導(dǎo)讀

高光譜成像技術(shù)能夠為食品安全助力。以友思特BlackIndustry SWIR 1.7 Max 為代表的高光譜相機，完美解決了移動產(chǎn)線檢測的應(yīng)用難點。

高光譜技術(shù)：為食品安全保駕護航

食品安全一直是大眾關(guān)心的熱點話題，提供安全、高質(zhì)量的食品需要對食品進行詳盡的檢查。相比于過去依賴于人工的視覺和觸覺檢測，如今，已經(jīng)有許多的機器視覺檢測技術(shù)進入食品工廠，基于色彩和形態(tài)等特征能區(qū)分不同種類的食品，并識別出摻雜的異物，進一步提升了檢測的可靠性與效率。

然而，對于與食品外形相似的異物、以及同類食品的成分（如水分vs糖分等），常規(guī)可見光相機的檢測能力是有限的。

高光譜成像是一種光電技術(shù)，用于精確測量物體反射的電磁輻射，反射強度與波長的函數(shù)顯示在光譜特征曲線中。由于每種材料對光的反射信號都有所不同，因此高光譜成像可以通過分析光譜信息來區(qū)分人眼無法區(qū)分的物質(zhì)。

友思特 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 是一款智能線掃描（推掃式）高光譜成像相機，能夠以非常高的空間分辨率采集實時光譜數(shù)據(jù)。該相機提供 1280 像素的空間分辨率，在 900 - 1730 nm 的波長范圍內(nèi)具有多達 425 個可選光譜帶。

本文將展示 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 高光譜相機在食品檢測中的應(yīng)用案例。

案例1：大米中的異物

大米在世界范圍內(nèi)發(fā)揮著重要的社會和經(jīng)濟作用，全球近三分之一的人口以其為主食，特別是在亞洲、拉丁美洲和非洲。大米是全球經(jīng)濟的關(guān)鍵產(chǎn)品，不僅構(gòu)成了糧食安全的主要類別，也是世界貿(mào)易的重要影響因素。

大米在生產(chǎn)和分銷過程中存在很多潛在問題，其中之一是異物對糧食的污染。異物進入食品供應(yīng)鏈的機會很多，例如在生產(chǎn)、包裝或運輸過程中。針對金屬類異物，借助磁性金屬檢測儀能夠迅速檢出。然而，由于加工過程中使用的管子、傳送帶和手套會降解，微小的塑料顆粒則更有可能混入大米中

為了盡量減少塑料摻雜其中對人類健康的負(fù)面影響，需要一種識別大米供應(yīng)鏈中的塑料碎片的方法。

常規(guī)的異物檢測方法大多是利用視覺相機直接檢測，通過異物的顏色、形態(tài)識別出異物并進行分揀。然而實際產(chǎn)線中的塑料顆粒無論是顏色還是形態(tài)都與大米十分相似，部分透明塑料的存在還會導(dǎo)致常規(guī)的可見光相機幾乎無法準(zhǔn)確識別。因此，需要一種更高效的技術(shù)來檢驗與大米顏色、形態(tài)類似的異物。

檢測結(jié)果：大米 vs 塑料

為了驗證 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 相機識別大米中異物的功能，我們將小塑料顆粒與米?；旌?，兩者顏色相近，無法用肉眼識別，而后將其放置在高光譜成像系統(tǒng)中。

當(dāng)混合樣品通過傳送帶時，相機會記錄傳感器從 900 - 1730 nm 的整個波長范圍內(nèi)材料的光譜特征。通過光譜信息可以看到，塑料和大米的反射光譜差別非常明顯，能夠通過高光譜相機區(qū)分。

使用 BlackStudio 軟件可以直接對采集的數(shù)據(jù)進行處理和分類，如下圖所示，塑料碎片在大米堆中被標(biāo)注為紅色。結(jié)合相關(guān)算法和硬件設(shè)置，甚至可以實時處理和分類大米中的塑料碎片。

大米與塑料的灰度圖像 大米與塑料的分類結(jié)果

案例2：杏仁分類檢測

杏仁一直因其美味和營養(yǎng)而備受推崇。作為渾身是寶的堅果，杏仁核提供了人體所需的維生素和礦物質(zhì)，并被加工成杏仁奶、面粉、食用油等多樣的食品。杏仁殼在農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)中則可被用作墊料。當(dāng)暴露在高溫下時，杏仁殼會形成一種類似木炭的成分，也可用于生產(chǎn)更耐用的塑料。此外，杏仁皮可用作動物飼料或農(nóng)業(yè)中的土壤添加劑。廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域凸顯了杏仁在食品和工業(yè)中的重要性，代表了資源的可持續(xù)和多功能利用。

杏仁一般取杏仁核加工為食品，其余部分用作農(nóng)業(yè)或工業(yè)原料。然而在杏仁核收獲和加工過程中，杏仁殼和其他異物（如木片、礫石、塑料等）可能難以被篩出，如果被食用則容易導(dǎo)致健康危害。

傳統(tǒng)的分揀方法大多基于可見光相機，通過外觀、形狀對異物進行區(qū)分，而對于某些相似的異物（如杏仁殼碎片、壞杏仁等）可能無法有效地檢測和篩除，從而增加了最終產(chǎn)品不合格的風(fēng)險。

因此，需要一種可靠性更高的方法針對外觀相似的異物做有效的識別和檢測。高光譜成像為這個問題提供了一個很有前途的解決方案，它可以根據(jù)物體在各種波長上的光譜特征對物體進行詳細(xì)分析。

檢測結(jié)果：杏仁 vs 雜質(zhì)

我們將生的褐色杏仁、焯過的杏仁與杏仁殼碎片混合在一起，并用 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 高光譜相機掃描和檢測這些樣品， 識別不同的杏仁成分，并研究它們在 SWIR 范圍內(nèi)的光譜特性。

使用 BlackStudio 軟件進行分類，可以看出三種杏仁成分之間的顯著光譜差異，通過分析相應(yīng)的吸收光譜帶來檢查其定性特征，例如杏仁的脂肪和水分含量，這也為杏仁的品質(zhì)檢測提供了一種新方法。

杏仁灰度圖像 杏仁分類結(jié)果

高光譜成像技術(shù)代表了機器視覺行業(yè)的一項強大技術(shù)，食品檢測是一個關(guān)鍵應(yīng)用。友思特提供的 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 具有短波紅外的寬響應(yīng)范圍（900 - 1730nm）、高空間分辨率（最高 2560）、高光譜分辨率（6 nm）以及高幀頻（最高 1300 fps）的特點，特別適合移動產(chǎn)線檢測的應(yīng)用場景。

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審核編輯 黃宇