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---高光譜技術(shù)在現代食品工程中的應用

北京卓立漢光儀器有限公司                 陳興海博士工程師
華南理工大學(xué)現代食品工程研究院 
愛(ài)爾蘭*科學(xué)院院士 
歐洲人文和自然科學(xué)學(xué)院院士               孫大文院士

      我們曾與大家分享過(guò)果蔬表面污染和損傷的檢測方法，也曾與大家分享過(guò)肉制品新鮮度的測試方法，今天我們要和大家一起分享一下我們日常生活中魚(yú)肉新鮮度的辨別方法！我們要通過(guò)高光譜成像技術(shù)用科學(xué)發(fā)現真相，將存儲時(shí)間不同冷凍程度不一的魚(yú)肉品質(zhì)進(jìn)行準確鑒別。

      高光譜成像技術(shù)是近二十年發(fā)展起來(lái)的基于多窄波段的影像數據技術(shù)，其 突出的應用領(lǐng)域是：遙感探測領(lǐng)域，高光譜成像技術(shù)也被越來(lái)越多的應用于一些民用領(lǐng)域。它結合了光學(xué)、光電子學(xué)、電子學(xué)、信息處理、計算機科學(xué)等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，是傳統的二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)有機結合在一起的一門(mén)新興成像技術(shù)。
 
      在北京卓立漢光儀器公司和華南理工大學(xué)現代食品工程研究院孫大文院士研究團隊多年的研究經(jīng)驗基礎下，利用高光譜成像技術(shù)對低溫存儲環(huán)境下的鮮魚(yú)和經(jīng)過(guò)解凍之后的冷凍魚(yú)作為研究對象，從光譜分析的角度出發(fā)，快速地對其魚(yú)肉片的屬性進(jìn)行分類(lèi)識別，進(jìn)而根據其研究的成果，將此項技術(shù)應用于快速在線(xiàn)檢測產(chǎn)線(xiàn)并提供依據。

高光譜相機（產(chǎn)品圖）

      利用我司研發(fā)生產(chǎn)的可見(jiàn)-近紅外高光譜成像儀（400nm-1000nm）分別獲取如下4種樣品的高光譜數據：新鮮鮮魚(yú)片、存儲在恒溫4°下（存儲時(shí)間為7天）的鮮草魚(yú)片、存儲在-20°及-40°下（存儲時(shí)間為30天）經(jīng)過(guò)解凍的冷凍草魚(yú)魚(yú)片。通過(guò)研究4種魚(yú)片的光譜特征，可以發(fā)現：這4種魚(yú)片的光譜曲線(xiàn)趨勢基本相同，但4種魚(yú)片在400-1000nm波段范圍內的光譜反射率不盡相同，冷凍魚(yú)片的反射率值明顯比鮮魚(yú)和解凍魚(yú)片的高，而冷凍在-20°的魚(yú)片比冷凍在-40°的魚(yú)片的反射率值高。4種魚(yú)片在560nm處都有魚(yú)種中的蝦青素和角黃素相對應的吸收峰存在。針對這些現象，我們深入研究了造成這4種樣品魚(yú)片反射率值不同的原因。

圖1 四種草魚(yú)的平均特征光譜曲線(xiàn)

      結合孫大文院士研究團隊提出的算法處理技術(shù)（獨立軟模式分類(lèi)法（SIMCA）、 小二乘法支持向量機（LS-SVM）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（PNN）結合一階導數預處理），進(jìn)一步對未知樣品進(jìn)行分類(lèi)識別，能夠利用其研究的分類(lèi)識別算法準確地判別出未知樣品中的具體特征（新鮮、冷凍、解凍）。此種算法分類(lèi)正確率（CCR）達到94.29%，進(jìn)而驗證了此算法能夠為高光譜技術(shù)在全光譜段范圍400nm-1000nm波段下不同存儲環(huán)境下魚(yú)肉片的屬性進(jìn)行分類(lèi)、識別。

      為了能夠在產(chǎn)線(xiàn)上快速地對未知樣品進(jìn)行分類(lèi)識別，同時(shí)降低高光譜數據的維度減少數據處理的時(shí)間，利用簡(jiǎn)化后的 小二乘支持向量機分類(lèi)結合一階導數預處理方法，結合Successive Projections Algorithm (SPA)選擇 佳波長(cháng)（446nm，528nm，541nm，596nm，660nm，759nm，970nm）的方式來(lái)對樣品進(jìn)行分類(lèi)判別，可達到非常好的預測精度，分類(lèi)的正確率可夠達到91.43%。

圖2 利用SPA方法選取7個(gè)特征位置

     
      研究結果表明：利用我司可見(jiàn)近紅外波段的高光譜成像儀能夠充分獲取不同種類(lèi)樣品的光譜數據，將光譜和影像做到圖譜合一。同時(shí)結合孫大文院士研究團隊提出兩種算法，可以更好地為不同種類(lèi)的魚(yú)片進(jìn)行快速分類(lèi)識別，通過(guò)選取合理特征光譜波段的分析算法SPA能夠更加地完成檢測，避免了全光譜段分析方法存在的弊端，充分利用優(yōu)化后的算法和特征光譜信息來(lái)完成建模工作，為下一步的在線(xiàn)檢測提供和理論依據。

      此次與華南理工大學(xué)‘現代食品工程研究院’研究團隊的合作，充分體現出我司在高光譜方面的技術(shù)優(yōu)勢和能力，并為后期在不同應用方向上實(shí)現在線(xiàn)檢測提供理論依據和。

文章下載地址：

http://www.sciencedirect。。ｃｏｍ/science/article/pii/S0260877415001028

我司對應產(chǎn)品鏈接：

http://www.zolix。。ｃｏｍ.cn/prodcon_370_375_367.html