成像光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中的研究進(jìn)展

周 全，朱大洲，王 成，鄭 耀，王秋平，馬智宏*

(1.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系，安徽 合肥 230029；2.北京農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測與農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測技術(shù)研究中心，北京 100097；3.國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心，北京 100097；4.遼寧省大連市金州區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，遼寧 大連 116100)

成像光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中的研究進(jìn)展

周 全1，朱大洲2,3，王 成3，鄭 耀4，王秋平1，馬智宏2,*

(1.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系，安徽 合肥 230029；2.北京農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測與農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測技術(shù)研究中心，北京 100097；3.國家農(nóng)業(yè)智能裝備工程技術(shù)研究中心，北京 100097；4.遼寧省大連市金州區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，遼寧 大連 116100)

作為一項(xiàng)新興的過程分析技術(shù)，成像光譜技術(shù)在獲得樣品空間信息的同時(shí)，還為每個(gè)圖像上每個(gè)像素點(diǎn)提供數(shù)十至數(shù)千個(gè)窄波段的光譜信息，這樣任何一個(gè)波長的光譜數(shù)據(jù)都能生成一幅圖像，從而實(shí)現(xiàn)“圖譜合一”。通過對(duì)光譜、圖像的分析，即可對(duì)樣品的成分含量、存在狀態(tài)、空間分布及動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行檢測。本文從成像光譜技術(shù)的原理、系統(tǒng)構(gòu)成、數(shù)據(jù)分析方法方面進(jìn)行簡要介紹，并詳細(xì)介紹成像光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中的國內(nèi)外研究進(jìn)展，目前的研究表明該項(xiàng)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景。

成像光譜；高光譜成像；近紅外圖像；農(nóng)產(chǎn)品；食品安全

農(nóng)產(chǎn)品/食品的品質(zhì)檢測對(duì)于提高產(chǎn)品質(zhì)量、保障食品安全具有重要意義。傳統(tǒng)的品質(zhì)檢測主要采用化學(xué)分析、色譜分析等，這些方法測定結(jié)果準(zhǔn)確，但需要前處理，檢測速度慢，只能針對(duì)待測樣進(jìn)行抽樣檢測，不能進(jìn)行高通量、快速、無損的實(shí)時(shí)在線檢測。

近紅外光譜分析作為一種快速無損、非接觸測量的技術(shù)，已經(jīng)在食品品質(zhì)檢測中得到了廣泛的應(yīng)用，包括食品成分檢測、摻假識(shí)別、變質(zhì)的監(jiān)測等。然而，基于近紅外光譜儀的檢測技術(shù)所檢測的區(qū)域通常是樣品表面的某點(diǎn)或較小區(qū)域的近紅外透射、漫反射信息，樣品的不均勻性通常對(duì)測定結(jié)果造成較大影響，雖然通過多次測量可降低這種誤差[1]，但近紅外光譜分析難以獲

得樣品的分布信息(特別是不均勻的固體樣品)。獲取樣品的空間輪廓信息是全面檢測其品質(zhì)(比如缺陷檢測)的基礎(chǔ)。機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)中得到了廣泛應(yīng)用[2]，它雖然能得到樣品的二維空間圖像信息，但常見的RGB三色圖像只能反映外觀，不能反映食品的內(nèi)部成分信息。

成像光譜技術(shù)是光譜技術(shù)和圖像技術(shù)的完美結(jié)合，它在獲得樣品空間信息的同時(shí)，還為每個(gè)圖像上每個(gè)像素點(diǎn)提供數(shù)十至數(shù)千個(gè)窄波段的光譜信息，這樣任何一個(gè)波長的光譜數(shù)據(jù)都能生成一幅圖像，從而實(shí)現(xiàn)“圖譜合一”。通過對(duì)光譜、圖像的分析，即可對(duì)樣品的成分含量、存在狀態(tài)、空間分布及動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行檢測。成像光譜技術(shù)是一種集光學(xué)、光譜學(xué)、精密機(jī)械、電子技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)于一體的新型遙感技術(shù)。自20世紀(jì)80年代以來，在航天和航空遙感、軍事偵探識(shí)別、環(huán)境監(jiān)測和地質(zhì)資源勘探等方面得到了廣泛應(yīng)用。近十年來，國外學(xué)者開始將成像光譜技術(shù)應(yīng)用于食品檢測，取得了一系列成果，為該項(xiàng)技術(shù)在食品中的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

本研究將介紹成像光譜技術(shù)的基本原理、實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理方法，并重點(diǎn)介紹國內(nèi)外該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中的應(yīng)用進(jìn)展。

1 成像光譜的技術(shù)原理

根據(jù)光譜的分辨率，可將成像光譜技術(shù)分為3類，分別是多光譜成像技術(shù)、高光譜成像技術(shù)、超光譜成像技術(shù)。其中多光譜成像技術(shù)的光譜分辨率Δλ/λ= 0.1數(shù)量級(jí)，它一般只能提供可見光和近紅外區(qū)域內(nèi)的幾個(gè)波段。高光譜成像技術(shù)的光譜分辨率在Δλ/λ= 0.01數(shù)量級(jí)，它能提供可見光和近紅外區(qū)域內(nèi)的幾十至幾百個(gè)波段，光譜分辨率可達(dá)納米級(jí)。超光譜成像技術(shù)的光譜分辨率在Δλ/λ=0.001數(shù)量級(jí)，它在可見和近紅外區(qū)域內(nèi)可提供上千個(gè)波段。

目前常用的成像光譜的波段范圍有兩種，可見光/近紅外區(qū)的波段范圍是400～1000nm，短波紅外區(qū)的波段范圍是900～2500nm。成像光譜儀是成像光譜技術(shù)最重要的部件，目前主要有光柵型和干涉型兩種。其中光柵型主要由前置光學(xué)系統(tǒng)、分光光柵、會(huì)聚透鏡、校正鏡系統(tǒng)、指向鏡、電子學(xué)系統(tǒng)和機(jī)械結(jié)構(gòu)等。每個(gè)光譜儀都含有一套將景物成像到狹縫的折射式前置光學(xué)系統(tǒng)。通過狹縫的光被一個(gè)平面光柵在狹縫垂直的方向進(jìn)行色散，然后成像在一個(gè)兩維焦平面陣列上。沿狹縫方向的陣列提供空間景物信息，另一方向的陣列(狹縫光沿此陣列方向色散)提供光譜信息。沿垂直狹縫的方向推掃并依次存儲(chǔ)焦面陣列所收集的空間/光譜信息，就可以產(chǎn)生一個(gè)二維的每個(gè)像素有多個(gè)譜段的空間影像。成像原理見圖1。

圖1 成像光譜的原理示意圖Fig.1 Schematic diagram for the principle of imaging spectrometry

成像光譜的獲取包括3種模式，分別是逐點(diǎn)掃描式(point)、線推掃式(line)、畫幅式(frame)。目前用得最多的是線掃描，也稱推掃式成像光譜，在推掃過程中，每個(gè)掃描位置將獲得一個(gè)窄帶空間位置上多個(gè)像素點(diǎn)的光譜圖像，這就是原始圖像，對(duì)推掃過程中多個(gè)窄帶空間區(qū)域的原始圖像進(jìn)行圖像拼接，即可得到整個(gè)樣品的成像光譜，稱之為數(shù)據(jù)立方體。在數(shù)據(jù)立方體中，每個(gè)波長下都對(duì)應(yīng)樣品的圖像。下面的圖2表征了從原始圖像到數(shù)據(jù)立方體的過程。

圖2 成像光譜拼接示意圖Fig.2 Schematic diagram for the splicing of imaging spectrometry

2 成像光譜的系統(tǒng)構(gòu)成

一個(gè)典型的推掃式近紅外成像光譜系統(tǒng)包括光源、紅外相機(jī)、成像光譜儀、鏡頭、移動(dòng)樣品臺(tái)、計(jì)算機(jī)圖像采集系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)等組成。系統(tǒng)構(gòu)成見圖3。其中成像光譜儀多采用光柵進(jìn)行分光。移動(dòng)樣品臺(tái)由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)作勻速移動(dòng)。有些系統(tǒng)為了調(diào)節(jié)方便，配制了三維運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，可作x、y軸方向上的勻速移動(dòng)，還可根據(jù)樣品尺寸在z軸方向上調(diào)整高度。有些成像光譜系統(tǒng)中樣品是固定不動(dòng)的，而紅外相機(jī)和成像光譜儀勻速移動(dòng)，完成光譜圖像的掃描。

圖3 成像光譜系統(tǒng)的構(gòu)成Fig.3 Structures of imaging spectrometer system

3 成像光譜的數(shù)據(jù)分析方法

目前在成像光譜的分析中，多采用主成分分析法(principal component analysis，PCA)對(duì)高維的超立方體數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。主成分(得分矩陣)T是原來變量的線性組合，用它來表征原來變量時(shí)所產(chǎn)生的平方和誤差最小。第一個(gè)主成分所能解釋原變量的方差量最大，第二個(gè)次之，其余類推，各組主成分相互正交。主成分計(jì)算的方法較多，常用的算法是非線性迭代偏最小二乘法(nonlinear iterative partial least squires，NIPALS)、協(xié)方差矩陣分解方法。通過對(duì)超立方體數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分壓縮后得到特征信息，在主成分空間中可看到不同類別樣品的成像光譜的差異，從而進(jìn)行定性判別。

若需要進(jìn)行定量預(yù)測，則需要將降維后得分矩陣T與化學(xué)分析值矩陣Y進(jìn)行多元線性回歸，即可得數(shù)學(xué)模型：

式中：B=(TTT)-1T1Y=為回歸系數(shù)；E為所引進(jìn)的誤差。

在所分解的主成分中，前邊的主成分包含了X矩陣的絕大部分有用信息，而后面的主成分則與噪音和干擾影響因素有關(guān)，這就是主成分回歸。目前也常采用偏最小二乘法(partial least squares，PLS)建立定量模型。

在實(shí)際進(jìn)行超立方體的數(shù)據(jù)分析時(shí)，由于多個(gè)樣品的數(shù)據(jù)形成了一個(gè)多維的數(shù)據(jù)集，不能直接采用PCA或PLS進(jìn)行計(jì)算，需要將原始的超立方體按照某一維度(比如波長維)依次展開，再進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算分析，提取成像光譜中所包含的樣品成分、空間分布信息。

4 成像光譜技術(shù)的國外研究進(jìn)展

4.1 成像光譜在水果品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

水果的品質(zhì)檢測對(duì)于確定收獲期和產(chǎn)品定等分級(jí)具有重要意義，目前比較成熟的是機(jī)器視覺技術(shù)[3-4]，它能獲得水果的外觀信息?；诳梢姽庾V和近紅外光譜的水果內(nèi)部品質(zhì)檢測技術(shù)在國外已經(jīng)產(chǎn)業(yè)化，在國內(nèi)尚處于研究階段[5-6]。高光譜成像技術(shù)具有圖譜合一的優(yōu)點(diǎn)，能同時(shí)獲取水果外觀和內(nèi)部品質(zhì)信息[7-8]，因此在水果檢測方面的應(yīng)用研究較早就開展了。

最早將成像光譜技術(shù)應(yīng)用于水果品質(zhì)檢測的是新西蘭的Martinsen等[9]，他們采用650～1100nm范圍的近紅外反射光譜圖像來獲取獼猴桃切開后剖面處的可溶性固形物含量(SSC)的分布情況。從剖面處用小塞子取下小部分獼猴桃的果肉，并用數(shù)字折光儀測定其SSC，從而建立該部分圖像與SSC之間的校正模型，在4.7～14.1oBrix范圍內(nèi)，模型的實(shí)際預(yù)測誤差為1.2oBrix。采用這些模型可以表示整個(gè)剖面的SSC分布情況。

Mehl 等[10]采用空間分辨率僅有0.5～1.0mm的超光譜成像系統(tǒng)來檢測蘋果表面的缺陷和污染。他們采用不同的方法來分析蛇果、黃元帥、嘎啦、紅富士蘋果，分析的缺陷指標(biāo)包括表皮腐爛、擦傷、污點(diǎn)、疤、真菌病(比如黑心病)以及表面的土壤污漬。采用非均勻二次差異法(asymmetric second difference method)對(duì)685nm波長處的葉綠素?zé)晒獠ǘ魏土硗鈨蓚€(gè)近紅外波段的光譜進(jìn)行分析，可準(zhǔn)確鑒別蘋果表面的缺陷及污染的部分，并且這種方法不受蘋果顏色和品種的影響。

Lu 等[11]采用超光譜散射圖像來檢測153個(gè)梨的硬度。光譜區(qū)間為500～1000nm，包括“Red Haven”和“Coral Star”兩個(gè)品種的梨。采用洛倫茲函數(shù)來擬合每個(gè)樣品的散射圖像輪廓，擬合精度達(dá)0.99。然后用多元線性回歸建立洛倫茲函數(shù)的參數(shù)與梨的硬度之間的校正模型。在所有分析的波長中，677nm波長處的散射圖像具有相對(duì)較好的預(yù)測結(jié)果，然而最好的建模結(jié)果是將11個(gè)波長的組合用來得到的，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.77(對(duì)于

Red Haven)和0.58(對(duì)于Coral Star)。

Elmasry等[12]應(yīng)用400～1000nm的超光譜成像系統(tǒng)檢測草莓中的水分、總糖含量和pH值。對(duì)這3個(gè)參數(shù)的預(yù)測誤差SEP分別為3.874、0.184、0.129，模型相關(guān)系數(shù)分別為0.90、0.80、0.87。并對(duì)圖像進(jìn)行紋理分析，實(shí)現(xiàn)草莓成熟期的判斷，分類正確率達(dá)89.61%。

Qin等[13]在500～1000nm范圍內(nèi)采用空間分辨穩(wěn)態(tài)超光譜漫反射技術(shù)來測量新鮮水果和蔬菜的光學(xué)特性。他們采用線掃描超光譜成像系統(tǒng)來獲取蘋果、梨、桃、獼猴桃、李子、黃瓜、南瓜、西紅柿等水果蔬菜的空間分辨漫反射成像光譜。利用漫射理論模型的逆算法得到樣品的吸收和衰減系數(shù)。光譜中的吸收系數(shù)通常由主要色素(葉綠素、花青素、類胡蘿卜素)表征，而光譜中的衰減系數(shù)則隨著波長的增加而減小。3種不同成熟期的西紅柿(綠色、粉色、紅色)的吸收光譜存在明顯的差異，采用675nm和535nm的吸收系數(shù)的比值可以準(zhǔn)確區(qū)分不同成熟期的西紅柿。在500～1000nm范圍內(nèi)，衰減系數(shù)與西紅柿的硬度呈正相關(guān)，在790nm處的最大相關(guān)系數(shù)達(dá)0.66。

Qin等[14]采用超光譜成像技術(shù)來檢測柑橘類的潰瘍病，他們組建了一個(gè)便攜式的超光譜成像系統(tǒng)，包括一個(gè)自動(dòng)的樣品夾持機(jī)構(gòu)、光源和一個(gè)超光譜成像單元。該系統(tǒng)能獲取400～900nm范圍內(nèi)的反射光譜。他們測量不正常的含有不同病變的“Ruby Red”柚子。這些病變包括潰瘍、銅傷、斑點(diǎn)、疤痕、黑變病等。采用主成分分析法壓縮三維成像光譜，并提取可用于區(qū)分正常和病變果中潰瘍部分的信息。潰瘍檢測正確率達(dá)92.7%。他們還選出了4個(gè)可用于搭建潰瘍檢測多光譜系統(tǒng)的特征波段(553、677、718、858nm)。研究結(jié)果表明成像光譜可用于鑒別潰瘍病的其他病變。

2009年，Qin等[15]采用一種新的分類方法——光譜信息差異分類法(spectral information divergence，SID)來鑒別柑橘類水果的潰瘍病。若設(shè)定假陽性和假陰性的權(quán)重相同，則SID閾值為0.008時(shí)，總的分類正確率達(dá)96.2%。

4.2 成像光譜在蔬菜品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

蔬菜的營養(yǎng)品質(zhì)、農(nóng)藥殘留及儲(chǔ)藏特性是食品安全監(jiān)測的重要指標(biāo)，目前成像光譜技術(shù)在新鮮蔬菜和加工后的蔬菜食品檢測方面都得到了應(yīng)用。

Ariana等[16]設(shè)計(jì)了一套在線檢測泡黃瓜內(nèi)部品質(zhì)的超光譜成像系統(tǒng)的樣機(jī)。該樣機(jī)包括一個(gè)雙通道回轉(zhuǎn)傳送帶、兩個(gè)照明光源(一個(gè)用于反射，一個(gè)用于透射)和一個(gè)超光譜成像單元。它可以同時(shí)獲取400～675nm范圍內(nèi)的反射光譜圖像和675～1000nm譜區(qū)的透射光譜圖像?？梢妳^(qū)的反射信息主要用于檢測泡黃瓜的外部特征，比如顏色和尺寸；而近紅外波段的透射信息主要用于檢測內(nèi)部的缺陷，比如內(nèi)部的空心。接著，他們建立了該樣機(jī)的內(nèi)部和外部特征檢測方法和模型[17]。在兩年的時(shí)間里測定了“Journey”泡黃瓜，對(duì)其中一部分施加了壓力，以便造成人為的內(nèi)部損傷。獲取了泡黃瓜的反射、透射及它們的組合成像光譜，用于預(yù)測硬度、顏色和內(nèi)部缺陷。該系統(tǒng)在預(yù)測顏色時(shí)表現(xiàn)出色(R2介于0.75和0.77之間)，但不能預(yù)測硬度。675～1000nm范圍內(nèi)的透射光譜可準(zhǔn)確檢測內(nèi)部缺陷，檢測正確率達(dá)99%。該研究小組應(yīng)用超光譜成像系統(tǒng)對(duì)腌菜的外觀和內(nèi)部缺陷進(jìn)行了綜合判別，整體缺陷識(shí)別率達(dá)86%，高于人工直覺的識(shí)別率(70%)[18]。

Gowen等[19]應(yīng)用超光譜成像檢測4～15℃范圍內(nèi)儲(chǔ)藏的白蘑菇片。蘑菇片的質(zhì)量用水分含量、顏色值L*和b*、組織結(jié)構(gòu)比如硬度等測定。400～1000nm的超光譜用推掃式成像光譜系統(tǒng)獲取，光譜分辨率為5nm。采用多元線性回歸MLR和主成分回歸PCR來建立成像光譜和蘑菇質(zhì)量參數(shù)之間的校正模型。通過對(duì)84個(gè)樣品進(jìn)行不同波長組合的全局搜索，得到了含有20個(gè)波長的最佳波長組合?；谶@20個(gè)組合波長的PCR模型比全譜的MLR和PCR模型效果更好。預(yù)測水分含量是RMSEP為0.74%，R2=0.75；L*的RMSEP=0.47，R2=0.95；b*的RMSEP=0.66，R2=0.75。該課題組還對(duì)蘑菇的凍害識(shí)別進(jìn)行了研究[20]，將蘑菇儲(chǔ)藏在4℃和-30℃條件下。研究表明，對(duì)于沒有經(jīng)受凍害的蘑菇，成像光譜的正確識(shí)別率為100%，對(duì)于具有凍傷的蘑菇，識(shí)別率為97.9%，從而為凍傷的早期監(jiān)測提供了無損判別的方法。

Polder等[21]采用成像光譜檢測不同成熟階段的西紅柿中的成分，波段范圍為400～700nm，光譜分辨率為1nm。采用HPLC測定西紅柿中的番茄紅素、葉黃素、β-胡蘿卜素、葉綠素a、葉綠素b。應(yīng)用PLS建立這些成分值與光譜圖像之間的校正模型。對(duì)于番茄紅素的預(yù)測，Q2誤差為0.95，其他成分的Q2誤差在0.73～0.84之間。

4.3 成像光譜在肉品檢測中的應(yīng)用

肉品安全問題是我國現(xiàn)階段食品安全檢測的重要方面，但由于缺乏快速、無損的肉品檢測技術(shù)及設(shè)備，目前多依靠感官評(píng)定為主、理化方法為輔助的方式。感官評(píng)定方法檢測快速但缺乏一致標(biāo)準(zhǔn)，容易受到主管因素的影響，理化方法耗時(shí)長，難以做快速實(shí)時(shí)分析。豬肉的品質(zhì)通常用顏色、質(zhì)地、滲出物特征來表示。成像光譜技術(shù)能同時(shí)獲取顏色信息和成分信息，在肉品品質(zhì)診斷方面具有廣闊的應(yīng)用前景。

Qiao等[22]應(yīng)用超光譜成像檢測豬肉的品質(zhì)和大理石花紋。采用PCA來壓縮原始的成像光譜(430～1000nm)，分別壓縮到5、10、20個(gè)主成分。然后用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來進(jìn)行分類。結(jié)果表明，微紅的、堅(jiān)實(shí)的、

無滲出物的豬肉和暗紅的、松軟的、有滲出物的豬肉能夠準(zhǔn)確區(qū)分開來，總的識(shí)別正確率在75%～80%之間。應(yīng)用前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分類模型，采用5個(gè)主成分時(shí)，識(shí)別正確率為69%，當(dāng)主成分?jǐn)?shù)為10時(shí)，識(shí)別正確率為85%。

Yoon等[23]采用增強(qiáng)的單帶寬逆光透射圖像和超光譜反射圖像中的光譜信息來檢測壓縮去骨雞肉片中嵌入的碎骨。雞肉片的光學(xué)圖像通常會(huì)受到肉片的多元散射影響，從而使得獲取的圖像存在散射、漫射，并且對(duì)比度較低。在此研究中，得到了超光譜透射和反射圖像的融合圖像，他們分別具有非電離和非破壞的特征，用這種圖像可取代傳統(tǒng)的X射線檢測方法。X射線檢測是一種電離圖像分析方法。通過建立一種輻射-透射模型，可以校正照射的不均勻性的影響，從而使得嵌入的碎骨可以通過簡單設(shè)置閾值來分割圖像的方法來識(shí)別。通過最鄰近分類器建立成像光譜的碎骨檢測模型。

牛排的嫩度是決定消費(fèi)者滿意度的最主要的因素。Naganathan等[24]應(yīng)用近紅外區(qū)的超光譜成像技術(shù)來檢測牛肉的嫩度。該成像系統(tǒng)的光譜范圍為900～1700nm。采集圖像中心區(qū)域內(nèi)150×300像素的圖像進(jìn)行分析，用規(guī)范識(shí)別模型來預(yù)測3個(gè)不同水平的牛肉嫩度。在分析的334個(gè)樣品中，正確識(shí)別的為242個(gè)，識(shí)別率為77%。結(jié)果表明成像光譜儀器有望成為牛肉嫩度檢測的新儀器。

Cluff等[25]也采用成像光譜對(duì)牛排的嫩度進(jìn)行檢測，他們搭建了一個(gè)超光譜成像系統(tǒng)，包括CCD攝像機(jī)和成像光譜儀，針對(duì)新鮮的牛肌肉進(jìn)行檢測。獲取的成像光譜包括120個(gè)窄波段，光譜分辨率為4.54nm。用Warner-Bratzler shear(WBS)值表征牛肉的標(biāo)準(zhǔn)嫩度，采用改進(jìn)的洛倫茲函數(shù)來擬合牛肉的成像光譜。用逐步回歸建立WBS和洛倫茲函數(shù)參數(shù)(比如曲線的峰高、半峰寬)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)牛肉嫩度的預(yù)測，模型相關(guān)系數(shù)R=0.67，結(jié)果表明結(jié)合超光譜成像技術(shù)和散射特性的方法有望成為檢測牛肉嫩度的快速方法。

5 成像光譜技術(shù)的國內(nèi)研究進(jìn)展

國內(nèi)成像光譜技術(shù)最初主要用于遙感分析，直到最近幾年才用于農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測。

洪添勝等[26]基于高光譜圖像技術(shù)對(duì)雪花梨的品質(zhì)進(jìn)行無損檢測研究，觀察經(jīng)多元散射校正處理后的雪花梨反射光譜，分別針對(duì)含糖量和含水率選取對(duì)應(yīng)的相關(guān)性最好的5個(gè)波段為特征波段，通過建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型，對(duì)雪花梨的含糖量、含水率及鮮質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，含糖量預(yù)測的誤差為0.4749°Brix,含水率預(yù)測的誤差為0.0658%，鮮質(zhì)量預(yù)測值和實(shí)際值之間相關(guān)系數(shù)R為0.93。

楊勇等[27]采用連續(xù)波激光作為激發(fā)光，應(yīng)用激光誘導(dǎo)熒光高光譜成像技術(shù)來對(duì)獼猴桃硬度進(jìn)行無損測量。將該激光照射到獼猴桃樣品上，用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取誘導(dǎo)出的熒光散射圖像。選取部分熒光區(qū)域作為感興趣區(qū)域，再提取感興趣區(qū)域在波長200～800nm范圍內(nèi)的光譜值作為熒光高光譜圖像數(shù)據(jù)。最后建立熒光高光譜圖像數(shù)據(jù)預(yù)測果實(shí)硬度的預(yù)測模型。結(jié)果表明，該模型預(yù)測獼猴桃硬度的相關(guān)系數(shù)為R=0.898。結(jié)果表明利用高光譜圖像技術(shù)預(yù)測獼猴桃的內(nèi)部品質(zhì)是可行的。

高曉東等[28]利用高光譜掃描成像技術(shù)評(píng)估牛肉大理石花紋，組建了高光譜線掃描成像系統(tǒng)，采集牛肉樣品在400～1100nm 波段的高光譜反射圖像。通過牛肉脂肪和瘦肉在各個(gè)波段處反射率之比的最大值，確定530nm為特征波段。提取特征波段處大理石花紋的3個(gè)特征參數(shù)(大顆粒脂肪密度、中等顆粒脂肪密度和小顆粒脂肪密度)，使用特征參數(shù)分別建立多元線性回歸模型(MLR)和正則判定函數(shù)模型，對(duì)大理石花紋分級(jí)和等級(jí)預(yù)測，用全交叉驗(yàn)證方法驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。MLR模型對(duì)大理石花紋等級(jí)的預(yù)測決定系數(shù)R2=0.92，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差SECV＝0.45；總的分級(jí)準(zhǔn)確率是84.8%；正則判定函數(shù)對(duì)大理石花紋等級(jí)判定準(zhǔn)確性較低，為78.8%。研究表明，將高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于牛肉大理石花紋等級(jí)評(píng)定是可行的。

吳建虎等[29]應(yīng)用高光譜成像技術(shù)檢測牛肉的嫩度，建立了正則判別函數(shù)對(duì)牛肉嫩度進(jìn)行分級(jí)，嫩牛肉分級(jí)準(zhǔn)確率為83.13%，較粗糙牛肉分級(jí)準(zhǔn)確率為90.19%，總的分級(jí)準(zhǔn)確率為87.10%。研究表明該技術(shù)在畜產(chǎn)品檢測領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

在儀器研制方面，中國科技大學(xué)與北京農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測與農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測技術(shù)研究中心聯(lián)合研制了國產(chǎn)推掃式成像光譜儀[30]，波長范圍400～1000nm，光譜分辨率可達(dá)2～5nm，空間分辨率為0.2～5mm，該儀器體積小(240mm×210mm×100mm)、質(zhì)量輕(3kg)，將成為農(nóng)產(chǎn)品快速檢測的有力平臺(tái)。

6 結(jié) 語

成像光譜技術(shù)圖譜合一的特點(diǎn)，使得其兼具了可見-近紅外光譜技術(shù)成分檢測的優(yōu)點(diǎn)和機(jī)器視覺技術(shù)能夠反映空間分辨信息的優(yōu)勢，因而在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景。國外已進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究，在圖像獲取、數(shù)據(jù)分析、模型應(yīng)用等方面都積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，并已經(jīng)開發(fā)了基于成像光譜透射、漫反射的在線檢測系統(tǒng)。國內(nèi)的研究剛剛起步，還有很多問題需要解決，主要表現(xiàn)在：

1)目前國內(nèi)外應(yīng)用成像光譜技術(shù)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品，特別是鮮活產(chǎn)品如水果的檢測較多，而對(duì)于加工產(chǎn)品的檢測較少。作為具有在線檢測潛力的技術(shù)，成像光譜技術(shù)

在農(nóng)產(chǎn)品原材料收購、產(chǎn)品分級(jí)及食品加工在線監(jiān)測方面具有較好的應(yīng)用前景。因此，將來在食品檢測方面的研究將會(huì)更加深入。成像光譜技術(shù)源于航空航天，因此系統(tǒng)復(fù)雜，成本昂貴，如何在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，需要尋找到合適的應(yīng)用場合。對(duì)于附加值高、易于實(shí)現(xiàn)工業(yè)化在線操作的領(lǐng)域，比如煙草、畜禽等，成像光譜技術(shù)有望率先得到應(yīng)用。

2)目前的成像光譜系統(tǒng)成本還比較高，特別是國外的高光譜成像系統(tǒng)，價(jià)格昂貴，不利于推廣應(yīng)用。因此，開發(fā)國產(chǎn)的成像光譜儀器，對(duì)于推動(dòng)該技術(shù)在我國的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，是至關(guān)重要的。目前國內(nèi)科研單位在儀器開發(fā)方面已開展了很多工作，上海技術(shù)物理所、中國科技大學(xué)、安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所等單位都研制了系列樣機(jī)，相比于國外的系統(tǒng)，價(jià)格已大幅下降，將來可針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中樣品的特性，開發(fā)專用的成像光譜系統(tǒng)，從而進(jìn)一步降低成本。并可在高光譜成像的基礎(chǔ)上挑選敏感波長，從而開發(fā)相應(yīng)的多光譜成像系統(tǒng)，將會(huì)大大降低成本，使得該技術(shù)最終大量應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中。

3)目前國內(nèi)外在應(yīng)用成像光譜進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品/食品品質(zhì)檢測方面已進(jìn)行了大量可行性研究，表明該技術(shù)具有較好的應(yīng)用前景，但目前的研究大多處于探索性實(shí)驗(yàn)階段。成像光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于能夠?qū)崿F(xiàn)在線檢測，因此對(duì)于在線檢測時(shí)儀器的實(shí)時(shí)校正、模型的更新傳遞、配套機(jī)械控制系統(tǒng)的開發(fā)等方面，還需要進(jìn)行深入的研究。

隨著光學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和自控技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，成像光譜技術(shù)會(huì)逐漸完善，其在農(nóng)產(chǎn)品/食品檢測中的應(yīng)用將更加深入，為食品安全提供有力的技術(shù)支撐。

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Research Progress in the Detection of Agricultural Products/Food by Imaging Spectrometry

ZHOU Quan1，ZHU Da-zhou2,3，WANG Cheng3，ZHENG Yao4，WANG Qiu-ping1，MA Zhi-hong2,*
(1. Department of Automatic, University of Science and Technology of China, Hefei 230029, China；2. Beijing Research Center for Agri-food Testing and Farmland Monitoring, Beijing 100097, China；3. National Engineering Research Center for Intelligent Equipment in Agriculture, Beijing 100097, China；4. Agricultural Technology Extension Centre of Jinzhou District, Dalian City, Liaoning Province, Liaoning 116100, China)

As a newly emerging technology for process analysis, imaging spectrometry can acquire spatial information of samples and provide thousands of spectral data points for each pixel in an image. In this way, the spectral data of each wavelength form an image and result in the syncretism of spectra and image. By analyzing corresponding spectra and images, the components, concentration, status, spatial distribution and dynamic change of samples can be detected. In this paper, technical principles, system compositions and data processing methods of imaging spectrometry are described. The research progress in the detection of agricultural products/food by imaging spectrometry is discussed. Based on the current research achievements, imaging spectrometry reveals a wide range of application prospect in the detection of agricultural products/food.

imaging spectrometry；hyper-spectral imaging；near infrared image；agricultural product；food safety

O657.38；S37；TS207.3

A

1002-6630(2010)23-0423-06

2010-03-22

國家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2006AA10Z203；2007AA10Z202；2010AA10Z201)；農(nóng)業(yè)部“引進(jìn)國際先進(jìn)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)”項(xiàng)目(2006-G63(5)；2010-S20)

周全(1981—)，男，博士研究生，主要從事成像光譜技術(shù)研究。 E-mail：zhouquan@mail.ustc.edu.cn

*通信作者：馬智宏(1970—)，女，副研究員，博士，主要從事農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與農(nóng)田環(huán)境檢測技術(shù)研究。E-mail：mazh@nercita.org.cn