高光谱相机在食品检测中的应用

一、高光谱荧光成像技术简介

高光谱荧光成像技术是一种基于光谱学和光学技术的检测方法，它通过高光谱相机和荧光光谱分析系统获取待测物体的光谱信息和荧光图像，进而对物体内部的化学成分进行分析和检测。高光谱荧光成像技术具有高灵敏度、高分辨率和非破坏性等优点，适用于各种食品和饮料的检测。

二、高光谱相机在食品检测的应用包括

1.检测食品的内部品质和品质安全。高光谱相机可以检测食品的成分和结构，如检测肉类产品的水分和pH值、检测水果的成熟度等。

2.检测食品中的杂质。高光谱相机可以根据有机材料根据其成分选择性地吸收的光谱红外区域中不同波长的光，从而提供独特的“指纹”，用于唯一地识别它们。

3.检测食品包装的污染。高光谱相机可以检测食品包装上的污染物，确保食品在运输和储存过程中的安全。

三、高光谱荧光成像技术在食品质量检测上的应用

近年来，荧光光谱技术的概念得到了世界的广泛认可和快速发展，特别是生物荧光传播光学模型和数学模型的深入发展，实现了生物组织定性定量的无损检测。荧光法已广泛应用于药品、生物产品、质量、植物叶绿素荧光、果蔬无损检测等方面。

本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用广东赛斯拜克SineSpec科技有限公司产品SP130M进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。

在国外，ColinD.Everard采用荧光成像和高光谱成像技术检测菠菜表面污染物，.采用最优波段比的荧光成像对污染物的检测精度高于可见近红外高光谱。LichtenthalerHK利用荧光成像系统在储存过程中测量苹果的荧光图像。随着储存时间的增加，苹果的蓝绿荧光强度继续增加，并扩展到整个苹果表面。Byoung-Kwancho采用荧光高光谱检测小西红柿的皮肤损伤。荧光高光谱以365nm紫外线灯为光源，结合EMCCD相机和瞬时荧光(IFOV)收集小番茄的荧光图像，发现蓝光区域表皮损伤的荧光图像非常明显。通过PCA提取的最佳荧光波长结合方差分析，检测小番茄损伤的准确性大于99%。IvanSimko采用高光谱和叶绿素荧光成像技术研究新鲜切菜的腐烂，从高光谱图像中获取(LEDICF)在叶绿素荧光图像中获得(LEDI4)检测指标，结合这两个指标，生菜腐烂检测的准确率高达97%。利用荧光高光谱成像技术检测西红柿表面的粪便污染，通过PCA和BRI处理西红柿表面的污染区和未污染区图像，灰度图像可以清楚地区分污染区和未污染区，结果表明BRI优于PCA处理，最佳波段比为705nm和815nm。Wulf和其他激光激发波长为337nm，获得远红外、红、绿、蓝波段苹果和胡萝卜的荧光光谱，分析了苹果和胡萝卜在储存过程中新鲜度的变化。结果表明，苹果在蓝绿色波段产生的荧光受叶绿素等多酚的影响，远红色和红色波段产生的荧光仅受叶绿素的影响，胡萝卜的蓝色波段荧光受类胡萝卜素的影响，基于最小二乘回归法的荧光特性与色素含量模型的相关系数达到0.99。

本研究表明，基于果蔬色素含量的荧光成像技术作为一种快速无损的检测方法，可用于监测果蔬储存过程中的质量变化。Cerovic等选用两种光学传感器Dualex和Multiple来检测葡萄的成熟度。用传感器中的三种LED灯(紫外线、绿色和红色)照射葡萄颗粒后，发现葡萄表皮中的黄酮醇(Flavonol)和花青素(Anthocyanin)它能发出蓝绿色、红色和远红色荧光，其含量影响荧光强度。基于荧光成像技术，Kondo等实现了腐烂脐橙的检测。紫外线和白色LED灯照射后，选择两种腐烂脐橙，收集其彩色图像和荧光图像。脐橙腐烂部分通过比较两幅图像采集，消除紫外线灯引起的光晕影响，提取真正的脐橙腐烂部分。将荧光图像RGB3分量图中脐橙腐烂部分和正常部分的灰度进行比较。结果表明，在荧光图像的G分量图中，腐烂部分的灰度是正常部分的3-5倍，这种差异与脐橙的品种有关。在随后的研究中，研究小组将腐烂的橙皮和正常的橙皮捣碎，从腐烂的橙皮中提取的荧光活性物质溶解在己烷中，作为腐烂的组，正常的橙皮作为对照组。使用核磁共振(Nuclearmagneticresonance，NMR)技术和质谱法(Massspectrometry，MS)对腐烂组和正常组溶液进行分析，对比两组溶液的吸收光谱、荧光光谱和激发光谱，发现脐橙腐烂物质的激发光谱和荧光光谱在波长360-375nm和波长530-550nm范围内出现峰值，这与化学方法提取的细菌物质的光谱变化一致。然后用波长365nm的UV灯照射完整的腐烂脐橙，收集530-550nm波段的荧光图像，通过图像分析验证之前的结论。

在中国，猕猴桃采用405nm激光照射。当激光穿过猕猴桃时，采集诱导产生的荧光散射图像，选择多线性回归和糖度的预测模型，RC=0.932。陈晶晶等荧光高光谱系统采用紫外光源与高性能背照明CCD和行扫描高光谱仪相结合，采集400-1000nm菜叶表面不同浓度农药的高光谱荧光图像，选择感性区域获得平均光谱曲线，荧光强度与农药溶液浓度成正比。涂冬成等激光诱导荧光成像系统采用405nm激光发射器、近红外光谱仪和计算机构建，采用PLS建立嫩度预测模型，相关系数R为0.89。用UV-A(365nm)紫外光源激发荧光，同时使用卤素灯和线阵CCD摄像头采集图像，最佳指数理论对腐烂果实的识别率高达100%。刘海斌用波长635nm的半导体激光照射到物体上。激光扩展其出射光斑的直径约为20mm。不同光程后，表面反射光和内部组织散射光在空间中相互干扰叠加。CCD相机采集信号，采集的图像经灰度共生处理后提取特征量，分析了二元标志回归模型，结果表明建模和预测精度达到97.5%。

荧光光谱技术用于农产品水果和蔬菜的检测，近年来发展迅速，具有无损、快速、准确性高的优点。激光诱导荧光应用于农产品等相关领域的检测是一种新兴的检测方法，在水果和蔬菜的检测中具有独特的优势。由于荧光寿命反映了荧光光子衰减的长度，仅与激发光强度有关，不受环境光、荧光散射等因素的影响，具有良好的稳定性。激光诱导荧光高光谱技术应用于水果内部质量无损检测，可准确预测水果内部质量的快速、准确的检测和分类。

表1分别列出了国外荧光光谱和荧光成像技术在植物叶片和果实病害检测中的应用研究，总结了响应激发光源、波段和荧光发射波段。从这些研究中可以发现，在叶片检测方面，基于卤素灯、氙气灯和LED灯的激发波段可以有多种选择。虽然绿光和红光也被使用，但它们通常集中在紫外线和蓝光的范围内，而基于激光的激发波长固定在同一装置中，并集中在蓝光和绿光的范围内。但无论使用哪种光源，叶片的荧光发射波长都集中在红光波段，即叶绿素荧光；在果实检测中，激发波段或激发波长集中在紫外线范围内，而荧光发射波段的分布不集中在某一波段内。

图1  苹果不同储藏时间不同波段下的荧光图像

表 1 荧光成像技术检测的响应激发光源、波段和荧光发射波段

图2 苹果不同储藏时间不同比值荧光比值图像

图3  365nm激发光下破损小番茄不同部分的荧光强度

图4  农药浓度为 8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线

图5 肉脂肪区域荧光百分比增长趋势及脂肪区域荧光百分比随存储时间指数规律增长曲线拟合

高光谱荧光成像技术作为一种先进的检测方法，在食品安全领域中具有广泛的应用前景。它不仅可以对食品的品质和掺假进行检测，还可以对食品中的污染物进行检测，从而保障人们的饮食安全。未来，随着高光谱荧光成像技术的不断发展，它将为食品安全领域提供更加准确、快速和可靠的检测手段。