高光谱成像在食品质量评估方面的研究进展与应用-莱森光学

随着社会的进步和人们生活水平的提高，越来越多的消费者在购买食品时不仅关注食品的营养价值与安全，还会考虑价格、口感、外观及新鲜程度等因素。

非接触式的光学技术，如光谱和成像技术，目前均已被用于食品质量和安全的无损检测工作。光谱技术具有操作简单、快速、准确等优点，但只能分析组分的平均值，无法获取样品品质安全信息的空间分布。另一方面，成像技术虽然可以提供较多的空间信息，快速检测出食品的尺寸、形状、颜色、表面纹理和外部缺陷，但是却无法检测出食品的水分、脂肪、蛋白质含量。

而高光谱成像技术通过将光谱与成像技术相结合，能够同时提供光谱和空间信息，凭借其定性、定量以及定位的能力，将成为食品的质量和安全检测、分类与分级的有利手段，在食品检测领域发挥重要作用。

01高光谱成像技术的基本原理

高光谱成像起源于航空遥感技术，其定义是一种在测得的大量连续的光谱带上同时获得空间位置的成像技术。高光谱成像主要包括点扫描，线扫描和面扫描3种方式。典型的线扫描式高光谱成像系统如图1所示。

图1高光谱成像系统的组成

高光谱图像，又名超立方(hypercube)，是一个三维的数据矩阵(x,y,λ)。其中(x,y)代表两维的空间维度，λ代表一维的光谱维度。如图2所示，从每一个波长单元看过去，高光谱图像是一幅幅二维的图像(图2右侧)。而从每一个二维单位看过去，便是一条条光谱谱线(图2左下侧)。高光谱成像技术进行食品品质检测的原理是在特定波长处，食品不同的化学组成和物理特征有着不同的反射比、分散度、吸收度以及电磁能，不同波长处的关键峰值可以表示不同化合物的物质属性(光谱指纹)，从而通过分析光谱信号实现食品品质信息的定性或定量检测，并根据高光谱图像提供的光谱空间分布信息，实现食品品质信息的可视化表达，从而实现食品的分级分类和品质检测工作。

图2高光谱图像的概念全图

由此可见，光谱和成像技术的结合使得高光谱图像拥有着数量极多的连续规则分布的光谱带，每个格子中都有一条完整的光谱图，因此高光谱成像技术既能提供产品的理化信息，又能对不同性质的空间分布做出判断。然而，光谱关键峰值通常要经过复杂的处理过程才能提取出来，如系统校准、图像校正、光谱数据的处理等，并辅以特定的分析方法，如多元分析算法、主成分分析、多元线性回归等。

02高光谱成像技术在肉类检验中的应用

图3 2008—2010年中国肉类产量统计

高光谱成像系统可以实现肉类分类、分级、排序，监控生产过程中的品质快速无损检测，从而改善产品品质，提高企业经济效益，具有广阔的应用前景。图4显示了目前高光谱成像技术在肉类品质检测研究领域已开展的工作。

图4 高光谱图像对肉制品检测的潜在应用

03嫩度预测

肉类的嫩度是顾客决定购买与否的首要参考因素。但在肉类加工过程中，由于缺少快速无损的相关品质检测技术，造成直接对肉类进行嫩度检测的难度。目前，基于计算机识别技术，根据肉的图像纹理、大理石花纹、表面颜色等因素可以对肉的嫩度进行一定的检测。此外，光谱技术对肉类的检测也被应用于嫩度等品质检测。

采用反射模式的高光谱成像系统进行图像采集。Cluff等通过从鲜牛排搜集散射光，开发了一个新的预测熟牛排嫩度的高光谱成像系统(光谱波长范围在496～1036nm)。光谱的散射属性能定量反馈光与材料的相互作用，对质量评估和安全监督很有帮助。在每个牛排的40个不同位置获得散射光谱，平均后作为该样本的代表性高光谱图像。这种办法在预测牛排嫩度方面有一定的成效(相关度r=0.67)，而将牛排按照柔软、中等和坚硬进行分类鉴定，精确度可达98.4%。

04大理石花纹的评估

应用高光谱成像系统对猪肉质量进行了快速、精确、客观的检测，并对其大理石花纹进行了评估。该系统通过从猪肉样本中提取光谱特征，建立了合适的大理石花纹空间分布预测，并以现存的大理石花纹标准对比，结合二阶矩角，对大理石花纹的分数进行了检测，成功预测了40个样本的大理石花纹，分数在3～5之间。采集牛肉样品在400～1100nm波长范围的高光谱反射图像。通过牛肉脂肪和瘦肉在各个波段处反射值比的最大值，确定530nm为特征波段。

05微生物腐败检测

腐烂后的肉类可能携带致病菌，从而引起食源性疾病。常规微生物腐败检测方法都具有破坏性，消耗大量时间，难以满足工业上的需要。

Peng等应用高光谱反射成像和最小二乘支持向量机预测了猪肉中活菌总数。该预测模型预测TVC的相关度r可达0.87。Peng等开发了一个高光谱分散系统，结合多元线性回归分析方法，检测牛肉中的腐败细菌，取得了很好的成效(r2＝0.96、SEP＝0.23)。检测中涉及到氧合血红蛋白的吸收带，对于猪肉中活菌总数的预测十分有用。王伟等应用高光谱成像技术，分别结合偏最小二乘回归、人工神经网络和最小二乘支持向量机，对生鲜猪肉中的细菌总数进行建模预测。结果表明最小二乘支持向量机在训练精度和泛化能力两方面均能达到最优性能，与标准平板菌落计数法所检测活菌数的相关系数r2分别达到0.9872和0.9426。此外，为了更充分地利用高光谱成像技术检测微生物腐败，需要对腐败区域进行空间定位和识别，从而有助于食品中腐败位置的检测，以便对肉类安全程度做出正确评估。

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审核编辑 黄宇