利用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和老化

監測和控制食品質量對于追求利潤和負責任的食品生產至關重要。特別是對于水果和蔬菜來說，它們比其他食品更加敏感，必須新鮮出售和加工才能更加有價值和更加健康。高光譜成像為自動質量控制系統提供了重要的數據，以確保食品的高質量。

用specim FX10高光譜相機測量李子和番茄的老化

食品的生長天數是評價食品新鮮程度時需要量化的一個重要參數。在這樣的背景下，水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要觀察和監測的兩個最基本的參數。高光譜相機可以觀察水果和蔬菜在整個成熟過程中的光譜變化。

在這項研究中，我們使用specim FX10高光譜相機和實驗室推掃平臺對李子和番茄進行了20天的檢查，以評估其老化過程(圖1)。specim FX10高光譜相機是一種可見光-近紅外波段(VNIR)相機，覆蓋光譜范圍從400到1000納米。分析的第一部分著重于樣品隨時間變化的光譜特征。在此基礎上，建立了番茄和李子的老化過程回歸模型。

樣品的照片與高光譜數據一起被拍攝下來。圖片顯示，李子的新鮮度，尤其是西紅柿，隨著時間的推移，會逐漸下降(圖2)。在一個西紅柿和李子的中間開一個小口。它似乎對加速番茄的衰老有實質性的影響，但對李子沒有影響。

光譜反射率揭示化學變化

在每天進行光譜測量時(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)對每個李子和番茄進行矩形框選。圖4中僅顯示了第1天、第13天和第20天的光譜，以簡化結果的顯示。光譜在選擇區域上取平均值。

番茄的光譜差異比李子更顯著。這在第1天、第13天和第20天拍攝的照片中已經可以看到(圖3)。

光譜揭示了水果和蔬菜中隨時間發生的化學變化。李子和西紅柿在生長初期都是綠色的，因為它們含有葉綠素。但在成熟時，葉綠素會分解成另一種化學物質。對于番茄來說，葉綠素分解成番茄紅素，這就解釋了它的紅色。這種化學變化解釋了李子和番茄在550到750nm之間的光譜變化。水果和蔬菜的成熟過程也會影響水分，影響它們在970納米處的光譜。其他性質(例如，糖含量)也會隨著時間的推移而變化，形成反射率光譜。

回歸模型來量化老化

建立回歸模型量化李子和番茄的老化(圖4)。成像日為實際回歸變量。 李子的R2為0.81，而番茄的R2為0.91。這些是根據其他選擇計算的，而不是用于訓練模型的選擇。實際值與預測值的回歸圖如圖5所示。

對于李子，該模型是基于將光譜范圍從588nm到976nm。對于番茄，該模型基于445nm到993nm之間的光譜波段。

結論

Specim FX10高光譜相機適用于測量水果和蔬菜的成熟度和老化，因為它對農產品的新鮮度相關特征很敏感。在建立典型回歸模型時，可以將實驗室測量值作為開發和驗證模型的參考值。

FX10高光譜相機在可見-近紅外(VNIR)下工作，為監測生鮮食品的產品質量提供了一種有效的工具。與傳統的基于點的方法相比，高光譜成像由于其非破壞性的性質，通過圖譜合一的檢測方式，是一種特別適用于食品分級、分類和分類的方法。在各種工業、農業的應用中，通過高光譜分辨率的光譜信息與成像相結合的無損檢測方法，及時提供各種成分、異物檢測和質量損傷情況等，形成“征兆圖”，供診斷、決策和風險評估等使用。

另外，通過廣泛實驗和實際應用，發現大部分物質成分，在近紅外900-1700nm，和短波紅外1000-2500nm有較好的吸收反射，在此波段范圍光譜特征明顯。建議同種應用，不同物質檢測需采用合適的波長范圍產品。

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