盧雪晶,葛宏義,蔣玉英,張 元
1. 戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué),河南 鄭州 450001 2. 河南工業(yè)大學(xué)糧食信息處理與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河南 鄭州 450001 3. 河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,河南 鄭州 450001
農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)影響食品安全,關(guān)系國(guó)計(jì)民生,快速準(zhǔn)確的早期檢測(cè)手段是農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和自動(dòng)化發(fā)展的技術(shù)保障。傳統(tǒng)的免疫分析、 熒光檢測(cè)等農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)方法,存在樣本預(yù)處理復(fù)雜,檢測(cè)費(fèi)時(shí)、 費(fèi)力,且對(duì)檢測(cè)人員專業(yè)性要求高等問(wèn)題,難以滿足快速無(wú)損的檢測(cè)需求。且農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量受儲(chǔ)藏時(shí)間和環(huán)境的影響實(shí)時(shí)變化,需要穿透性更好的檢測(cè)技術(shù)及早發(fā)現(xiàn)從內(nèi)部開(kāi)始變質(zhì)的檢測(cè)目標(biāo)。太赫茲為農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)提供了新的方向,是目前極具潛力的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的研究熱點(diǎn)。
太赫茲波是電磁頻譜的一部分,頻率從100 GHz到10 THz,如圖1所示,具備這一波段獨(dú)特的光譜特性[1]。首先,太赫茲波本質(zhì)上是非電離的,其光子能量較低,照射樣品時(shí)不會(huì)對(duì)活細(xì)胞上的生物分子造成負(fù)面影響。其次,太赫茲波具備良好的穿透性,能夠透過(guò)晶體、 塑料、 紙張等多種非極性材料,對(duì)帶包裝的物體進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別內(nèi)部物質(zhì)信息。最后,由于許多分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)都處于太赫茲頻段,太赫茲光譜可以體現(xiàn)檢測(cè)樣本的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及物理、 化學(xué)反應(yīng)信息,描繪出不同物質(zhì)的指紋圖譜。因此,太赫茲波作為一種非電離光束照射物體,利用不同物質(zhì)在太赫茲頻段對(duì)光子的吸收差異,就能達(dá)到檢測(cè)識(shí)別的目的。近年來(lái),太赫茲波已經(jīng)在生物醫(yī)藥、 醫(yī)學(xué)診斷、 防恐安全、 雷達(dá)通訊等領(lǐng)域得到應(yīng)用,而在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)方面也表現(xiàn)出重要的研究?jī)r(jià)值,相關(guān)成果在后文闡述。
圖1 電磁波譜Fig.1 Electromagnetic spectrum
太赫茲?rùn)z測(cè)系統(tǒng)包括源和探測(cè)器兩個(gè)重要部分。圖2(a)和(b)所示為常見(jiàn)的太赫茲輻射產(chǎn)生方法:光導(dǎo)天線技術(shù)通過(guò)光激發(fā),在半導(dǎo)體基上的兩個(gè)金屬電極之間產(chǎn)生載流子,進(jìn)而生成太赫茲輻射;而光整流技術(shù)則是利用脈沖激光與非線性晶體的相互作用產(chǎn)生太赫茲波。太赫茲探測(cè)器依據(jù)探測(cè)原理不同,分為熱效應(yīng)、 光電效應(yīng)、 電子學(xué)效應(yīng)等多種類型。光導(dǎo)天線中探測(cè)光束激發(fā)電導(dǎo)介質(zhì)產(chǎn)生自由載流子,再利用載流子產(chǎn)生的光電流與太赫茲輻射成正比的特性測(cè)得瞬時(shí)電場(chǎng),如圖2(c)所示;而電光采樣技術(shù)則使用ZnTe等電光晶體,利用偏振控制系統(tǒng)獲得太赫茲輻射波形信息,如圖2(d)所示。
圖2 利用(a)光導(dǎo)天線和(b)光整流產(chǎn)生太赫茲波;利用(c)光導(dǎo)天線和(d)電光采樣探測(cè)太赫茲波
太赫茲光譜中包含有目標(biāo)樣本的物理、 化學(xué)、 分子結(jié)構(gòu)等信息,適用于表征并研究物質(zhì)的指紋特性。典型的太赫茲時(shí)域光譜系統(tǒng)由飛秒激光器、 發(fā)射器、 光延時(shí)線和探測(cè)器幾部分組成,根據(jù)檢測(cè)方式的不同,又分為透射式和反射式,如圖3所示。飛秒激光通過(guò)分束鏡后被分為兩束:一束經(jīng)光延時(shí)線入射到THz發(fā)射器件上產(chǎn)生太赫茲脈沖,照射樣品后聚焦到探測(cè)端;另一束作為探針,經(jīng)多次反射也到達(dá)探測(cè)端。THz探測(cè)設(shè)備通過(guò)計(jì)算太赫茲脈沖與探針光束之間的時(shí)延函數(shù),得到時(shí)域光譜,獲得電場(chǎng)的強(qiáng)度及變化情況。檢測(cè)系統(tǒng)直接測(cè)量太赫茲信號(hào)的電場(chǎng)強(qiáng)度,獲得待測(cè)物質(zhì)的振幅和相位信息。通過(guò)對(duì)時(shí)域、 頻域光譜的分析,計(jì)算出樣本的折射率、 吸收系數(shù)等光學(xué)參數(shù)[2],結(jié)合特征提取和模式識(shí)別分析手段,完成對(duì)目標(biāo)物質(zhì)的檢測(cè)。
圖3 太赫茲時(shí)域光譜檢測(cè)系統(tǒng) (a):透射模式;(b):反射模式Fig.3 Terahertz time-domain spectroscopy system (a):Transmission; (b):Reflection
太赫茲波比微波、 毫米波的空間分辨率高,比紅外線、 可見(jiàn)光的穿透性好,利用太赫茲成像可以獲得待測(cè)物質(zhì)更多深度細(xì)節(jié)信息。常見(jiàn)的成像方式包括時(shí)域光譜成像、 飛行時(shí)間成像、 斷層掃描成像以及近場(chǎng)成像等[3]。時(shí)域光譜成像采用機(jī)械掃描方式逐點(diǎn)采集樣本信息,掃描結(jié)果是一個(gè)三維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),記錄了不同時(shí)域位置每個(gè)像素點(diǎn)的光譜信息。這種成像技術(shù)由于采樣點(diǎn)多,掃描過(guò)程十分漫長(zhǎng),一個(gè)重要的研究方向就是在保證檢測(cè)質(zhì)量的情況下提高檢測(cè)速度。飛行時(shí)間成像利用太赫茲脈沖的到達(dá)時(shí)間映射成像,根據(jù)時(shí)間差來(lái)測(cè)算樣本的三維結(jié)構(gòu)。這種成像技術(shù)在探測(cè)多層物體時(shí)具備明顯的優(yōu)勢(shì),其飛行時(shí)間不受樣品表面灰度和特征的影響,掃描結(jié)果直接反映出樣本的空間分布信息。斷層掃描是由X-Ray CT技術(shù)衍生而來(lái)的一種成像方法。太赫茲光束以不同角度入射樣本,得到多個(gè)投影方向上的投影圖像,并借此重建目標(biāo)樣本的空間圖像。這種成像方式適用于檢測(cè)物質(zhì)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息,方便重構(gòu)出待檢物質(zhì)的二維截面圖。近場(chǎng)成像是指在距離樣品表面只有波長(zhǎng)甚至亞波長(zhǎng)數(shù)量級(jí)的區(qū)域形成圖像,此時(shí)需要檢測(cè)只存在于離物體很近距離的隱失場(chǎng),隱失場(chǎng)可以記錄目標(biāo)樣品的細(xì)節(jié)信息。相較于遠(yuǎn)場(chǎng)成像,太赫茲近場(chǎng)成像可以突破衍射極限的限制,獲得亞微米甚至納米級(jí)別的高分辨率圖像。
超快光學(xué)和光電子技術(shù)的發(fā)展,為太赫茲波提供了高功率且穩(wěn)定的光源產(chǎn)生途徑及高靈敏度的探測(cè)方法,激發(fā)研究人員對(duì)快速且具備超分辨性能的太赫茲光譜和成像技術(shù)的研究熱情,相關(guān)成果推動(dòng)了太赫茲技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用拓展。
農(nóng)產(chǎn)品中的水分含量會(huì)直接影響其品質(zhì)、 加工效率和保存周期。以稻谷為例,當(dāng)水分含量保持在13.5%~15%之間時(shí),精米加工性能最優(yōu),出米率高且大米口感筋道。水分過(guò)高或過(guò)低會(huì)導(dǎo)致稻谷脫殼難度增加,加工出的大米質(zhì)量下降。利用太赫茲波被水強(qiáng)吸收的特性,可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的水分含量進(jìn)行檢測(cè)分析和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),為其在加工過(guò)程中的水分控制以及儲(chǔ)藏過(guò)程中的濕度監(jiān)測(cè)提供有效手段。Nie等[4]利用太赫茲光譜檢測(cè)油菜籽葉中的水分含量,每隔半小時(shí)獲取一次其在0.3~2 THz范圍內(nèi)的透射光譜,結(jié)合PLS等數(shù)學(xué)方法建立出葉片水分含量的預(yù)測(cè)模型。Song等[5]應(yīng)用太赫茲成像技術(shù)研究臘梅、 銀杏和鳳尾竹的葉片,根據(jù)透射光譜圖像分析不同植物葉片的含水量以及水分空間變化趨勢(shì)。實(shí)驗(yàn)表明,在葉片自然脫水的過(guò)程中:(1)葉基區(qū)域的水分流失速度比葉端區(qū)域快;(2)葉脈部分的脫水率要比葉肉部分大;(3)受損傷的葉片由于傷口位置改變了葉片內(nèi)部水活動(dòng)趨勢(shì),會(huì)導(dǎo)致葉端水流失率更明顯。這些結(jié)果印證了應(yīng)用太赫茲波研究植物水分時(shí)空變化的可行性,為農(nóng)產(chǎn)品水分含量的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)提供了理論基礎(chǔ)和實(shí)驗(yàn)方向。
2.2.1 質(zhì)量控制
農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)發(fā)生變化,其內(nèi)部分子結(jié)構(gòu)和物理化學(xué)特征也會(huì)相應(yīng)地發(fā)生改變。太赫茲光譜可以表征出不同樣本的特征信息,在分類溯源、 質(zhì)量評(píng)價(jià)、 變質(zhì)檢測(cè)等方面有重要的應(yīng)用價(jià)值。谷物等農(nóng)產(chǎn)品對(duì)儲(chǔ)存環(huán)境有一定要求,濕度升高會(huì)導(dǎo)致種子發(fā)芽、 果實(shí)變質(zhì)。利用太赫茲光譜和圖像,結(jié)合分類算法可以區(qū)分不同階段的樣本,把無(wú)法用肉眼分辨的發(fā)芽、 變質(zhì)顆粒識(shí)別出來(lái)。Jiang等[6]使用太赫茲時(shí)域光譜成像技術(shù)對(duì)小麥質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,獲取了不同發(fā)芽階段樣品的二維太赫茲圖像,結(jié)果顯示正常小麥圖像內(nèi)部信號(hào)分布均勻,而發(fā)芽部分圖像信號(hào)明顯增強(qiáng)。同時(shí),文章比較了應(yīng)用PLS、 BPNN以及PCA-SVM幾種方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)處理后的結(jié)果,證明具有線性和多項(xiàng)式核的PCA-SVM模型性能最優(yōu),對(duì)發(fā)芽和正常小麥粒的預(yù)測(cè)精度可達(dá)100%。
2.2.2 摻假檢測(cè)
農(nóng)產(chǎn)品的品類、 等級(jí)決定其價(jià)值,這就導(dǎo)致以次充好,以假亂真的情況屢有發(fā)生,影響產(chǎn)品質(zhì)量甚至食品安全。李斌等[7]使用太赫茲時(shí)域光譜對(duì)葛粉中摻雜薯粉的含量進(jìn)行檢測(cè),利用PLS和LS-SVM分別建立判別模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)摻雜薯粉的定性定量分析。Li等[8]運(yùn)用光譜數(shù)據(jù)和模式識(shí)別算法對(duì)不同混合比例的摻假米進(jìn)行檢測(cè)。首先用PCA算法從太赫茲原始光譜中提取特征,隨后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、 基線校正和一階導(dǎo)數(shù)的預(yù)處理,最后采用PLS、 SVM和BPNN結(jié)合不同預(yù)處理后的吸收光譜建立分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理的吸收光譜的SVM模型具有最佳的鑒別能力,準(zhǔn)確率高達(dá)97.33%,可以用來(lái)判定高質(zhì)量米中是否混雜低質(zhì)量米。
2.2.3 轉(zhuǎn)基因物種鑒定
轉(zhuǎn)基因物種的引入可以提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和抗蟲性,但也可能帶來(lái)新的菌株及過(guò)敏原,因此,對(duì)相關(guān)物種的鑒定存在重要意義。傳統(tǒng)的基因檢測(cè)手段在一定程度上會(huì)破壞蛋白質(zhì)和基因片段,而太赫茲光譜則可以利用生物分子在太赫茲頻段的指紋特征來(lái)識(shí)別轉(zhuǎn)基因物種。Li等[9]通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)基因和非轉(zhuǎn)基因棉花種子的太赫茲光譜分析,得到不同樣品的折射率和吸收系數(shù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示轉(zhuǎn)基因樣本的折射率較低,在1.4~2.0 THz區(qū)域有明顯的特征峰,同時(shí)其吸收系數(shù)明顯高于非轉(zhuǎn)基因樣本,借此可以區(qū)分出轉(zhuǎn)基因的棉花種子。Wei[10]等則采集了255個(gè)轉(zhuǎn)基因和非轉(zhuǎn)基因大豆樣本的時(shí)域光譜,利用PLS選取光譜特征區(qū)間,結(jié)合判別最小二乘法、 網(wǎng)絡(luò)搜索支持向量機(jī)和反向傳播網(wǎng)絡(luò)算法分別建立識(shí)別模型,其中應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)搜索支持向量機(jī)建模的識(shí)別效果最好,準(zhǔn)確率達(dá)到98.25%,能有效區(qū)分轉(zhuǎn)基因和非轉(zhuǎn)基因大豆。
2.3.1 成分定量分析
太赫茲光譜對(duì)物質(zhì)的表征能夠到達(dá)分子層面,結(jié)合其光子能量低、 不會(huì)改變分析物性質(zhì)及結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì),可以用來(lái)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品中的氨基酸、 蛋白質(zhì)以及碳水化合物等組成成分進(jìn)行檢測(cè)和定量分析。Jiang等[6]研究處于不同發(fā)芽階段的小麥顆粒,根據(jù)組成成分的太赫茲光譜差異,揭示了小麥在萌芽過(guò)程中內(nèi)部成分的變化趨勢(shì)。隨后,其團(tuán)隊(duì)利用太赫茲圖像檢測(cè)不同麥芽糖濃度的小麥樣品,結(jié)合PCA和SVM算法,構(gòu)建了檢測(cè)精度可達(dá)94%的濃度分析模型。又提出融合光譜與圖像的多元特征信息建模方法[11],設(shè)計(jì)出增強(qiáng)迭代終止指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了支持向量機(jī)基本模型參數(shù)的自動(dòng)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多元太赫茲數(shù)據(jù)融合建模算法能夠測(cè)定小麥中麥芽糖含量,為農(nóng)產(chǎn)品中糖、 酸等有機(jī)成分的定量檢測(cè)提供了研究方向。
2.3.2 農(nóng)藥殘留檢測(cè)
傳統(tǒng)的農(nóng)殘檢測(cè)方法(免疫分析、 熒光檢測(cè)等)需要標(biāo)記檢測(cè)物、 破壞樣本,且檢測(cè)過(guò)程較為復(fù)雜。太赫茲光譜則可以實(shí)現(xiàn)快速、 無(wú)損、 免標(biāo)記的檢測(cè),但受到農(nóng)殘含量少、 濃度低的影響,檢測(cè)靈敏度不高?;诔牧蟼鞲衅鞯奶掌?rùn)z測(cè)可以有效提升微量元素的檢測(cè)限,正逐步成為農(nóng)殘及真菌毒素快速檢測(cè)的一個(gè)重要研究方向。Xu[12]等驗(yàn)證了將太赫茲超材料吸收器用于稻米中甲基毒死蜱檢測(cè)的可行性,設(shè)計(jì)出結(jié)合納米金顆粒和石墨烯的異質(zhì)結(jié)構(gòu),用于增強(qiáng)超材料對(duì)甲基毒死蜱信號(hào)的放大效果。又利用石墨烯中電子移動(dòng)可以改變太赫茲輻射吸收量的特性,制備了石墨烯基的太赫茲傳感器,對(duì)甲基氯嘧啶酚的檢測(cè)極限可達(dá)0.13 mg·L-1[13]。
太赫茲波可以穿透塑料、 纖維、 晶體等聚合物,在不破壞目標(biāo)物體表面或外包裝的前提下檢測(cè)其內(nèi)部成分和結(jié)構(gòu),因此,太赫茲光譜和成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品的異物及包裝物檢測(cè)方面具備明顯優(yōu)勢(shì)。Jiang等[14]應(yīng)用時(shí)域光譜對(duì)小麥顆粒和面粉中的異物進(jìn)行成像檢測(cè),應(yīng)用PCA和SVM算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,檢測(cè)出隱藏在小麥顆粒中的金屬、 石子等異物,同時(shí)也檢測(cè)到存在于面粉不同深度位置的異物。Wang等[15]通過(guò)比較光譜差異,結(jié)合PCA和判別分析方法成功定位出香腸中的金屬污染物,進(jìn)一步驗(yàn)證了太赫茲波對(duì)不透明物體的檢測(cè)能力,為農(nóng)產(chǎn)品的無(wú)損檢測(cè)提供了新的應(yīng)用方向。
太赫茲光譜和成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域的潛在價(jià)值得到研究人員越來(lái)越多的關(guān)注,但其應(yīng)用發(fā)展也受到太赫茲本身光譜特性和發(fā)射源、 探測(cè)器等設(shè)備的限制,主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面:
(1)水吸收明顯:將太赫茲波用于高含水量的農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)時(shí),穿透能力會(huì)受到樣品厚度的限制,進(jìn)而降低光譜檢測(cè)效率,需要對(duì)含水樣品進(jìn)行預(yù)處理,或者在數(shù)據(jù)處理階段利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法去除光譜中的吸水線[16],弱化太赫茲?rùn)z測(cè)中的水吸收影響。(2)散射效應(yīng):農(nóng)產(chǎn)品樣本大多表面粗糙且形狀不均勻,改變樣品表面的平滑度可以減小太赫茲波散射對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。(3)檢測(cè)物的低敏感度:農(nóng)殘、 重金屬、 真菌毒素等微量存在的污染物,太赫茲光譜特征不明顯,不能達(dá)到檢測(cè)識(shí)別的目標(biāo),需要借助其他手段來(lái)提高待測(cè)物質(zhì)的識(shí)別度。相關(guān)研究大多集中在數(shù)據(jù)處理階段,依賴先進(jìn)的建模方法提高檢測(cè)精度,但更為積極的方向是改進(jìn)太赫茲?rùn)z測(cè)技術(shù),在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中獲取盡可能多的特征信息。(4)太赫茲元器件限制:太赫茲技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中的應(yīng)用拓展受到發(fā)射源及探測(cè)器等設(shè)備制約,開(kāi)發(fā)低成本、 高性能的太赫茲組件對(duì)檢測(cè)水平的提升至關(guān)重要。提高輸出功率及輸出穩(wěn)定性是太赫茲源的發(fā)展方向,Koulouklidis等[17]提出使用中紅外雙色激光產(chǎn)生太赫茲波的方法,取得了太赫茲超寬帶高功率源上的突破。而在太赫茲探測(cè)方面,需要增強(qiáng)探測(cè)器上的太赫茲能量,消除檢測(cè)過(guò)程中的干涉效應(yīng)來(lái)提高信號(hào)采集效率,檢測(cè)范圍廣、 靈敏度高的快速探測(cè)設(shè)備是未來(lái)的研究趨勢(shì)。
3.2.1 基于超材料的高靈敏太赫茲?rùn)z測(cè)
農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是靈敏度的提升,太赫茲超材料因此受到研究人員的廣泛關(guān)注。超材料由人工設(shè)計(jì)的亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)單元組成,外界光場(chǎng)與結(jié)構(gòu)中的自由電子相互作用,使得材料表面局域電場(chǎng)增強(qiáng),在太赫茲頻段出現(xiàn)諧振峰。超材料對(duì)其表面電磁環(huán)境的變化十分敏感,對(duì)于THz光譜曲線特征不明顯的物質(zhì),可以將測(cè)量其對(duì)太赫茲波的反應(yīng)轉(zhuǎn)化為測(cè)量超材料的電磁響應(yīng)變化,突破原有的太赫茲光譜檢測(cè)極限。因此,太赫茲超材料的應(yīng)用,可以拓寬農(nóng)產(chǎn)品的檢測(cè)范圍。
基于超材料的太赫茲?rùn)z測(cè),對(duì)待測(cè)物質(zhì)的特征信號(hào)有放大效果,可以顯著提升響應(yīng)速度和檢測(cè)靈敏度。Liu[18]等使用圖4(a)所示的環(huán)狀結(jié)構(gòu)吸收器檢測(cè)有機(jī)氯農(nóng)藥殘留,超材料在0.1~2 THz范圍內(nèi)有兩個(gè)諧振峰,滴入不同濃度的樣本進(jìn)行檢測(cè),諧振峰頻率發(fā)生紅移,與直接使用太赫茲波檢測(cè)樣品相比,檢測(cè)靈敏度明顯提高。Zhao[19]等提出了圖4(b)所示的聚酰亞胺底三分裂環(huán)結(jié)構(gòu)的太赫茲生物傳感器,并將諧振頻率設(shè)計(jì)在對(duì)黃曲霉素B1和B2差異較大的頻段,通過(guò)諧振頻率偏移量的不同,論證了對(duì)AFB1和AFB2的定性定量檢測(cè)的可行性。目前,太赫茲超材料傳感器從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)到對(duì)特定分子特異性的研究都取得了一定進(jìn)展[20],微納米加工工藝日趨成熟,為超材料的制備提供了技術(shù)保障。未來(lái),融合信息技術(shù)的可協(xié)調(diào)與可重構(gòu)超材料可實(shí)現(xiàn)對(duì)太赫茲?rùn)z測(cè)波束的智能控制,將進(jìn)一步提升待測(cè)物質(zhì)的檢測(cè)靈敏度,對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)殘、 真菌毒素等痕量污染物的檢測(cè)有積極意義,是農(nóng)產(chǎn)品太赫茲?rùn)z測(cè)的一個(gè)重要研究方向。
圖4 (a)環(huán)形吸收器示意圖[18]; (b)三分裂環(huán)諧振器示意圖[19]
3.2.2 基于單像素成像的快速太赫茲成像檢測(cè)
太赫茲成像檢測(cè)受到檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)和成像分辨率的影響,應(yīng)用范圍有限。單像素成像方案將成像過(guò)程與信息技術(shù)融合,能夠有效縮短圖像采集和信息處理的時(shí)間,對(duì)提高農(nóng)產(chǎn)品成像檢測(cè)速度有一定的參考價(jià)值。傳統(tǒng)的太赫茲時(shí)域光譜成像需要采集目標(biāo)物體所有像素點(diǎn)的光譜信息,而基于壓縮感知理論的單像素成像方案,利用信號(hào)的稀疏特性,使用一系列空間掩模調(diào)制太赫茲?rùn)z測(cè)光束,采集每個(gè)空間模式下的信號(hào)強(qiáng)度,再根據(jù)掩模與檢測(cè)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性重構(gòu)出物體圖像,其采集次數(shù)遠(yuǎn)小于目標(biāo)物體的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。
典型的太赫茲單像素成像系統(tǒng)由光源、 數(shù)字微鏡設(shè)備(digital micromirror device,DMD)以及價(jià)格相對(duì)低廉的單像素探測(cè)器組成。Zanotto等[21]使用構(gòu)建的成像系統(tǒng)獲取聚乙烯結(jié)構(gòu)樣本的信息,并利用50%的數(shù)據(jù)重構(gòu)出了物體圖像,驗(yàn)證了單像素成像方案在太赫茲時(shí)域光譜中的應(yīng)用可行性。如圖5所示,分束器將飛秒激光光束分成三部分,除了用來(lái)產(chǎn)生太赫茲波的泵浦光束和探針光束外,第三路激光作為調(diào)制光束照射DMD,通過(guò)不斷翻轉(zhuǎn)器件產(chǎn)生不同的調(diào)制圖案,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體太赫茲?rùn)z測(cè)光束的空間調(diào)制。單像素成像系統(tǒng)中的探測(cè)器每次采集的是當(dāng)前調(diào)制模式下的累加光信號(hào)強(qiáng)度,包含目標(biāo)物體多個(gè)像素點(diǎn)信息,結(jié)合用于調(diào)制的掩模順序,利用重構(gòu)算法就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的圖像重構(gòu)[22]。與傳統(tǒng)光柵掃描成像機(jī)制相比,基于壓縮感知理論的單像素成像技術(shù)可以倍數(shù)級(jí)的提高系統(tǒng)檢測(cè)速度,在光學(xué)成像和圖像超分辨率重建等研究中備受關(guān)注。
圖5 基于太赫茲時(shí)域光譜系統(tǒng)的單像素成像原理示意圖[21]Fig.5 Schematic diagram of single-pixel imagingbased on THz-TDS
3.2.3 基于太赫茲光譜圖像數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)
農(nóng)產(chǎn)品太赫茲?rùn)z測(cè)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程通常使用PCA,SVM和BPNN等特征提取和模式識(shí)別方法,既可以分別對(duì)光譜和圖像進(jìn)行處理,也可以采用融合算法提高待測(cè)物質(zhì)的特征提取效率。Shen等[23]設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Wheat-V2,將太赫茲光譜和圖像數(shù)據(jù)融合分析,對(duì)小麥雜質(zhì)的檢測(cè)精確度F1分值達(dá)到97.83%。近幾年,深度學(xué)習(xí)在非線性模型求解方面的優(yōu)勢(shì)受到關(guān)注,結(jié)合人工智能技術(shù)的光譜圖像融合處理方法,為太赫茲?rùn)z測(cè)數(shù)據(jù)深度分析提供了可能,Park等[24]綜述了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在太赫茲時(shí)域光譜和圖像中的應(yīng)用。此外,光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)也為太赫茲?rùn)z測(cè)數(shù)據(jù)分析開(kāi)拓出新的研究方向。
目前,基于太赫茲光譜和成像技術(shù)的農(nóng)產(chǎn)品研究工作尚在初級(jí)階段,檢測(cè)數(shù)據(jù)不夠豐富,可以借鑒的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和理論依據(jù)相對(duì)較少。因此,建立特定農(nóng)產(chǎn)品的太赫茲標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)水平的提升和技術(shù)產(chǎn)業(yè)化落地具有實(shí)際價(jià)值。將太赫茲數(shù)據(jù)處理方法和分析模型集成進(jìn)軟件系統(tǒng),依托內(nèi)置的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù),可實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品太赫茲?rùn)z測(cè)數(shù)據(jù)的一鍵式分析。結(jié)合現(xiàn)有的農(nóng)產(chǎn)品分揀、 色選設(shè)備,將大大提高對(duì)原材料品質(zhì)的分級(jí)和異物檢測(cè)能力,推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品加工流程自動(dòng)化。
綜上所述,太赫茲?rùn)z測(cè)具備無(wú)標(biāo)記、 高穿透及多元素分析等優(yōu)勢(shì),能夠滿足農(nóng)產(chǎn)品安全無(wú)損、 快速準(zhǔn)確的檢測(cè)需求,監(jiān)測(cè)目標(biāo)樣本的品質(zhì)變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的早期檢測(cè)及變質(zhì)預(yù)警,加速產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化,為農(nóng)產(chǎn)品分類、 加工、 儲(chǔ)藏環(huán)節(jié)的應(yīng)用發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇。目前,太赫茲技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)中的應(yīng)用正逐步拓寬,從成分鑒定、 質(zhì)量控制到污染物測(cè)定和包裝物檢測(cè),相關(guān)研究都取得了很大進(jìn)展。但作為一種新興的技術(shù),太赫茲在農(nóng)業(yè)自動(dòng)化發(fā)展及農(nóng)產(chǎn)品安全保障方面的檢測(cè)應(yīng)用也受到其光譜特質(zhì)以及檢測(cè)方式的限制,檢測(cè)效率有待提高。未來(lái)幾年,太赫茲技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)將集中在提高系統(tǒng)檢測(cè)靈敏度、 提升檢測(cè)速度以及產(chǎn)業(yè)化實(shí)現(xiàn)幾個(gè)方面。因此,研發(fā)基于超材料的高靈敏太赫茲傳感器,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)太赫茲快速成像系統(tǒng)以及建立農(nóng)產(chǎn)品太赫茲光譜圖像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用拓展具有重要意義。