本应用说明探讨了高光谱成像 (HSI) 技术如何改进食品质量和安全检测，特别侧重于检测咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10、FX17 和 SWIR 相机，探讨了高光谱成像技术如何检测异物和污染物，以确保食品加工的质量和安全。
食品制造商在识别异物等污染物以保持质量标准方面面临挑战。检测咖啡豆中的非咖啡物质，如木棍、贝壳和石头，对于确保质量和安全至关重要。
高光谱成像技术通过捕捉每个像素的光谱数据，根据光谱特征区分咖啡豆和潜在污染物，从而实现详细的污染物检测。该技术的非破坏性是食品行业的一大优势，因为它可以在不改变或破坏产品的情况下检测产品。
用SPECIM高光谱成像检测咖啡豆中的污染物
食品质量检测中的高光谱成像技术
在这项研究中，使用 Specim 的 FX10、FX17 和 SWIR 高光谱相机测量了2种咖啡豆和几种污染物，每种相机都具有不同的光谱范围和分辨率：
数据使用 SpecimONE 处理平台的 SpecimINSIGHT 进行处理。
测试的污染物包括木棍、贝壳和石头。每台相机都记录了光谱响应，以评估它们在区分这些污染物和咖啡豆方面的有效性。
图1.样品和污染物照片
与传统的视觉系统相比，高光谱成像技术的优势显而易见：
咖啡豆和污染物都经过烘焙，颜色非常相似。因此，仅靠 RGB 相机无法区分它们。咖啡豆和杂质的密度也很相似，因此 X 射线成像效果不佳。然而，高光谱成像可以显示材料的化学成分，因此是适合这种应用的方法。
样品测量和数据分析：
Specim FX10 相机
Specim FX10 的光谱数据没有显示出明显的特征，无法可靠地将咖啡豆与杂质区分开来，光谱中观察到的差异非常小。
图2.咖啡豆和污染物的 Specim FX10 光谱图
不出所料，PLSDA 模型在分拣咖啡豆中的污染物方面表现不佳。
图3.基于Specim FX10 相关模型的预（橙色为豆类，紫色为污染物）
Specim FX17 相机
Specim FX17 可捕捉到更多不同的光谱特征，尤其是1200、1430 和 1700 纳米附近的光谱。这些峰值与咖啡特有的光谱一致，从而提高了区分污染物的能力。
图4.咖啡豆和污染物的Specim FX17光谱图
我们还强调，使用适当的预处理技术可以增强光谱差异。此外，还可定义仅覆盖相关范围的感兴趣光谱区域 (ROI)，这也展示了 Specim FX 相机的另一个优势。
图5.预处理后污染物（紫色）和豆类（橙色）的Specim FX17相关光谱
建模结果表明，咖啡豆和污染物之间的分离效果很好。
图6.基于Specim FX17相关模型的预测（橙色为豆类，紫色为污染物）
SWIR 相机
SWIR高光谱相机具有全面的光谱特性。它涵盖了 Specim FX17 的光谱范围，zui高可达 2500 nm。这一新增范围使该型号能够包含更多与咖啡因相关的光谱标记，从而提高污染物检测的准确性。
图7.咖啡豆和污染物的SWIR光谱
图8.基于Specim SWIR相关模型的预测结果（橙色为豆类，紫色为污染物）
结论
从结果来看，Specim FX17 和 SWIR高光谱相机都能有效识别污染物，其中 SWIR 的准确度略高。然而，由于成本效益和与 SpecimONE 的兼容性，推荐使用 Specim FX17 相机来检测咖啡加工过程中的污染物。
在食品加工过程中采用高光谱成像技术可提高产品安全性、zui大限度地减少浪费并提高质量控制标准，为制造商提供检测污染物和确保高质量标准的可靠工具。
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