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      使用高光譜成像評估水果和蔬菜的成熟度和新鮮度

      發(fā)布時(shí)間: 2024-05-30  點(diǎn)擊次數: 249次

      監測和控制食品質(zhì)量是食品生產(chǎn)中最重要的一環(huán)。特別是水果和蔬菜比其他食品更加敏感,新鮮健康的才更有價(jià)值。高光譜成像為自動(dòng)質(zhì)量控制系統提供了關(guān)鍵數據,以確保食品的高質(zhì)量。

      使用Specim FX10高光譜相機測量李子和番茄的老化

      新鮮度對評估水果和蔬菜的品質(zhì)十分重要,成熟度和堅實(shí)度是需要觀(guān)察和監控的兩個(gè)最基本的質(zhì)量指標。高光譜相機能夠觀(guān)察水果和蔬菜在成熟過(guò)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(shí)驗室掃描儀對李子和番茄進(jìn)行了為期20天的觀(guān)測,以評估老化過(guò)程。Specim FX10是一臺覆蓋400-1000nm光譜范圍的可見(jiàn)光-近紅外(VNIR)相機。分析的第一部分側重于樣本隨時(shí)間變化的光譜特征,然后提出了番茄和李子新鮮度的回歸模型。

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      使用FX10拍攝了樣本的照片以及高光譜數據。照片顯示,番茄和李子的新鮮度隨時(shí)間明顯下降(圖2)。在其中一個(gè)番茄和李子的中間做了一個(gè)小切口,對加速番茄的老化有顯著(zhù)影響,但對李子沒(méi)有影響。

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      光譜反射揭示化學(xué)變化

      在進(jìn)行光譜測量的第1、2、3、6、9、13、14、16、17、1920天,每個(gè)李子和番茄上都選擇矩形區域統計了反射光譜。為了便于閱讀結果,圖3僅呈現了在第1天、第13天和第20天獲得的光譜,番茄的光譜差異比李子更顯著(zhù)。在圖2的照片中已經(jīng)可以看出差異。

      光譜曲線(xiàn)揭示了水果和蔬菜內部隨時(shí)間推移發(fā)生的化學(xué)變化。李子和番茄在早期生長(cháng)階段因為葉綠素呈現綠色,但當它們成熟時(shí),葉綠素分解成另外一種化學(xué)物質(zhì)。對于番茄來(lái)說(shuō),葉綠素分解成番茄紅素,成熟的番茄則呈現為紅色。這種化學(xué)變化解釋了李子和番茄在550-750nm之間的光譜變化。水果和蔬菜的成熟過(guò)程也會(huì )影響水分水平或結構,水分的對應光譜體現在970nm處。除此之外,其他化學(xué)屬性(如糖含量)也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間變化而變化,多種化學(xué)變化塑造了各時(shí)間段的光譜曲線(xiàn)。

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      回歸模型量化新鮮度

      在這項研究中,建立了一個(gè)回歸模型來(lái)量化李子和番茄的新鮮度。成像天數做為實(shí)際的回歸變量,李子和番茄分別基于588-976nm445-993nm的光譜范圍進(jìn)行預測回歸分析,R2分別能達到0.810.91。實(shí)際值與預測值的回歸圖在圖5中呈現。

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      結論

      Specim FX10相機適用于測量水果和蔬菜的成熟度和新鮮度,因為它對與農產(chǎn)品新鮮度相關(guān)的特征十分敏感。在構建典型的回歸模型時(shí),經(jīng)常采用有損的實(shí)驗室測量值來(lái)作為參考進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和驗證,這個(gè)研究顯示,采用測量天數作為回歸變量依然可以很好的預測果蔬新鮮程度。因此,有損的實(shí)驗室指標對于獲取果蔬的新鮮度并不是必,高光譜可以實(shí)現真正的無(wú)損預測與評估。

      在可見(jiàn)光-近紅外(VNIR)下工作的高光譜相機為監測新鮮食品品質(zhì)提供了有效的工具。與傳統的基于點(diǎn)的方法相比,高光譜成像具有無(wú)損、非破壞性的優(yōu)勢,是一種特別適合食品分級、分選和分類(lèi)的方法。

       

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