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        SPECIM高光譜相機在食品檢測方面的應用 ——陳皮異物監測

        時間:2022-06-30 點擊次數:412

        SPECIM高光譜相機在食品檢測方面的應用

        ——陳皮異物監測



        1. 描述

           陳皮是一種良好的藥材,也是一種常見的食材,對人們的健康與生活有非常大的幫助。但是陳皮在收集過程中,常常會混有其他物質,例如樹葉、煙頭等與陳皮顏色相近的雜質。本實驗通過使用Specim高光譜相機來做陳皮混合物的檢測。

        陳皮1.png


        2. 原理

            高光譜成像技術是一種圖像及光譜融合的技術,可同時獲取研究對象的空間及光譜信息。圖像數據反映物體的外部特征、表面缺陷及污斑情況,光譜數據用于分析物體內部結構及成分。

            Specim高光譜相機采用線陣推掃的成像方式,通過相機和被拍攝物體之間有相對運動,獲取目標區域的所有樣本的圖像數據和光譜信息數據。在地面端,大多是采用相機固定而讓被測物體移動,如圖1;也可以采用被測物處于靜止固定狀態,而相機通過電機控制運動,如圖2;若是結合無人機上的應用,則把相機掛載在無人機上移動而物體本身不動。這里我們采用固定相機,而把物體放在位移臺上進行拍攝(可以是傳送帶或者其他移動裝置)。

        陳皮2.png 

        ---圖1---

         


        1656291337534235.jpg

        ---圖2---



        3. 實驗過程

        3.1 準備樣品,未檢測的樣品如下。

        蒂頭、樹葉、陳皮、創可貼、煙頭等。

         陳皮1.png


        3.2 設備及軟件準備

        a)準備光源:寬譜鹵素燈,光譜比較全。

        陳皮4.png

        b)位移臺:   LabScanner 40 x 20位移臺,如上圖1所示。

        c)所用設備:   Specim Fx10e 高光譜相機(400-1000nm)。

        1656291421592346.png


        d)Specim Insight分析軟件

        INSIGHT是高光譜圖像數據的離線處理軟件,用戶可在其中實現瀏覽查看樣本數據、訓練分類模型、驗證分類效果等操作,以建立應用程序供實時檢測使用。軟件支持查看光譜曲線和散點圖及時空序列信息,還包含有偏最小二乘法判別分析(PLS-DA),主成分分析(PCA)和光譜角制圖(SAM)多種算法,便于用戶快速得到準確的運算結果

        1656291466860686.png


        3.3 測試

        規整擺放待測物體

        從上到下,分別為 蒂頭、樹葉、陳皮、創可貼、煙頭。

        使用LabScanner進行掃描成像。

         陳皮7.png


        打亂放置,雜亂無章排放,重新采樣一次。

         陳皮8.png


        3.4 分析

        本次測試樣品中共有5種物質類型,每種物質會有生成特有的光譜曲線,通過原廠軟件分析所有物體的光譜特征和內嵌的光譜算法,可以正確的區分不同樣品類型并能賦予對應的不同顏色。

         1656291531199338.png

          ---五條光譜曲線---

         

        1656291578982297.png  

        ---整齊擺放---


        棕色 :蒂頭

        綠色 :樹葉

        橙色 :陳皮

        粉色 :創可貼

        藍色 :煙頭


         1656291615529807.png

        ---雜亂擺放---

        棕色 :蒂頭

        綠色 :樹葉

        橙色 :陳皮

        粉色 :創可貼

        藍色 :煙頭

                      

        另外,可以將某次分析好的結果做成Mode模型,下次直接使用就能得到檢測果。


                   

        4. 實驗總結

          通過光譜識別的方法,用Specim Fx10e(400-1000nm)高光譜相機可以很好的做出陳皮等

        混合物的識別,并且準確率高,速度快。

        質量控制和異物檢測在食品工業中至關重要。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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