糧食關(guān)乎國計民生,其品質(zhì)檢測對公眾健康與農(nóng)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要,精準高效的檢測技術(shù)是助力糧食產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵。高光譜成像技術(shù)憑借 “圖譜合一"的核心優(yōu)勢,可實現(xiàn)糧食無損、非接觸、快速、多指標深度檢測,在品質(zhì)控制、安全篩查等環(huán)節(jié)具有不可替代性。易科泰SpectraScan®高光譜成像分析系統(tǒng)融合了先進的高光譜成像技術(shù)、一體式平臺控制與數(shù)據(jù)采集技術(shù)、光譜校準算法及圖像分析技術(shù),顯著提升了檢測效率與結(jié)果準確性,系統(tǒng)還可進一步擴展為多功能高光譜成像系統(tǒng),為糧食及食品安全、中藥材檢測、種質(zhì)資源檢測等領(lǐng)域提供強有力的技術(shù)支撐。
近日,易科泰SpectraScan®高光譜成像分析系統(tǒng)在東北農(nóng)業(yè)大學工程學院順利交付。易科泰工程師與用戶就高光譜成像分析系統(tǒng)的安裝、操作流程及數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容進行了詳細交流,該系統(tǒng)將助力東北農(nóng)業(yè)大學工程學院的糧食品質(zhì)檢測與改良研究工作。
交流培訓過程中,技術(shù)人員選用東北寒地稻區(qū)主栽品種綏粳 18 水稻作為樣品進行測試實驗,通過該系統(tǒng)采集其 400-1000nm 波段的反射光高光譜數(shù)據(jù),并利用配套的 SpectrAPP®高光譜成像分析軟件完成數(shù)據(jù)解析。
反射光譜曲線顯示,700-1000nm 近紅外波段三種稻米樣品呈現(xiàn)不同特征:帶殼稻谷反射率顯著高于糙米和白米,這與稻殼化學組成及吸收特性相關(guān),近紅外波段光吸收對應(yīng)物質(zhì)中 O-H 和 C-H 的振動躍遷,稻殼中這些基團的化學環(huán)境使其吸收較弱,故反射率較高;糙米與白米表層主要成分為淀粉和蛋白質(zhì),所含基團的振動模式與近紅外波段(尤其 900nm 附近)能量特征高度匹配,對該波段光吸收較強,因此反射率較低。
基于稻米高光譜數(shù)據(jù),采用 PCA 降維分析法,選取前5個主成分計算平均權(quán)重系數(shù),對主成分權(quán)重數(shù)據(jù)進行平滑處理,并利用函數(shù)檢測特征波段,共獲得5個特征波段:459.6、679.24、772.9、847.9和936.4 nm。
基于特征波段,采用 SVM 支持向量機分類法對三種稻米建模分類,其中糙米和稻谷分類精度較高,分別達 99.98% 和 89.32%,白米分類精度為 72.43%;基于全波段的 SVM 分類結(jié)果為稻谷 94.51%、糙米 98.73%、白米 86.27%,雖分類精度有所提升,但耗時大幅增加。結(jié)果表明,剔除冗余波段后,分類更具效率且準確。
此外,提取高光譜特征波段在糧食成分檢測領(lǐng)域同樣具有應(yīng)用價值,以稻米為例,可借助化學檢測手段獲取其直鏈淀粉、蛋白質(zhì)等營養(yǎng)成分的含量數(shù)據(jù),隨后將多組樣品的特征光譜數(shù)據(jù)與之對應(yīng),構(gòu)建機器學習模型,進而實現(xiàn)對營養(yǎng)成分含量的精準預測。以上分析結(jié)果說明SpectraScan® 高光譜掃描成像分析系統(tǒng)可以無損快速的區(qū)分糧食種類,還可反映食品、中草藥有效成分含量。
北京易科泰生態(tài)技術(shù)公司生態(tài)健康研究中心依托EcoTech®實驗室,對食品、中藥材的高通量無損傷品質(zhì)檢測進行了系列研究探索,致力于為食品、中藥材、種質(zhì)資源檢測提供全面的技術(shù)方案、服務(wù)與合作。
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