Применение гиперспектральных изображений в неразрушающем контроле качества фруктов и овощей (внутреннем и внешнем).

Качество фруктов и овощей является важнейшим показателем контроля качества и ключевым аспектом управления качеством и безопасностью. Традиционные методы тестирования громоздки, трудоемки и могут нанести значительный ущерб образцам. Технология гиперспектральной визуализации позволяет быстро, неразрушающим методом, качественно и количественно оценивать качество фруктов и овощей. В данной статье рассматривается применение гиперспектральных изображений в неразрушающем контроле внутреннего и внешнего качества фруктов и овощей.

Важность проверки качества фруктов и овощей: Фрукты и овощи — незаменимые продукты питания, обеспечивающие человека необходимыми витаминами, клетчаткой, минералами и микроэлементами. Качество и безопасность фруктов и овощей всегда были актуальной темой общественного внимания. Внешнее качество фруктов и овощей оценивается в первую очередь по цвету, текстуре, размеру, форме и поверхностным дефектам. Внешнее качество — это наиболее прямая характеристика качества, напрямую влияющая на рыночную цену и покупательское желание потребителей. Внутреннее качество в основном зависит от содержания сахара, кислотности, твердости, содержания растворимых сухих веществ, содержания крахмала, влажности, степени зрелости и содержания других питательных веществ. Внутреннее качество отражает их ценность. Качество и безопасность оцениваются в первую очередь путем обнаружения посторонних загрязнений, таких как фекалии животных, различные заболевания, ухудшение качества, бактериальные инфекции и остатки пестицидов. Это связано с безопасностью пищевых продуктов и здоровьем потребителей и является наиболее важной характеристикой качества фруктов и овощей.

В настоящее время качество и безопасность фруктов и овощей в основном проверяются с помощью традиционных химических методов, которые являются трудоемкими, затратными по времени и разрушительными методами анализа. Благодаря быстрому развитию технологий визуализации и спектроскопии, гиперспектральная визуализация получила широкое применение для быстрой и неразрушающей проверки качества и безопасности сельскохозяйственной продукции. Многочисленные успешные примеры доказали, что гиперспектральная визуализация является научно эффективным инструментом для проверки качества и безопасности пищевых продуктов и сельскохозяйственной продукции. Гиперспектральная визуализация объединяет преимущества традиционных методов визуализации и спектральных методов, получая гиперспектральные изображения с характеристикой «интеграции изображения и спектра», то есть они одновременно содержат информацию изображения и спектра. Информация изображения может быть использована для определения внешнего качества фруктов и овощей, а спектральная информация — для определения их внутреннего качества и безопасности.

Применение гиперспектральных изображений в неразрушающем контроле внутреннего и внешнего качества фруктов и овощей: Гиперспектральная визуализация, как неинвазивная, бесконтактная и нетрадиционная технология, предоставляет пространственную и спектральную информацию об исследуемом объекте. Ее ключевые характеристики включают высокое спектральное разрешение; широкий диапазон спектрального отклика с многочисленными узкими полосами; «интеграцию спектра и изображения»; большой объем данных и богатую информацию; а также множество моделей описания данных для гибкого анализа. Эти характеристики определяют уникальные преимущества технологии гиперспектральной визуализации в контроле внутреннего и внешнего качества пищевых продуктов. Поскольку данные изображения отражают внешние характеристики продукта, а спектральные данные позволяют анализировать внутреннюю физическую структуру и химический состав объекта, технология гиперспектральной визуализации может считаться идеальным сочетанием методов визуализации и спектрального анализа. Данные, полученные с помощью технологии гиперспектральной визуализации, могут быть наглядно описаны с использованием «трехмерных блоков данных», что делает ее более надежной, чем традиционные методы машинного зрения или спектральные методы. Ее применение в контроле качества фруктов и овощей включает в себя следующее:

1. Неразрушающий контроль фруктов и овощей.

Традиционные методы оценки качества фруктов и овощей наносят им некоторый ущерб и требуют значительных временных, трудовых и ресурсных затрат, не удовлетворяя требованиям современных методов. Твердость и содержание растворимых сухих веществ являются важными внутренними показателями, определяющими зрелость и время сбора урожая фруктов и овощей. Кроме того, к важным показателям качества фруктов и овощей относятся вкус, внешний вид, аромат и химический состав. Благодаря технологии гиперспектральной визуализации определение этих показателей требует лишь небольшого количества образцов и позволяет проводить быструю, неразрушающую оценку соответствующих показателей качества. Специалистам по тестированию достаточно извлечь из модельного образца «трехмерный» блок изображения, включающий информацию о пикселях двухмерного изображения и информацию о длине волны трехмерного изображения. Затем создается многомерная аналитическая модель, сопоставляющая извлеченные спектральные данные с измеренными значениями атрибутов образца для построения количественной модели взаимосвязи. Это позволяет проводить тестирование и сортировку образцов фруктов и овощей, а также эффективно оценивать их качество.

2. Выявление загрязнений на поверхности фруктов и овощей.

Исследования показывают, что при облучении фруктов и овощей светом различной длины волны, наблюдаются такие явления, как рассеяние, поглощение, отражение и пропускание света. Исследования показали, что при попадании света определенной длины волны внутрь фруктов и овощей, спектральные данные, полученные в результате пропускания и рассеяния, содержат ценную информацию о внутренних компонентах продукта. В последние годы для обнаружения повреждений фруктов и овощей применяется гиперспектральная технология. Гиперспектральная визуализация позволяет проводить неразрушающий контроль, быстро и точно получая полную информацию об изображении и спектре образцов. Инспекторы используют анализ изображений и спектральный анализ для определения химического состава, физической структуры и поверхностных особенностей фруктов и овощей. В видимом и ближнем инфракрасном диапазоне спектра от 400 до 1000 нанометров, комбинируя время экспозиции, скорость сканирования и спектральную коррекцию, инспекторы могут получать «трехмерные» блоки изображений, включая двухмерную информацию о пикселях изображения и трехмерную информацию о длине волны. Благодаря наличию многоспектральных каналов, высокому спектральному разрешению и непрерывному спектру, гиперспектральные данные позволяют различать два очень похожих, но разных изображения на разных длинах волн, а также получать непрерывные спектральные кривые для любого пикселя и разные спектральные кривые для разных веществ. Эта технология использует существенные различия между спектральными значениями нормальных и поврежденных участков на определенных длинах волн для проведения неразрушающего контроля поверхностей фруктов и овощей.

3. Выявление остатков пестицидов на поверхности фруктов и овощей.

На практике существует множество технологий обнаружения остатков пестицидов. Традиционные высокоточные методы обнаружения требуют высококвалифицированных операторов и являются трудоемкими, что ограничивает их применение точным лабораторным анализом и обнаружением остатков пестицидов. Химические методы обнаружения, как правило, являются разрушительными, потребляют органические реагенты, требуют сложной подготовки образцов и сопряжены с высокими затратами. Однако гиперспектральное обнаружение обеспечивает эффективное, быстрое и неразрушающее обнаружение в режиме реального времени. Операторы получают гиперспектральные изображения пищевых продуктов с помощью гиперспектрального анализатора, применяют анализ главных компонентов для анализа этих изображений и идентифицируют изображения на характерных длинах волн. Затем для анализа этих характерных изображений используются методы обработки изображений, что позволяет определять уровни остатков пестицидов на поверхности фруктов и овощей.