本應用說明探討了高光譜成像 (HSI) 技術(shù)如何改善食品質(zhì)量和安全檢測，特別是檢測咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10、FX17 和 SWIR 相機，探索了 HSI 技術(shù)如何檢測異物和污染物，以確保食品加工的質(zhì)量和安全。

食品制造商在識別污染物（例如異物）以保持質(zhì)量標準方面面臨挑戰(zhàn)。檢測咖啡豆中的非咖啡物質(zhì)（例如木棍、貝殼和石頭）對于確保質(zhì)量和安全至關(guān)重要。
高光譜成像技術(shù)可以捕捉每個像素的光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)光譜特征區(qū)分咖啡豆和潛在污染物，從而實現(xiàn)詳細的污染物檢測。該技術(shù)的非破壞性是食品行業(yè)的一大優(yōu)勢，因為它可以在不損壞產(chǎn)品的情況下檢查產(chǎn)品。

在本研究中，測量了兩種咖啡豆和幾種污染物 使用Specim 的FX10、FX17 和 SWIR 高光譜相機，每臺相機都提供獨特的光譜范圍和分辨率：

Specim FX10

400-100納米

光譜分辨率：5.5nm

像素大?。杭s 0.176 毫米

Specim FX17

900-1700納米

光譜分辨率：8nm

像素大?。杭s 0.281 毫米

SWIR

1000-2500納米

光譜分辨率：12nm

像素大?。杭s 0.520 毫米

數(shù)據(jù)使用SpecimINSIGHT處理 , 是SpecimONE 數(shù)據(jù)處理平臺的一部分。
測試的污染物包括木棍、貝殼和石頭。記錄了每臺相機的光譜響應，以評估它們區(qū)分這些污染物和咖啡豆的有效性。

圖 1：樣品和污染物的照片

與傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)相比，高光譜成像的附加值顯而易見：

1.咖啡豆和污染物都經(jīng)過烘焙，因此顏色非常相似。因此，僅使用 RGB 相機無法區(qū)分它們。

2.咖啡豆和污染物的密度也相似，導致 X 射線成像無效。

3.然而，高光譜成像可以揭示材料的化學成分，使其成為該應用最適合的方法。

Specim FX10 相機

Specim FX10 的光譜數(shù)據(jù)并未顯示出能夠可靠地將咖啡豆與污染物分離的獨特特征，在光譜中觀察到的區(qū)分很小。

正如預期的那樣，PLSDA 模型在從咖啡豆中分離污染物方面表現(xiàn)不佳。

圖3：基于FX10相關(guān)模型的 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)預測

Specim FX17 相機

Specim FX17 捕捉到了更多獨特的光譜特征，尤其是在 1200、1430 和 1700 nm 左右。這些峰值與咖啡特有的光譜一致，增強了區(qū)分污染物的能力。

圖 5：預處理后Specim FX17 相關(guān)的污染物（紫色）和豆類（橙色）光譜。

圖6：基于Specim FX17相關(guān)模型的預測 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)

SWIR相機

SWIR 相機展現(xiàn)出最全面的光譜特征。它涵蓋了 FX17 的光譜范圍，甚至超過，到達了 2500 nm。這一增加的范圍使該模型能夠包含更多與咖啡因相關(guān)的光譜標記，從而提高污染物檢測的準確性。

圖 7：咖啡豆和污染物的 SWIR 光譜

Specim FX10 模型

Specim FX17 模型

SWIR模型

在食品加工中應用高光譜成像可以提高產(chǎn)品安全性、減少浪費、提高質(zhì)量控制標準，為制造商提供檢測污染物和確保最高質(zhì)量標準的可靠工具。(來源：Specim高光譜成像)