通過使用高光譜成像，我們可以評估水果和蔬菜的成熟度和老化情況。

保證食品質(zhì)量是追求利潤與負責(zé)任的食品生產(chǎn)過程中至關(guān)重要的事情。特別是對于水果和蔬菜來說，它們相較其他食品更加敏感，因此必須保持新鮮狀態(tài)才能保持其價值和健康。高光譜成像技術(shù)為自動化質(zhì)量控制系統(tǒng)提供了重要數(shù)據(jù)，以保證食品的優(yōu)質(zhì)水準。

使用SINESPEC賽斯拜克SP130M高光譜相機來評測李子和番茄的老化情況。

評估食品新鮮程度時，食品的生長天數(shù)是必須量化的一個關(guān)鍵指標(biāo)。在這種情況下，水果和蔬菜的成熟度和硬度是兩個基本參數(shù)，需要觀察和監(jiān)測。通過使用高光譜相機，可以觀察水果和蔬菜在成熟過程中的光譜變化。

在這項研究中，我們使用了SINESPEC賽斯拜克SP130M高光譜相機和實驗室推掃平臺對李子和番茄進行了為期20天的檢查，以評估它們的老化過程（見圖1）。SINESPEC賽斯拜克SP130M高光譜相機是一種涵蓋可見光-近紅外波段（VNIR）的相機，能夠覆蓋從400到1000納米的光譜范圍。研究的第一階段主要集中在樣品光譜特征隨時間變化的分析?；诖?，我們建立了番茄和李子的老化過程回歸模型。

圖1

圖2

實驗中使用了SINESPEC賽斯拜克SP130M相機，在40×20推掃平臺上放置了3個李子和3個西紅柿樣本。對這些樣本進行了為期20天的測量。

采用高光譜數(shù)據(jù)，與樣品照片一起捕捉下來。從照片中可以看出，隨著時間推移，李子的新鮮度逐漸下降，尤其是西紅柿（見圖2）。通過在一個西紅柿和李子的中間開一個小口，發(fā)現(xiàn)這種操作似乎對加速番茄的衰老有明顯的影響，但對李子則沒有影響。

圖3

這里是第3張圖片，分別展示了第1天、第13天和第20天的樣本照片。

通過光譜反射率可以揭示出化學(xué)變化。

對于每個李子和番茄，在進行每天的光譜測量時（即第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天），需要進行矩形框選。為了簡化結(jié)果的展示，圖4中只顯示了第1天、第13天和第20天的光譜。在所選區(qū)域內(nèi)取光譜的平均值。

從第1天到第20天，拍攝的照片顯示出番茄的光譜差異比李子更加明顯(圖3)。

光譜可以展示水果和蔬菜中隨著時間發(fā)生的化學(xué)變化。李子和西紅柿在初始階段都呈現(xiàn)綠色，因為它們富含葉綠素。然而，在成熟過程中，葉綠素會分解成另一種化學(xué)物質(zhì)。對于西紅柿而言，葉綠素會轉(zhuǎn)化成番茄紅素，這也解釋了為何它呈現(xiàn)紅色。這種化學(xué)變化導(dǎo)致了李子和西紅柿在550到750nm之間的光譜變化。此外，水果和蔬菜的成熟程度也會影響水分含量，并進而影響它們在970納米處的光譜。隨著時間的推移，其他特性（如糖含量）也會發(fā)生變化，從而在反射率光譜中留下痕跡。

圖4

圖4展示了李子和番茄的偽彩圖，包括第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天的數(shù)據(jù)。每個數(shù)據(jù)集從左到右排列在一個單一的數(shù)據(jù)集中（鑲嵌圖）。每個番茄和李子的平均光譜分別顯示在第1天（白色）、第13天（粉色）和第20天（紫色）。

利用回歸模型來衡量老化的程度。

在圖4中，我們建立了回歸模型來量化李子和番茄的老化情況。圖中的橫軸代表成像日，是我們用來進行實際回歸的變量。根據(jù)我們的計算，李子的R2值為0.81，番茄的R2值為0.91。這些R2值是基于其他選擇進行計算的，并非用于模型訓(xùn)練的選擇。根據(jù)實際值和預(yù)測值的對比，我們得到了回歸圖，如圖5所示。

圖5

針對李子，這個模型是基于光譜范圍從588nm到976nm的數(shù)據(jù)。對于番茄而言，該模型則使用了445nm到993nm之間的光譜波段進行訓(xùn)練。

熱區(qū)圖呈現(xiàn)了三個李子和三個西紅柿在不同天數(shù)下的回歸模型輸出。數(shù)據(jù)采集分別在第1、2、3、6、9、13、14、16、17、20天進行，熱區(qū)圖的時間跨度為第1天至第25天。從左到右依次是每個采集日期對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

圖6

圖6展示了對兩個模型進行實際值和模型預(yù)測值對比的結(jié)果，這些模型是用來測量李子和西紅柿的老化程度的。

結(jié)論

賽斯拜克sinespecSP130M高光譜相機的應(yīng)用范圍包括測量水果和蔬菜的成熟度和老化程度，因為它能夠高度敏感地捕捉到農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度相關(guān)特征。在建立經(jīng)典回歸模型時，可以將實驗室測量結(jié)果作為開發(fā)和驗證模型的參考值。

SP130M高光譜相機在可見-近紅外(VNIR)范圍內(nèi)工作，可有效監(jiān)測生鮮食品的產(chǎn)品質(zhì)量。相比傳統(tǒng)的基于點的方法，高光譜成像具有非破壞性，通過圖譜合一的檢測方式，特別適用于食品分級和分類。在各種工業(yè)和農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，高光譜成像結(jié)合分辨率更高的光譜信息，提供各種成分、異物檢測和質(zhì)量損傷情況等，形成“征兆圖”，供診斷、決策和風(fēng)險評估等使用。

通過廣泛的實驗和實際應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)物質(zhì)成分在近紅外900-1700nm和短波紅外1000-2500nm的波段中表現(xiàn)出很好的吸收和反射特性，并且這些波段中的光譜特征非常明顯。因此建議，在進行相同類型的應(yīng)用時，應(yīng)選擇合適的波長范圍產(chǎn)品來檢測不同的物質(zhì)。