統(tǒng)檢測(cè)方法往往依賴取樣測(cè)量,無(wú)法反映果實(shí)內(nèi)部糖度的空間分布。高光譜成像技術(shù)能夠同時(shí)獲取樣本的空間與光譜信息,實(shí)現(xiàn)成分分布的可視化,尤其適用于果蔬內(nèi)部品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)。
在該研究中,團(tuán)隊(duì)采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng)對(duì)番茄樣本進(jìn)行圖像采集。該系統(tǒng)覆蓋392–1033 nm波段,具備高光譜分辨率與成像穩(wěn)定性,能夠準(zhǔn)確捕捉番茄表面的光譜反射特征。
研究過(guò)程中,通過(guò)對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白校正、特征波長(zhǎng)篩選與建模分析,結(jié)合多元散射校正(MSC)與競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)算法(CARS),建立了糖度預(yù)測(cè)模型。最終,利用偏最小二乘法(PLS)模型實(shí)現(xiàn)了番茄糖度的可視化分布圖生成。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,經(jīng)MSC預(yù)處理并結(jié)合CARS特征選擇與PLS建模的組合方法,在訓(xùn)練集與測(cè)試集上均表現(xiàn)出較好的預(yù)測(cè)能力,決定系數(shù)分別達(dá)到0.967和0.904,模型穩(wěn)定性較強(qiáng)。

更值得關(guān)注的是,研究團(tuán)隊(duì)基于該預(yù)測(cè)模型,成功將高光譜圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的光譜信息轉(zhuǎn)化為糖度值,并通過(guò)偽彩色成像技術(shù)生成了番茄表面糖度的二維分布圖。圖像清晰展示出糖度在果實(shí)不同區(qū)域的梯度變化,實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)值檢測(cè)”到“圖像化表達(dá)”的跨越。
該可視化結(jié)果與研究中同步開(kāi)展的相位成像檢測(cè)結(jié)論相吻合,印證了高光譜成像在成分空間分布檢測(cè)中的可靠性與實(shí)用性。
FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng)具備波段范圍寬、成像效率高、操作靈活等特點(diǎn),適用于實(shí)驗(yàn)室研究與產(chǎn)線化檢測(cè)場(chǎng)景。本研究不僅驗(yàn)證了該系統(tǒng)在番茄糖度檢測(cè)中的有效性,也為其他果蔬的內(nèi)部成分(如酸度、水分、維生素等)分布分析、病害早期識(shí)別、成熟度判斷等提供了可借鑒的方法框架。
彩譜科技在高光譜成像領(lǐng)域持續(xù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品迭代,致力于為農(nóng)業(yè)檢測(cè)、食品工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域提供更完善的光譜成像解決方案,助力產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)與品質(zhì)控制體系構(gòu)建。
(論文原文可通過(guò)www.cnki.net搜索《基于相位成像的番茄果實(shí)糖度檢測(cè)》進(jìn)行閱讀)
產(chǎn)品推薦
FigSpec FS-13高光譜相機(jī)(線掃描)

產(chǎn)品特點(diǎn)
1. 光譜范圍:400-1000nm
2. 光譜分辨率:優(yōu)于2.5nm
3. 光譜波段:1200
4. 空間像素?cái)?shù):1920
