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# 目標
本應用說明探討了高光譜成像 (HSI) 技術如何改善食品質量和安全檢測,特別是檢測咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10、FX17 和 SWIR 相機,探索了 HSI 技術如何檢測異物和污染物,以確保食品加工的質量和安全。
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#食品質量和安全挑戰概述
食品制造商在識別污染物(例如異物)以保持質量標準方面面臨挑戰。檢測咖啡豆中的非咖啡物質(例如木棍、貝殼和石頭)對于確保質量和安全至關重要。
高光譜成像技術可以捕捉每個像素的光譜數據,根據光譜特征區分咖啡豆和潛在污染物,從而實現詳細的污染物檢測。該技術的非破壞性是食品行業的一大優勢,因為它可以在不損壞產品的情況下檢查產品。
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#食品質量檢測中的高光譜成像
在本研究中,測量了兩種咖啡豆和幾種污染物 使用Specim 的FX10、FX17 和 SWIR 高光譜相機,每臺相機都提供光譜范圍和分辨率:
Specim FX10
400-100納米
光譜分辨率:5.5nm
像素大小:約 0.176 毫米
Specim FX17
900-1700納米
光譜分辨率:8nm
像素大小:約 0.281 毫米
SWIR
1000-2500納米
光譜分辨率:12nm
像素大小:約 0.520 毫米
數據使用SpecimINSIGHT處理 , 是SpecimONE 數據處理平臺的一部分。
測試的污染物包括木棍、貝殼和石頭。記錄了每臺相機的光譜響應,以評估它們區分這些污染物和咖啡豆的有效性。
與傳統視覺系統相比,高光譜成像的附加值顯而易見:
1.咖啡豆和污染物都經過烘焙,因此顏色非常相似。因此,僅使用 RGB 相機無法區分它們。
2.咖啡豆和污染物的密度也相似,導致 X 射線成像無效。
3.然而,高光譜成像可以揭示材料的化學成分,使其成為該應用方法。
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#樣品測量和數據分析
Specim FX10 相機
Specim FX10 的光譜數據并未顯示出能夠可靠地將咖啡豆與污染物分離的特征,在光譜中觀察到的區分很小。
圖 2:咖啡豆和污染物的Specim FX10 光譜
正如預期的那樣,PLSDA 模型在從咖啡豆中分離污染物方面表現不佳。
圖3:基于FX10相關模型的 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)預測
Specim FX17 相機
Specim FX17 捕捉到了更多光譜特征,尤其是在 1200、1430 和 1700 nm 左右。這些峰值與咖啡的光譜一致,增強了區分污染物的能力。
我們還強調,可以使用適當的預處理技術來增強光譜差異。此外,可以定義僅覆蓋相關范圍的光譜感興趣區域 (ROI),這展示了 Specim FX 相機的另一個優勢。
圖 5:預處理后Specim FX17 相關的污染物(紫色)和豆類(橙色)光譜。
建模結果顯示咖啡豆和污染物之間分離得很好。
圖6:基于Specim FX17相關模型的預測 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)
SWIR相機
SWIR 相機展現出光譜特征。它涵蓋了 FX17 的光譜范圍,甚至超過,到達了 2500 nm。這一增加的范圍使該模型能夠包含更多與光譜標記,從而提高污染物檢測的準確性。
咖啡豆的 SWIR 光譜污染物的 SWIR 光譜
圖 7:咖啡豆和污染物的 SWIR 光譜
圖8:基于Specim SWIR相關模型的預測 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)
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# 結論
根據結果,Specim FX17 和 SWIR 相機均能有效識別污染物,但 SWIR 的準確度略高。然而,考慮到成本效益和與SpecimONE的兼容性,我們推薦使用 Specim FX17 相機來檢測咖啡加工過程中的污染物。
Specim FX10 模型
Specim FX17 模型
SWIR模型
在食品加工中應用高光譜成像可以提高產品安全性、減少浪費、提高質量控制標準,為制造商提供檢測污染物和確保最高質量標準的可靠工具。
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