基于太赫茲成像技術的茶葉基質表面多菌靈農殘分布與檢測分析

DOI： 10.13718/j.cnki.xdzk.2024.06.015

唐鑫，鄒佳岐，祝詩平，等．基于太赫茲成像技術的茶葉基質表面多菌靈農殘分布與檢測分析 ［J］．西南大學學報（自然科學版），2024，46（6）： 176-185．

收稿日期：20230521

基金項目：

國家自然科學基金項目（62005227，31771670）； 重慶市自然科學基金面上項目（cstc2020jcyj-msxmX0300）； 中央高?；究蒲袠I務費專項資金項目（XDJK2019C081）．

作者簡介：

唐鑫，碩士研究生，主要從事太赫茲光譜檢測技術研究．

通信作者： 周勝靈，博士，副教授．

摘要：

采用太赫茲（THz）成像技術實現茶葉復雜基質上多菌靈定位及質量濃度分析．首先提取多菌靈壓片THz光譜，得到位于1.15 THz和1.32 THz處的特征吸收峰，證明了太赫茲光譜檢測多菌靈成分的有效性．其次，對比不同茶葉基質上多菌靈成像效果，確定最佳樣本制備條件； 制備800，1 700，2 300，3 000，3 700，4 500，5 000 mg/L 7個不同質量濃度的茶葉農殘樣本，采用時域切片法，選擇時間延遲為13.98 ps進行成像，并進行超分辨率重建，實現多菌靈區域精確定位．鑒于THz葉片圖像難以獲得參考圖像，采用自然圖像質量評價（NIQE）、基于空間和光譜熵的無參考圖像評估（SSEQ）和無參考空間域質量評估（BRISQUE） 3種評價方法對重建前后的圖像進行質量評估．結果表明，重建得到的圖像評分更優，可以有效提高圖像分辨率．最后，采用圖像分割算法提取農殘分布區域，建立光譜透射強度與農藥質量濃度的關系方程，實現多菌靈定量分析．

關" 鍵" 詞：

茶葉； 太赫茲； 超分辨率； 農藥殘留； 多菌靈

中圖分類號：

TS272

文獻標志碼：A

文章編號：16739868（2024）06017610

Localization and Analysis of Carbendazim Pesticide

Residues on The Surface of Tea Leaves Based

on Terahertz Spectral Imaging Technology

TANG Xin， ZOU Jiaqi， ZHU Shiping， ZHOU Shengling

College of Engineering and Technology，Southwest University，Chongqing 400715，China

Abstract：

This paper adopted terahertz （THz） imaging technology to realize the localization and concentration analysis of pesticide residues on such a complex matrix of tea sample．Firstly，the THz spectra of carbendazim compressed tablets were extracted and the characteristic absorption peaks were obtained to be located at 1.15 THz and 1.32 THz，proving that using terahertz spectral for the determination of carbendazim constituents were effective．Secondly，the imaging effect of pesticide residues on tea substrates with different water contents was compared to determine the optimal sample preparation conditions．Tea samples with different concentrations of pesticide residues were prepared at 800，1 700，2 300，3 000，3 700，4 500 and 5 000 mg/L，respectively．The time-domain slicing method was adopted and a time delay of 13.98 ps was chosen to image the samples．The samples were reconstructed with super-resolution to realize the precise localization of the pesticide residue areas．As it is difficult to obtain the reference image of the blade，this paper adopted three reference-free image evaluation methods，NIQE，SSEQ，and BRISQUE，to evaluate the quality of the images before and after reconstruction．The evaluation results showed that the scores of the reconstructed images were even better，indicating that the method was effective in improving the image quality．After extracting the distribution area of pesticide residues by using image segmentation algorithm，the correlation equation between transmittance intensity and concentration was established，and finally the quantitative analysis of pesticide residues was realized．This research demonstrated that it was feasible to visualize and quantitatively detect the distribution of pesticide residues on the surface of tea matrices based on THz imaging，and the study made a useful exploration for the localization and detection of pesticide residues on the surface of the matrices of complex crop samples．

Key words：

tea； Terahertz； super-resolution； pesticide residues； carbendazim

中國是茶葉的原產國，茶產業發展歷史悠久，是世界唯一六大茶類生產體系完備的國家，也是世界上最大的茶葉生產國和消費國．2020年，全世界茶葉種植面積820.9萬hm2，茶葉產量626.9萬t．其中，中國種植面積509.8萬hm2，年產量424.4萬t，分別占62.1%和67.7%．然而，茶葉在種植、加工和存儲過程中可能會積累農藥殘留，如果農藥殘留超過限量，會給人體帶來健康風險．多菌靈（Carbendazim）是茶樹常用的廣譜殺菌劑［1］，對多種由真菌（如半知菌、多子囊菌等）引起的病害有較好的防治效果，具有廣譜、高效、化學性質穩定、半衰期長等特點．但其殘留一般很難自然消解，長期攝入會導致人體急性、慢性中毒，甚至有致畸、致癌和致突變的風險．隨著經濟的快速發展，人們對茶葉的質量安全提出了更高的要求，對茶葉農殘檢測技術的研究更為關注．

近年來，國內外研究人員對茶葉農殘檢測方法進行了多方面的探索．有學者利用基質固相分散法對茶葉中的多種農藥殘留進行了檢測［2-3］．另有學者通過將表面增強拉曼散射（SERS）與超材料相結合，對茶葉中吡蟲啉、氯吡磷、多菌靈等農藥殘留進行了定量檢測［4-7］．王書濤等［8］采用FS920穩態熒光光譜儀采集綠茶和鐵觀音兩種不同茶葉的熒光光譜，結合遺傳算法GA進行定量分析，提高了農藥殘留檢測的靈敏度．

上述茶葉農殘檢測方法多基于化學試劑結合萃取法或光譜技術結合化學計量學方法進行定量分析，試驗預處理時間長，成本高，且僅能估算農殘濃度值而無法觀察農殘在葉片上的分布，因而限制了其在農殘檢測領域的應用．針對上述問題，本文采用太赫茲（THz）光譜成像技術對茶葉農殘進行定位和檢測．THz光譜對固態分子的排列、振動和轉動非常敏感［9］，可以通過振幅和相位信息對材料的成分及其結構的細微變化進行有效分析［10］，是一種重要的分析檢測技術［11］．Lee等［12］利用THz成像評估了麥穗霜凍的嚴重程度與發芽活力，為霜凍災害后是否立即進行麥穗收割提出了準確建議，避免了經濟損失．Zhang等［13］利用太赫茲成像和高光譜成像對水稻抗枯萎病種子進行鑒定，實現了快速分類．目前，THz成像技術已被廣泛用于農業［14］、食品［15］、生物醫學［16-17］和材料學［18］等領域的無損檢測中，具有廣闊的應用前景．

本研究基于團隊前期搭建的THz圖像超分辨率重建及評價完整機制［19］，對制備的茶葉多菌靈農殘樣本進行成像、重建、分析和評價，采用圖像分割算法對茶葉超分辨率重建圖像中的多菌靈區域進行定位，提取多菌靈分布區域，進一步加強THz圖像可視化能力，并根據圖像強度變化分析多菌靈殘留的質量濃度．

1" 材料與方法

1.1" 儀器與設備

試驗采用Advanced Photonix公司生產的T-Ray 5000太赫茲時域光譜系統進行檢測．該光譜系統利用近紅外飛秒激光脈沖和LT-InGaAs光導天線產生相干探測THz超短脈沖．如圖1所示，在透射模式下將待測茶葉樣本固定在X-Y二維（2-D）移動工作臺．樣本固定夾片由在THz頻段具有低吸收性的聚乙烯制成，以保證茶葉樣本平整、無卷曲變形．光柵掃描步長為0.2 mm，掃描速度為50 mm/s，測試環境溫度（22 ± 0.1） ℃，濕度為50%±2%，以空白聚乙烯固定夾片THz透射信號為參考信號進行參數計算．

1.2" 材料與試劑

聚乙烯（Polyethylene，PE）購于Signa-aldrich公司，樣本呈固態粉末狀，純度大于98%，使用時未進一步提純處理．多菌靈購于網絡平臺，由天津施普樂農藥技術發展有限公司生產，性狀為可濕性粉劑，有效成分為80%，使用時未進一步提純處理．試驗所用茶葉均采摘于西南大學茶園．

1.3" 樣本制備

制樣過程中，分別將PE和多菌靈樣本固體粉末置于紅外烤燈下干燥3 h，取出冷卻至室溫，然后放入研缽中研磨，過100目篩后備用，反復3次，以減少顆粒引起的散射效應．將研磨后的多菌靈粉末與PE粉末按65∶35的質量比混合均勻后，取適量粉末置于壓片機中，加壓30 MPa持續壓制3 min，壓制成直徑約為13 mm，厚度1.0 mm，表面光滑無裂痕、上下面平行的圓形壓片．將壓片置于T-Ray 5000太赫茲時域光譜系統中，改變固定樣片的二維平移臺與THz波匯聚點的相對位置，每隔0.2 mm采集一個樣本點的光譜數據，共采集到363條有效光譜數據，得到的吸收譜如圖2所示．

將多菌靈可濕性粉劑溶于純凈水中，混合充分，得到800，1 200，1 700，2 000，2 300，3 000，3 700，4 500，5 000 mg/L共9個質量濃度的多菌靈溶液．選用表面光滑無污染、無凹陷或缺損，左半葉和右半葉面積差異小，易展平的葉片．試驗制作了2個批次的樣本，為了減少干擾并保護葉片表面生態，制作前均使用生理鹽水進行清洗，制備完成后自然干燥．太赫茲光譜對樣品水分非常敏感，為了確定最佳樣本檢測狀態，本文在第一批次中制備4個樣本，分別是裁剪為茶葉狀的A4紙張、新鮮葉片、壓制干燥葉片（壓制4 d后部分水分自然流失的茶葉）、烘干葉片（經烘箱35 ℃干燥3至4 d后的茶葉）．在4份樣本表面左右兩側分別噴涂2 000 mg/L和1 200 mg/L的多菌靈溶液各300 μL．為了探討茶葉基質上多菌靈質量濃度變化造成的成像差異，實現復雜基質表面多菌靈區域定位，制作第二批次7個樣本，在7片干燥茶葉樣本表面，分別噴涂質量濃度為800，1 700，2 300，3 000，3 700，4 500，5 000 mg/L的多菌靈溶液各300 μL．

1.4" 數據預處理

多菌靈壓片樣本在0.2～1.5 THz波段的吸收譜如圖2所示．由圖2可知，多菌靈THz光譜在此波段有兩個明顯的波峰，處于1.15 THz到1.32 THz之間，與文獻所述一致［20］．該試驗結果表明多菌靈在0.2～1.5 THz波段存在指紋譜，驗證了基于THz光譜技術實現多菌靈農殘定位、定量檢測的技術可行性．

采用時域數據，利用時域切片法對茶葉基質表面多菌靈農殘進行成像分析．對時域信息取8個點進行切片成像，成像效果如圖3所示．從11.88 ps至15.68 ps，隨著時間延遲的增加，茶葉內部信息發生了明顯變化．當時間延遲為11.88 ps時，圖像中葉片輪廓信息缺失，僅能觀察到部分邊緣，主脈信息部分呈現，未見葉肉和葉脈信息．時間延遲為12.18 ps時，葉肉、葉脈及葉片邊緣有明顯的表現，但對茶葉基質及茶葉基質表面多菌靈農殘透射強度分布的表現不準確．相較于時間延遲為12.68 ps的信息成像，時間延遲為13.98 ps時的圖像邊緣更加清晰，具有更高的對比度，葉脈與葉肉的細節更加飽滿，噪聲更低，對葉片基質表面多菌靈農殘的透射強度分布有更好的表現．時間延遲為14.38，14.78，15.08和15.68 ps時，圖像信息逐漸模糊，細節信息缺失，嚴重影響了對葉片組織的觀測和分析．因此，對比后選擇時間延遲為13.98 ps的時域信息成像，在此基礎上進行后續定位、定量分析．

2" 結果與分析

2.1" 不同干燥狀態的茶葉樣本可視化分析

為了明確太赫茲光譜對多菌靈農殘成像檢測的可行性，以裁剪為茶葉狀的A4紙作為純凈背景，對比A4紙噴涂多菌靈前、后太赫茲成像效果，結果如圖4所示．由圖4可知，未噴涂多菌靈的紙張有較高的透射強度，成像圖中僅對紙張邊緣有表現．而噴涂有多菌靈的紙張，成像圖中呈現了不同的透射強度分布，噴涂有多菌靈的區域THz輻射部分被農殘吸收，透射強度較低，表現為藍色，與未噴涂紙張有較大差異，證明了多菌靈樣本的有效性及利用THz成像技術對多菌靈農殘進行可視化分析的可行性．

相較于表面增強拉曼散射（SERS）和熒光光譜，THz對樣本水分有極高的敏感性，成像質量受此影響較大［21］，因此本研究制備了不同干燥狀態的樣品進行成像對比，以確定最佳樣本制備方法．分別制備新鮮葉片、壓制干燥葉片（壓制4 d后部分水分自然流失的茶葉）、烘干葉片（經烘箱35 ℃干燥3至4 d后的茶葉）共3種樣本．圖5為不同方法制備茶葉樣本的THz成像圖．由圖5a-圖5c可知，隨著葉片水分減少，葉片邊緣和葉肉部分對THz波的吸收減少，透射強度逐漸增加，圖像由深藍色逐漸轉為較淺的綠色和黃色．其中，圖5a和圖5d透射強度低，葉脈和葉肉信息對比度小，細節信息模糊，掩蓋了農殘信息，難以用于農殘的可視化分析．圖5b和圖5e顯示了室溫下壓制4 d，水分自然流失后的茶葉圖像，相較于新鮮葉片成像，壓制4 d后的葉片透射強度明顯增加，雖然受含水量的影響難以辨別農殘信息，但葉片主脈信息較為明顯．圖5c和圖5f是烘干葉片圖像，對THz輻射表現出良好的透過性，葉片主脈和邊緣較為清晰，可以觀察到側脈信息．葉片表面左側透射強度低于右側，圖像上表現為顏色的深淺差異，這也與葉片左側和右側噴涂多菌靈的質量濃度差異相符．因此，基于成像效果，選擇烘干葉片進行后續研究．

2.2" 不同多菌靈濃度的葉片樣本可視化分析

采用時域切片法選擇13.98 ps時域信息點對7個不同質量濃度的烘干茶葉農殘樣本進行成像，成像效果如圖6所示．烘干葉片的THz成像圖中，主脈和側脈細節豐富，邊緣清晰，有較好的成像效果．葉片邊緣呈現的環狀痕跡是由聚乙烯膜上下層固定夾取葉片時，葉片邊緣厚度與周圍材料厚度差異導致的，對茶葉表面觀察分析沒有影響．

圖6為噴涂不同質量濃度多菌靈的茶葉樣本THz成像圖，可以看出，隨著多菌靈質量濃度的逐漸增加，葉片表面的多菌靈對THz輻射的吸收越強，農殘區域透射強度降低，表現為葉片黃色區域（農殘分布區域）色度加深，與附近區域的色差進一步加大，這也體現在了對應的灰度圖中．受THz信號強度的影響，原始圖像分辨率較低，難以用于分析，通過圖像增強的方式重建葉片THz圖像，豐富細節信息，有助于進一步提取多菌靈農殘分布區域，觀察分析其質量濃度變化．

將噴涂不同質量濃度多菌靈的茶葉樣本的7張THz圖像納入搭建的超分辨率成像機制中，得到超分辨率重建后的圖像．圖7a為原始圖像，像素為90 px×70 px； 圖7b為圖7a紅色方框區域經超分辨率重建后的局部放大對比圖．圖7a中亮黃色區域為多菌靈殘留區域，顏色越黃則表明多菌靈質量濃度越高．但受到THz信號的限制，圖像較為模糊，細節信息較少，邊緣仍不夠清晰．圖7c為超分辨率重建圖像，對比圖7b可以看出，超分辨率重建后的圖像細節信息更加豐富，顏色對比度明顯提升，原始圖像對多菌靈分布區域“粗糙”的大范圍呈現得到有效抑制，農殘分布區域邊緣更加清晰，體現出更多的細節信息．

對于THz圖像呈現樣本內部信息，難以獲得參考圖像的問題，采用自然圖像質量評價（NIQE）［22］、基于空間和光譜熵的無參考圖像評估（SSEQ）［23］和無參考空間域質量評估（BRISQUE）［24］3種評價方法對茶葉多菌靈農殘的原始THz圖像和重建后的圖像效果進行客觀的評估，多種評價方式的綜合使用可以有效避免單一評價方式可能導致的誤差，為后續圖像分割法提取多菌靈分布區域的有效性提供依據．3種篩選方法對圖像的評估結果如表1所示．對于噴涂不同質量濃度的多菌靈茶葉樣本成像，NIQE 和SSEQ 對重建后的圖像評估分數均低于原始圖像，而BRISQUE對重建圖像的評分則均高于原始圖像，相較NIQE 和 SSEQ 呈現出不同的趨勢．這是由于BRISQUE對自然圖像有較大的偏向性，而重建后的圖像進一步凸顯了多菌靈分布區域的邊緣信息，增強了亮度對比，有利于圖像的分割提取研究，但加大了對自然圖像的偏離程度．評分結果表明，重建后的圖像質量更優，雖然加大了失真程度，但更有效呈現了葉片基質上多菌靈的圖像細節信息和多菌靈分布區域的邊緣信息，有助于對茶葉基質上多菌靈農殘的觀察和分析．

利用Matlab 2021b自帶圖像工具箱對茶葉多菌靈農殘圖像進行分割處理，提取多菌靈農殘分布區域，結果如圖8所示．提取區域覆蓋在原始圖像上，用亮黃色表示，二值圖用黑白表示，白色為提取區域．由圖8可以看出，基于原始圖像進行多菌靈農殘分布區域提取，提取區域與茶葉基質上多菌靈農殘分布區域不符且外延至茶葉以外區域，難以體現正確的農殘區域信息．相較于原始圖像，對超分辨率重建圖像進行圖像分割提取，提取區域與實際分布區域基本相符，可以清晰地觀察到多菌靈農殘分布．

茶葉葉片有天然的凹凸脈絡，葉片表面不平整，農藥殘留易積聚，可能造成局部點位透射強度的不正確反饋．因此，為了對茶葉多菌靈農殘質量濃度進行準確分析和預測，計算800，1 700，3 000，3 700，5 000 mg/L 5個樣本的多菌靈農殘區域透射強度均值，如圖9所示．由圖可見透射強度與多菌靈質量濃度呈負相關，隨多菌靈農殘濃度降低，透射強度增加．計算得到多菌靈質量濃度擬合方程

c=p1x+p2

式中： p1=-1.721×105，p2=4.502×104，x為平均透射強度，c為多菌靈質量濃度（mg/L）．

將2 300 mg/L和4 500 mg/L對應的透射強度均值0.247 9和0.235 2代入計算得到多菌靈質量濃度預測值為2 364 mg/L和4 542 mg/L，誤差分別為2.78%和1.16%．

相較于傳統化學和光譜檢測法對微量農殘的定量檢測，本文基于THz成像結合THz超分辨率重建機制對多菌靈農殘的分布進行了可視化定位，并進行了定量分析．需要特別說明的是，雖然本研究所用多菌靈質量濃度與實際農藥使用的質量濃度尚有一定差距，但基于本文提出的茶葉THz圖像超分辨率重建機制，可以有效觀察農作物農殘分布，并進行較為精確的質量濃度預測，為農作物樣本基質表面農殘檢測、定位做出了有益的探索．

3" 結論

農作物農藥殘留嚴重影響著人體健康，現有研究已經證明了光譜檢測技術在農作物農殘檢測方面的潛力，但這些研究多關注于農殘的定量研究，對于農殘在作物表面分布的定位研究尚屬空白．本文利用THz成像技術對茶葉基質表面多菌靈殘留進行定位、定量研究．研究基于THz掃描成像系統獲得了多菌靈“指紋譜”，確定了茶葉農殘樣本制備方法及最佳成像參數； 基于課題組搭建的生物樣本THz單圖像重建機制對茶葉多菌靈農殘樣本進行重建圖像可視化分析．重建圖像較原始圖像細節信息豐富，多菌靈分布區域清晰，不同質量濃度多菌靈樣本的重建圖像顯示出明顯差異，且透射強度與多菌靈質量濃度呈明顯負相關關系，多菌靈樣本預測結果與試驗結果誤差分別為2.78%和1.16%，實現了多菌靈區域分布和質量濃度變化的可視化分析．目前基于THz成像的清晰度和可透視的深度還有較大的提升空間，在后續研究中，可以考慮結合超材料和自適應模糊核算法提升成像清晰度，豐富樣本信息．

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責任編輯" 孫文靜

崔玉潔