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  监测和控制食品质量是食品生产中最重要的一环。特别是水果和蔬菜比其他食品越发敏感，新鲜健康的才更有价值。高光谱成像为自动质量控制系统提供了要害数据，以确保食品的高质量。

使用Specim FX10高光谱相机丈量李子和番茄的老化

  新鲜度对评估水果和蔬菜的品质十分重要，成熟度和坚实度是需要视察和监控的两个最基本的质量指标。高光谱相性能够视察水果和蔬菜在成熟历程中的光谱变革。

在这项研究中，我们使用Specim FX10高光谱相机和实验室扫描仪对李子和番茄进行了为期20天的视察，以评估其老化历程。Specim FX10是一台笼罩400-1000nm光谱规模的可见光-近红外（VNIR）相机。剖析的第一部分偏重于样本随时间变革的光谱特征，然后提出了番茄和李子新鲜度的回归模型。

图1：将三个李子和番茄样本安排在实验室扫描仪上，并使用Specim FX10相机丈量了20天

  使用FX10拍摄了样本的照片以及高光谱数据。照片显示，番茄和李子的新鲜度随时间明显下降（图2）。在其中一个番茄和李子的中间做了一个小切口，对加速番茄的老化有显著影响，但对李子没有影响。

图2：在第1天、第13天和第20天拍摄的样本照片

光谱反射揭示化学变革

  在进行光谱丈量的第1、2、3、6、9、13、14、16、17、19和20天，每个李子和番茄上都选择矩形区域统计了反射光谱。为了便于阅读结果，图3仅泛起了在第1天、第13天和第20天获得的光谱，番茄的光谱差别比李子更显著。在图2的照片中已经可以看出差别。

  光谱曲线揭示了水果和蔬菜内部随时间推移爆发的化学变革。李子和番茄在早期生长阶段因为叶绿素泛起绿色，但当它们成熟时，叶绿素剖析成另外一种化学物质。关于番茄来说，叶绿素剖析成番茄红素，成熟的番茄则泛起为红色。这种化学变革解释了李子和番茄在550-750nm之间的光谱变革。水果和蔬菜的成熟历程也会影响水分水平或结构，水分的对应光谱体现在970nm处。除此之外，其他化学属性（如糖含量）也会随着时间变革而变革，多种化学变革塑造了各时间段的光谱曲线。

图3：在第1、2、3、6、9、13、14、16、17、19、20天获取的李子和番茄的假彩色RGB图像，以及在第一天（白色）、第13天（粉红色）和第20天（紫色）的番茄和李子的平均光谱。

回归模型量化新鲜度

  在这项研究中，建立了一个回归模型来量化李子和番茄的新鲜度。成像天数做为实际的回归变量，李子和番茄划分基于588-976nm和445-993nm的光谱规模进行预测回归剖析，R²划分能抵达0.81和0.91。实际值与预测值的回归图在图5中泛起。

图4：三个李子（顶部）和三个番茄（底部）的回归模型输出

图5：两个模型的实际值与模型预测（丈量李子和番茄的新鲜度）

结论

  Specim FX10相机适用于丈量水果和蔬菜的成熟度和新鲜度，因为它对与农产品新鲜度相关的特征十分敏感。在构建典范的回归模型时，经常接纳有损的实验室丈量值来作为参考进行模型开发和验证，这个研究显示，接纳丈量天数作为回归变量依然可以很好的预测果蔬新鲜水平。因此，有损的实验室指标关于获取果蔬的新鲜度并不是须要的，高光谱可以实现真正的无损预测与评估。

  在可见光-近红外（VNIR）下事情的高光谱相机为监测新鲜食品品质提供了有效的工具。与古板的基于点的要领相比，高光谱成像具有无损、非破坏性的优势，是一种特别适合食品分级、分选和分类的要领。

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图6：FluorTron?多功效高光谱成像剖析系统及橘子成熟度及损伤区光谱成像检测