用于食物分拣的光子高光谱成像

最近，光子学在提供营养和安全食品、建立食品工业可持续供应链方面做出了重大贡献。光谱测量设备和高光谱成像技术的应用提供了有关食品营养价值的详细信息，例如小麦收成中的蛋白质含量，以及鱼类种群的健康状况。本文概述了光子技术支持的高光谱成像如何帮助食品分拣。

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什么是高光谱成像？

高光谱成像是一种强大的分析技术，它将光谱学和成像学的能力结合在一起，以一种传统成像技术不可靠的方式收集有关物体表面结构、特征和成分的详细信息。

利用这种技术，可以为图像中的每个像素收集数百张不同波长的图像。因此，物体和材料可通过分析其独特的光谱特征来识别。

例如，人眼只有绿、蓝、红三种颜色受体，而高光谱成像技术能以精细的波长分辨率测量图像中每个像素的连续光谱。

收集到的数据以高光谱立方体的二维（2D）形式表示。从成分的光谱分析到数据采集，光子学（涉及光的操纵）发挥着至关重要的作用。

高光谱成像--工作原理和结果

高光谱成像技术结合了光谱学和成像学的工作原理，可收集物体的详细信息。利用这种技术，可以为图像中的每个像素收集数百张不同波长的图像。因此，物体及其构成材料可通过分析其独特的光谱特征来识别。

例如，人眼只有三种颜色受体：绿色、蓝色和红色，而高光谱成像技术可以在图像的每个像素中以精细的波长分辨率测量连续光谱。收集到的数据以高光谱立方体的二维（2D）形式表示。

生成的图像可提供有关物体化学和物理特性的光谱和空间信息。空间信息提供了有关材料空间分布和区域分割的数据，而光谱信息则有助于对材料进行识别和分类。

食品分拣在食品和饮料行业中的重要性

食品和饮料行业中的食品分拣可确保生产出质量令人满意的食品，并在食品供应链的不同阶段实施。虽然这一过程最初是为了清除食品中的异物，但后来其用途扩展到质量分析。

最近，数字分拣机取代了传统的人工分拣系统，以消除不需要的材料。数字分拣机由各种组件组成，工作原理各不相同。有些分拣机使用照相机，有些则使用激光，还有些将两者结合使用，通过底视图、顶视图或两者来分析商品。

食品和饮料行业中的高光谱成像技术

高光谱成像是指同时采用光谱和成像技术来评估被测产品中的不同成分及其空间分布。它是食品和饮料应用中的一种非侵入性和非破坏性工具。

主成分分析（PCA）是计算主成分的过程，与高光谱成像技术结合使用可改变光谱数据的基础。这种分析技术的结合使用不会干扰产品，也不会因为不符合质量标准而浪费产品。

高光谱成像技术用于食品和饮料行业，可在水果、蔬菜、肉类、谷物、乳制品、海藻和粉末等领域进行食品鉴定和分析。这种分析技术用于

分析食品中水分和脂肪的百分比

识别缺陷

鉴定产品质量

查找污染物

例如，《食品控制》（Food Control）杂志上报道的一项研究使用 400-1000 纳米光谱范围内的高光谱成像技术扫描掺杂了其他肉类的碎牛肉。研究采用了偏最小二乘回归（PLSR）、集合蒙特卡罗变量选择（EMCVS）和一系列光谱预处理等技术来预测样品中的牛肉含量。

在预处理光谱上使用 EMCVS 取得了良好的结果。所获得的结果是全范围的，并且使用九个最佳波长获得了极佳的预测结果。因此，该方法可用于检测和鉴别掺假碎牛肉。

同样，另一篇发表在《食品系统》上的文章报道了使用 400-1000 纳米范围内的高光谱成像技术和多元分析方法对哈斯鳄梨果实进行分类。高光谱成像获得的数据显示了与鳄梨成熟度和水分相关的特定光带。

这些信息可用于创建预测牛油果水分含量的模型。此外，本研究提出的模型非常准确，符合牛油果水分和干度的标准。

高光谱成像有助于检测表面缺陷，并根据其质量进行分类。发表在《食品科学杂志》上的一篇文章报道了使用在线高光谱分选设备检测整个表面缺陷的情况。在这篇文章中，使用在线检测分拣设备收集了脐橙的图像数据，光谱图像聚焦于 1655.72 纳米波峰。

通过调整光线，更好地观察橙子的边缘，实现了表面缺陷检测的准确性。分拣的准确率为 100%，显示了该方法在检测表面缺陷方面的灵敏度和效率。

结论

总之，光子支持的高光谱成像技术具有巨大的潜力，可以彻底改变食品和饮料行业的食品分拣流程。高光谱成像技术能够捕捉详细的光谱信息，然后进行精确分析，这极大地促进了食品行业的质量评估过程。

这项技术能够高效、准确地检测食品的缺陷、成熟度和其他不同属性。此外，高光谱成像技术还为高通量实时分拣系统铺平了道路，使其成为检测食品缺陷和质量属性的可靠分析技术。

当务之急是探索具有成本效益的制造方法，使小规模食品工业更容易获得这项技术。行业利益相关者、研究人员和政策制定者的共同努力有助于制定相关法规，确保在食品加工行业安全实施光子高光谱成像技术。

来自 AZoOptics 的更多信息：高精度光学计量技术及其原理

参考文献：

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