基于多光譜圖像技術(shù)的食品質(zhì)量檢測(cè)方法

付洪妍

（南開區(qū)教育綜合服務(wù)中心，天津 300102）

食品質(zhì)量的問(wèn)題一直是我國(guó)質(zhì)量安全檢測(cè)單位的關(guān)注重點(diǎn)，在人們生活質(zhì)量呈現(xiàn)一種上升趨勢(shì)后，與此方面相關(guān)的研究受到了越來(lái)越多人的關(guān)注。食品生產(chǎn)商為了促進(jìn)群體的消費(fèi)，制作食品的工序越來(lái)越多，生產(chǎn)的食品種類也越來(lái)越多，但隨之帶來(lái)的食品質(zhì)量與食品安全問(wèn)題也逐漸增多。在工業(yè)化發(fā)展進(jìn)程持續(xù)加快的社會(huì)背景下，新型食品添加劑的安全性成為了消費(fèi)者的關(guān)注核心，多個(gè)國(guó)家都曾發(fā)生過(guò)由于食品質(zhì)量不達(dá)標(biāo)而引起的安全性問(wèn)題，如禽流感、瘋牛病等[1]，我國(guó)早期的三鹿奶粉事件也是由于食品質(zhì)量不達(dá)標(biāo)導(dǎo)致的。

為了加強(qiáng)對(duì)食品質(zhì)量的管控效果，技術(shù)單位提出了場(chǎng)景檢測(cè)、定量檢測(cè)等質(zhì)量檢測(cè)手段，但大部分檢測(cè)方法所需要耗費(fèi)的成本較高，且一些檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在不同程度上對(duì)食品質(zhì)量檢測(cè)造成負(fù)面干擾[2]。因此，本研究提出了多光譜圖像技術(shù)應(yīng)用于食品質(zhì)量檢測(cè)的建議，通過(guò)像素識(shí)別的方式，對(duì)焦點(diǎn)信息和質(zhì)量信息進(jìn)行深度檢測(cè)。目前，此項(xiàng)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到光學(xué)圖像識(shí)別、電子數(shù)據(jù)處理等研究領(lǐng)域，但食品質(zhì)量檢測(cè)等領(lǐng)域還未涉足。本文借鑒早期研究成果，對(duì)此方面進(jìn)行設(shè)計(jì)與研究，致力于為消費(fèi)者提供更加安全的食品。

1 食品質(zhì)量檢測(cè)方法

1.1 基于多光譜圖像技術(shù)的食品多光譜圖像獲取

在對(duì)食品質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，引入多光譜圖像技術(shù)，首先要對(duì)食品的多光譜圖像進(jìn)行獲取。利用多光譜成像儀，見圖1，根據(jù)不同食品結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過(guò)調(diào)節(jié)波長(zhǎng)掃描從可見光到近紅外共20個(gè)波段的信息，形成一個(gè)具有高分辨率的光譜圖像，并在光譜圖像中獲取每個(gè)像素上的400～950 nm信息[3]。

圖1 多光譜成像儀結(jié)構(gòu)示意

將上位機(jī)與多光譜成像儀連接，并在上位機(jī)當(dāng)中的VideometerLab軟件上對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行處理，其具體操作為：①將多光譜成像儀和VideometerLab打開，在軟件當(dāng)中對(duì)成像儀進(jìn)行初始化，并啟動(dòng)發(fā)光二極管當(dāng)中的光脈沖序列，預(yù)熱25 min；②在顯示界面當(dāng)中通過(guò)“Up”按鈕實(shí)現(xiàn)成像儀的上下運(yùn)動(dòng)。將被檢測(cè)的食品放入到樣品臺(tái)上，在確保檢測(cè)環(huán)境為封閉狀態(tài)時(shí)，根據(jù)被檢測(cè)食品的大小，對(duì)其位置進(jìn)行調(diào)節(jié)；③通過(guò)自動(dòng)校光設(shè)置，定義曝光參數(shù)的動(dòng)態(tài)范圍，利用成像儀對(duì)其進(jìn)行拍攝；④經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)后，啟動(dòng)VideometerLab的圖像采集功能，并針對(duì)需要進(jìn)行檢測(cè)的食品多光譜圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，完成對(duì)食品多光譜圖像的獲取。

1.2 建立基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的食品質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

在上述食品多光譜圖像的基礎(chǔ)上，對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，為確保評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性引入化學(xué)計(jì)量學(xué)，構(gòu)建一個(gè)食品質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[4]。通過(guò)非線性映射函數(shù)簡(jiǎn)化對(duì)食品質(zhì)量的評(píng)價(jià)過(guò)程，模型可用如下公式表示：

式中，R表示基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的食品質(zhì)量評(píng)價(jià)模型；I表示食品質(zhì)量評(píng)價(jià)校準(zhǔn)集中的數(shù)據(jù)；y表示被檢測(cè)食品的質(zhì)量測(cè)量值；yi表示被檢測(cè)食品的質(zhì)量預(yù)測(cè)值；表示被檢測(cè)食品的質(zhì)量平均值。

由于上述獲取到的食品多光譜圖像當(dāng)中含有與待測(cè)質(zhì)量無(wú)關(guān)的因素，為了防止這一部分因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成的影響，需要將圖像當(dāng)中無(wú)用信息剔除，以此提高食品質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)能力和穩(wěn)定性。

1.3 食品質(zhì)量定量與定性評(píng)價(jià)

根據(jù)食品質(zhì)量定量和定性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)校準(zhǔn)及樣本點(diǎn)正確判別率作為評(píng)價(jià)輔助，開展針對(duì)食品質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)。在多光譜圖像和基于化學(xué)計(jì)量學(xué)的食品質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)對(duì)被檢測(cè)食品的特性進(jìn)行描述和判斷。針對(duì)影響食品質(zhì)量的各項(xiàng)指標(biāo)，得出其定量評(píng)價(jià)結(jié)果計(jì)算公式：

式中：H表示食品質(zhì)量定量評(píng)價(jià)結(jié)果；K表示評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的定量數(shù)值；Q表示用于對(duì)食品質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)的權(quán)重分配數(shù)值。根據(jù)上述公式計(jì)算得出食品質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)結(jié)果。

針對(duì)食品質(zhì)量的定性評(píng)價(jià)，可不采用數(shù)學(xué)方法，結(jié)合多光譜圖實(shí)際表現(xiàn)、狀態(tài)等觀察得出的結(jié)果，針對(duì)食品質(zhì)量進(jìn)行定性結(jié)論的價(jià)值判斷[5]。根據(jù)不同類型食品質(zhì)量等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)其質(zhì)量等級(jí)進(jìn)行判斷。以禽畜水產(chǎn)罐頭為例，一級(jí)為色澤、淀粉含量、蛋白質(zhì)含量等指標(biāo)均在優(yōu)級(jí)和一級(jí)品等級(jí)；二級(jí)為色澤、蛋白質(zhì)含量等指標(biāo)均在一級(jí)品等級(jí)；三級(jí)為色澤、蛋白質(zhì)含量等指標(biāo)均在普通級(jí)等級(jí)內(nèi)。通過(guò)從多光譜成像儀獲取到的圖像，可以直接對(duì)食品的光澤進(jìn)行觀察，以此對(duì)其進(jìn)行定性評(píng)價(jià)。

2 兩種食品質(zhì)量檢測(cè)方法CR值比較

結(jié)合本文上述內(nèi)容，引入一種全新的多光譜圖像技術(shù)應(yīng)用到食品質(zhì)量檢測(cè)中。為確保實(shí)驗(yàn)的可對(duì)比性，選擇將新的檢測(cè)技術(shù)與傳統(tǒng)基于化學(xué)儀器分析技術(shù)的檢測(cè)方法，針對(duì)5種不同類型食品，對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可對(duì)比性，選擇將兩種方法完成檢測(cè)后的檢測(cè)結(jié)果正確率作為實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算公式如式（3）：

式中：CR表示兩種方法檢測(cè)結(jié)果的正確率，Nc表示正確檢測(cè)樣本數(shù)量；Nnc表示錯(cuò)誤檢測(cè)樣本數(shù)量。根據(jù)上述公式對(duì)兩種檢測(cè)方法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行記錄，并繪制成如表1所示的檢測(cè)結(jié)果對(duì)比表。從表1的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，針對(duì)5種不同類型的食品，本文檢測(cè)方法的CR值明顯高于傳統(tǒng)檢測(cè)方法的CR值。由于CR值越高代表檢測(cè)結(jié)果的正確率越高，檢測(cè)效果越理想，實(shí)驗(yàn)證明，引入多光譜圖像技術(shù)后，食品質(zhì)量檢測(cè)方法的檢測(cè)準(zhǔn)確性得到提升，并且通過(guò)多光譜成像儀的應(yīng)用，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)食品質(zhì)量的快速檢測(cè)。

表1 兩種食品質(zhì)量檢測(cè)方法檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

3 結(jié)語(yǔ)

多光譜圖像技術(shù)的出現(xiàn)和在食品質(zhì)量檢測(cè)當(dāng)中的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)食品種類、產(chǎn)地、真?zhèn)蔚冗M(jìn)行快速、準(zhǔn)確地鑒別。同時(shí)，在食品工業(yè)領(lǐng)域中對(duì)多光譜圖像技術(shù)進(jìn)行廣泛應(yīng)用也能夠進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)食品工業(yè)技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新，為食品行業(yè)帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。