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高光譜成像技術應用于蔬菜品質檢測評估

來源:北京易科泰生態(tài)技術有限公司   2022年10月27日 16:35  

綠葉蔬菜是我們?nèi)粘o嬍持?/span>的健康食材,如菠菜、油菜、莧菜、生菜等。這些蔬菜含有豐富的健康所必須的人體營養(yǎng)元素,如維生素、鈣鉀鎂、葉綠素、胡蘿卜素、花青素、膳食纖維等等,研究表明綠葉蔬菜對健康的益處幾乎不可替代。每日飲食中保證100-200克的綠葉菜可有助于促進骨骼健康,預防心血管疾病等。因此,提高綠葉蔬菜質量蔬菜加工行業(yè)至關重要(De Corato 2020),其中蔬菜質量包括營養(yǎng)成分、新鮮度、外觀和收獲后的保質期的評估,目前主要是通過視覺(SimkoHayes(2018)和生物分子標記法(Simko et al 2018)評估預測,但是這兩種方法不僅耗時,而且需要很專業(yè)的技術人員,快速、便捷評估和預測蔬菜保質期及營養(yǎng)物質的方法對蔬菜種植業(yè)來說非常重要,光譜成像技術特別是高光譜成像(HSI)技術已被證明是蔬菜質量檢測鑒定和分析有效方法。

易科泰生態(tài)技術公司提供蔬菜品質檢測與采后生物學研究全面解決方案,高通量、非接觸、數(shù)字化:

1. PhenoTron®復式智能LED光源培養(yǎng)與成像分析平臺:

ü 一體式智能LED光源培養(yǎng)與高光譜成像原位(in-situ)分析

ü 復式多通道智能LED光源,每個通道(RGB、UV及遠紅等不同波段或不同顏色光源)獨立0-100%調制,可自由組合不同光源配方

ü 應用于光生物學研究及蔬菜栽培與品質檢測研究等(下圖為培養(yǎng)的木耳菜及種苗原位高光譜成像分析(PRI

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2. PhenoTron®-PTS葉綠素熒光與高光譜成像分析平臺:

ü 高光譜成像分析,可選配紅外熱成像分析及RGB成像分析

ü FluorCam葉綠素熒光成像技術,光合作用的靈敏探針

ü 紫外光激發(fā)多光譜成像分析

3. PhenoTron®-HSI多功能高光譜成像分析系統(tǒng):

ü 高光譜成像分析

ü 葉綠素熒光高光譜成像分析

ü UV-MCF生物熒光成像分析

 

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應用案例一:基于高光譜成像技術的水培生菜養(yǎng)分含量測定

美國研究人員Sulaymon Eshkabilov等人利用高光譜成像技術對不同氮濃度水培條件下培養(yǎng)的4種生菜品種(Rex、Tacitus、Black seeds SimpsonFlandria)進行了在線品質測量分析。利用Specim高光譜成像采集生菜光譜數(shù)據(jù),建立了具有反射率及其一階導數(shù)(FDR)兩個光譜數(shù)據(jù)值和兩個光譜指數(shù)(光譜比值(RSI)和歸一化光譜指數(shù)(NDSI))的簡單線性回歸模型,以尋找最佳波段組合,并利用4波段的偏最小二乘回歸法(PLSR)和主成分分析(PCA)方法估算了NO3 -、Ca2+K+、可溶性固形物含量(SSC)pH值和總葉綠素濃度(SPAD)。

 

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結果表明:利用400-1000nm波段高光譜成像系統(tǒng)進行高光譜成像分析,可獲得生菜的養(yǎng)分含量。并且發(fā)現(xiàn)營養(yǎng)物質濃度的觀測值與PLSRPCA模型的擬合值具有良好的相關性。

應用案例二:基于高光譜成像技術的生菜新鮮度識別

因為生菜極易腐爛,而在腐爛早期通過肉眼監(jiān)測又難發(fā)現(xiàn),因此對于生菜加工產(chǎn)業(yè)和育種公司而言,一套可用于生菜新品種品質鑒定及早期腐爛監(jiān)測及其變化的系統(tǒng)顯得尤為重要。易科泰光譜成像實驗室技術人員利用PhenoTron®-HIS多功能高光譜成像分析系統(tǒng)監(jiān)測普通生菜短期內(nèi)反射光譜的變化,并分析其光譜特征及光譜指數(shù)隨時間變化的規(guī)律。為綠葉蔬菜的儲存、品質檢測鑒定及在溫室和包裝生產(chǎn)線上的應用提供高光譜成像技術方案。

 

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水波段指數(shù)(WBI)對生菜水分狀態(tài)的變化比較敏感。從圖2-1可以看出:隨著生菜自然放置天數(shù)的增加,水分含量越來越低,生菜對970nm的光吸收強度相對于900nm的吸收強度也變低。

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CI是葉綠素[ChI]含量最敏感的光譜指數(shù)之一;PSRI與蔬菜中類胡蘿卜素[Car]與葉綠素[ChI]比值密切相關,最終反應植物的衰老速度和衰老階段。由圖2-1和圖2-2可以看出鮮切生菜光譜曲線的變化和不同像素值對應分布的變化。根據(jù)生菜的光譜曲線以及不同像素值對應分布可進一步研究優(yōu)化光譜指標對應的波段,為生菜等綠葉蔬菜的儲存、品種品質檢測鑒定、及在溫室和包裝生產(chǎn)線上檢測潛在變質等應用提供完整的高光譜成像技術方案。

參考文獻:

[1] De Corato, U., 2020. Improving the shelf-life and quality of fresh and minimally processed fruits and vegetables for a modern food industry: A comprehensive critical review from the traditional technologies into the most promising advancements. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 60 (6), 940–975.

[2] Simko, I., Hayes, R.J., 2018. Accuracy, reliability, and timing of visual evaluations of  decay in fresh-cut lettuce. PLoS ONE 13 (4), e0194635.

[3] Simko, I., Hayes, R.J., Truco, M.-J., Michelmore, R.W., Antonise, R., Massoudi, M., 2018. Molecular markers reliably predict post-harvest deterioration of fresh-cut lettuce in modified atmosphere packaging. Hortic. Res. 5 (1), 1–13.

[4] Sulaymon, E., Arim, L., Hyperspectral imaging techniques for rapid detection of nutrient content of hydroponically grown lettuce c*rs.

[5] Boris,S et al. Comparison of the Non-Invasive Monitoring of Fresh-Cut Lettuce Condition with Imaging Reflectance Hyperspectrometer and Imaging PAM-Fluorimeter. doi.org/10.3390/photonics8100425.


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