本應(yīng)用說明探討了高光譜成像 (HSI) 技術(shù)如何改進食品質(zhì)量和安全檢測惠遏，特別側(cè)重于檢測咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10骏啰、FX17 和 SWIR 相機节吮，探討了高光譜成像技術(shù)如何檢測異物和污染物，以確保食品加工的質(zhì)量和安全判耕。
食品制造商在識別異物等污染物以保持質(zhì)量標準方面面臨挑戰(zhàn)课锌。檢測咖啡豆中的非咖啡物質(zhì)，如木棍祈秕、貝殼和石頭渺贤，對于確保質(zhì)量和安全至關(guān)重要。
高光譜成像技術(shù)通過捕捉每個像素的光譜數(shù)據(jù)请毛，根據(jù)光譜特征區(qū)分咖啡豆和潛在污染物志鞍，從而實現(xiàn)詳細的污染物檢測。該技術(shù)的非破壞性是食品行業(yè)的一大優(yōu)勢方仿，因為它可以在不改變或破壞產(chǎn)品的情況下檢測產(chǎn)品固棚。
用SPECIM高光譜成像檢測咖啡豆中的污染物
食品質(zhì)量檢測中的高光譜成像技術(shù)
在這項研究中，使用 Specim 的 FX10仙蚜、FX17 和 SWIR 高光譜相機測量了2種咖啡豆和幾種污染物此洲，每種相機都具有不同的光譜范圍和分辨率：
數(shù)據(jù)使用 SpecimONE 處理平臺的 SpecimINSIGHT 進行處理。
測試的污染物包括木棍委粉、貝殼和石頭呜师。每臺相機都記錄了光譜響應(yīng)，以評估它們在區(qū)分這些污染物和咖啡豆方面的有效性贾节。
圖1.樣品和污染物照片
與傳統(tǒng)的視覺系統(tǒng)相比汁汗，高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢顯而易見：
咖啡豆和污染物都經(jīng)過烘焙衷畦，顏色非常相似。因此知牌，僅靠 RGB 相機無法區(qū)分它們祈争。咖啡豆和雜質(zhì)的密度也很相似角寸，因此 X 射線成像效果不佳菩混。然而，高光譜成像可以顯示材料的化學成分扁藕，因此是適合這種應(yīng)用的方法墨吓。
樣品測量和數(shù)據(jù)分析：
Specim FX10 相機
Specim FX10 的光譜數(shù)據(jù)沒有顯示出明顯的特征，無法可靠地將咖啡豆與雜質(zhì)區(qū)分開來纹磺，光譜中觀察到的差異非常小。
圖2.咖啡豆和污染物的 Specim FX10 光譜圖
不出所料亮曹，PLSDA 模型在分揀咖啡豆中的污染物方面表現(xiàn)不佳橄杨。
圖3.基于Specim FX10 相關(guān)模型的預（橙色為豆類，紫色為污染物）
Specim FX17 相機
Specim FX17 可捕捉到更多不同的光譜特征照卦，尤其是1200式矫、1430 和 1700 納米附近的光譜。這些峰值與咖啡特有的光譜一致役耕，從而提高了區(qū)分污染物的能力采转。
圖4.咖啡豆和污染物的Specim FX17光譜圖
我們還強調(diào)，使用適當?shù)念A處理技術(shù)可以增強光譜差異瞬痘。此外故慈，還可定義僅覆蓋相關(guān)范圍的感興趣光譜區(qū)域 (ROI)，這也展示了 Specim FX 相機的另一個優(yōu)勢框全。
圖5.預處理后污染物（紫色）和豆類（橙色）的Specim FX17相關(guān)光譜
建模結(jié)果表明察绷，咖啡豆和污染物之間的分離效果很好。
圖6.基于Specim FX17相關(guān)模型的預測（橙色為豆類津辩，紫色為污染物）
SWIR 相機
SWIR高光譜相機具有全面的光譜特性拆撼。它涵蓋了 Specim FX17 的光譜范圍，zui高可達 2500 nm喘沿。這一新增范圍使該型號能夠包含更多與咖啡因相關(guān)的光譜標記闸度，從而提高污染物檢測的準確性。
圖7.咖啡豆和污染物的SWIR光譜
圖8.基于Specim SWIR相關(guān)模型的預測結(jié)果（橙色為豆類蚜印，紫色為污染物）
結(jié)論
從結(jié)果來看莺禁，Specim FX17 和 SWIR高光譜相機都能有效識別污染物，其中 SWIR 的準確度略高窄赋。然而睁宰，由于成本效益和與 SpecimONE 的兼容性肪获，推薦使用 Specim FX17 相機來檢測咖啡加工過程中的污染物。
在食品加工過程中采用高光譜成像技術(shù)可提高產(chǎn)品安全性柒傻、zui大限度地減少浪費并提高質(zhì)量控制標準孝赫，為制造商提供檢測污染物和確保高質(zhì)量標準的可靠工具。
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