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高光譜成像技術在農產品檢測中的應用淺析

2019-08-16 01:56:21李進蓉
農民致富之友 2019年23期
關鍵詞:分析檢測

李進蓉

在人們的日常生活中,農產品是最為重要的物質,因此其質量會影響人體的健康。為了能夠更好的滿足人們需求,需要積極做好農產品的檢測工作。為了保障農產品檢測結果的精準性,同時避免對農產品外觀的影響,可以將高光譜成像技術應用在農產品的檢測之中。對此,筆者做出如下分析。

一、高光譜成像技術在農產品檢測中的應用前景

在現階段的研究中,高光譜成像技術主要是實現對光譜信息的快速獲取。但是,部分研究團隊依然采用獨立的方式對農產品進行檢測,并未將投射技術、熒光技術,高光譜成像技術進行結合。實際上,只有將不同的技術進行結合,才能夠最大程度上提高檢測結果的精準性。對于高光譜成像技術特點而言,是對農產品的內部品質、外部品質進行同步檢測。如果將其與其他檢測技術進行有機結合,可以實現對農產品的綜合評價。由此能夠發現,該技術具有良好的應用前景。高光譜技術的優勢,主要得益于軟件部分、硬件部分的功能。其中,主要涉及光源模塊、傳感器、光學模塊、圖像采集與數據分析處理模塊等,各個部件均為常用的軟件設備。不僅如此,高光譜成像技術將成像儀作為其核心部件,從而可以采用更快速的方式獲取檢測對象的信息。然后利用透射光、反射光的原理實現成像,為后續的分析提供有價值參考。

二、高光譜成像技術在農產品檢測中的應用策略

1、檢測果蔬的內部品質

運用高光譜成像技術對果蔬內部品質進行檢測,可以實現無損檢測的目的。這一過程中,主要對果蔬的軟硬程度、成熟度、糖度以及含水量進行相應的測試。實際上,高光譜成像技術的無損檢測方式,非常適合應用于果蔬內部的檢測,有效彌補了傳統人工檢測方式存在的不足。同時,保障最終檢測結果的準確性。對于果蔬而言,糖度是其中最重要的檢測指標,影響著果蔬的品質以及口感。因此,運用高光譜成像技術對果蔬進行內部品質檢測,可以實現對糖分的有效分析。

例如:在對哈密瓜進行內部品質檢測的過程中,可發揮高光譜成像技術的優勢,實現對哈密瓜的無損檢測。在形成發射光譜以后,可以利用SMLR、PCR、PCA完成相關圖像模型的建立,對去皮哈密瓜、帶皮皮哈密瓜進行分別檢測。利用以上三種方式對哈密瓜含糖程度檢測,發現去皮哈密瓜的含糖量檢測,最有效的方式是SMLR,為工作人員的有效判斷提供有價值的依據。

2、檢測果蔬的外部品質

對于果蔬外部品質的無損檢測,主要包含表面特征、形狀、大小與顏色等。在傳統的人工檢測中,主要采用分類的方式,對果蔬外部品質進行分析。但是由于主觀因素、肉眼觀察的不足,最終檢測的結果會形成一定的誤差。為了避免上述問題的出現,可以采用高光譜成像技術,對果蔬外部品質進行檢測。采用此種方式能夠對果蔬的凍傷、擦傷等情況進行科學分析。對于果蔬的擦傷而言,通常是在運輸、采摘過程中形成的。不僅如此,長時間的存儲也會導致果蔬發生氧化現象,甚至會出現嚴重的腐爛問題。

通常情況下,可以采用肉眼的方式對中期問題、晚期問題進行察覺,但是果蔬所形成的早期損傷,并不能通過肉眼進行分析與判斷。因此,需要通過高光譜成像技術,實現對果蔬外部損傷的檢測。例如:在檢測蘋果擦傷程度的過程中,可以利用高光譜成成像技術開展工作。通過分析以后,可以將蘋果的擦傷程度分為短波紅外波段內損傷、近紅外損傷與可見損傷。然后,采用相關的函數建立蘋果外觀檢測的模型,最終獲得更具準確性的蘋果擦傷程度。

3、檢測肉類的品質

在肉類產品的檢測中,高光譜成像技術實際上發揮著十分重要的作用,能夠對肉制品的大腸桿菌、蛋白質、嫩度、水分、肌內脂肪、pH值、顏色等進行針對性檢測。最終,會形成一個具有較高分辨率的圖像。以高光譜成像技術為基礎,可以對牛肉、火腿、雞肉、豬肉等進行無損檢測。例如:在檢測豬肉品質的過程中,可以采集不同的樣本,形成400納米至1100納米范圍的高光譜圖像。隨后可以利用函數的相關知識,實現對豬肉高光譜圖像特征的分析、計算。

然后將相應的參數擬合為具有特征性的散射曲線,實現多元線性回歸模型的構建,最終獲取豬肉品質檢測的結果。需要注意的是,如果單純采用高光譜成像技術對豬肉品質進行檢測,那么最終的結果具有片面性。主要是該技術在檢測大腸桿菌、嫩度的方面并沒有達到理想效果。因此,需要將該技術與岡伯茨函數進行結合,實現對技術不足的有效彌補,提升豬肉檢測結果的可信程度。

4、檢測谷物的品質

在我國的農作物種類中,谷物是其中重要的構成部分,同時也是人們日常食用的主要糧食作物。在經濟高速發展的過程中,人們的生活水平有了明顯提高,對谷物品質的要求也明顯提升。對此,相關人員可以采用高光譜成像技術,實現谷物品質的檢測目的。在實現無損檢測的同時,保障最終檢測結果的有效性。例如:對大米品質進行檢測時,可以充分發揮高光譜成像技術的作用,通過BPNM、PCA構建大米品質模型。經過分析以后發現,前者所形成的品質模型具有較強的準確性。另外,還可以通過高光譜成像技術對玉米、小麥等農作物的真菌感染情況予以分析,識別存在感染的農作物種子,從而推動我國的農業發展。

綜上所述,在農產品檢測過程中,高光譜成像技術憑借自身的優勢,已經廣泛應用在實際工作中,可以基于無損條件實現對農產品的質量檢測。將其作為前提,能夠對不同種類的農作物進行檢測,最終結合圖像實現對農產品質量、成分的有效分析。也就是說,應用高光譜成像技術能夠在很大程度上降低農產品檢測的難度,并進一步提高檢測結果的精準性,對于滿足人們的日常需求具有重要意義。

(作者單位:730499甘肅省景泰縣農產品質量安全檢驗檢測管理站)

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