一、引言

每年“3·15晚會”中食品安全的案例最受廣大群眾關注，食品安全是關乎人類健康、社會穩(wěn)定和經濟發(fā)展的核心議題。食品全問題潛伏在我們日常生活中。近日，某食品廠被爆出使用臭雞蛋制作“網紅”蛋糕，同時使用香精掩蓋臭雞蛋的異味。

該如何保障消費者的食品安全？商家惡意使用低價的變質原料的行為需要通過加強監(jiān)管力度去避免。而無意使用的商家又怎么去控制原料的新鮮度呢？萊森光學的高光譜相機可以提供一個優(yōu)秀的解決方案。

萊森光學iSpecHyper-VS300便攜式高光譜成像系統(tǒng)

二、如何定義“新鮮度”？

根據我國農業(yè)行業(yè)標準文件，雞蛋的哈夫單位值是衡量雞蛋新鮮度的關鍵性指標。哈夫單位值的國標測定方法：通過高精度天平稱量雞蛋質量，打破雞蛋殼倒出雞蛋液于干凈的玻璃平面上，游標卡尺測量蛋黃周圍濃蛋白的厚度。哈夫單位計算公式：

HU為哈夫單位；H為蛋白高度，mm；G為雞蛋質量，g。

NY/T1758-2009 鮮蛋等級規(guī)格

“特級雞蛋”和“一級雞蛋”合并為可食用類別，“二級雞蛋”為不建議食用類別，“三級雞蛋冶為不可食用類別。使用該方法，都需要打破雞蛋殼，觀察蛋白蛋黃的情況，并且需要使用肉眼辨別，容易產生誤差。

三、高光譜如何實現(xiàn)雞蛋新鮮度測定？

雞蛋高光譜偽彩色RGB圖像

不同新鮮度等級雞蛋的光譜

高光譜相機能夠實現(xiàn)在無損情況下，快速、準確地檢測雞蛋新鮮度的需求。通過采用高光譜透射成像儀無損采集不同新鮮度等級雞蛋的高光譜信息，提取其光譜特征和圖像特征，分別采用并行式圖譜特征融合和遞進式圖譜特征融合方法進行數(shù)據分析和建模，得出適用于雞蛋新鮮度的判別模型。當5個單波長聯(lián)合時，即807.91、606.83、740.62、880.88、676.27nm建模判別效果最好，訓練集判別準確率達89.00%，預測集判別準確率達88.00%。

SPA 算法特征波長提取結果

特征波長對應的高光譜圖像

四、高光譜成像技術解鎖食品安全密碼

4.1西蘭花農藥殘留檢測

農戶種植西蘭花時為了減少病害對產量影響，無法避免地施用農藥。然而，在殺死蟲害的同時，農藥殘留超標會對消費者的生命健康以及西蘭花種植帶來潛在威脅。通過高光譜采集系統(tǒng)采集西蘭花的光譜數(shù)據，建立模型對農藥殘留進行識別。機器學習算法與高光譜技術相結合的識別模型能夠很好地檢測西藍花中的農藥殘留檢。

西蘭花樣本數(shù)據的平均光譜圖

西蘭花農藥殘留分布可視化圖

4.2高光譜羊肉摻假檢測

近年來羊肉價格不斷上漲，一些不法商家在巨大經濟利益誘惑下，鋌而走險用狐貍肉等低價值肉類冒充羊肉。將狐貍肉摻入羊肉，其微生物嚴重超標，投入市場不僅嚴重影響消費者身體健康，同時也擾亂了肉類食品市場秩序。利用高光譜成像技術結合特征變量篩選，能夠實現(xiàn)對羊肉糜中狐貍肉摻假進行定量檢測。

羊肉中不同量狐貍肉摻假樣品的平均光譜曲線

純羊肉與純狐貍肉的代表性光譜

五、守護“舌尖上的安全”

食品安全是民生之本，也是社會穩(wěn)定的基石。面對變質原料、農藥殘留、肉類摻假等隱患，傳統(tǒng)檢測方法往往存在效率低、破壞樣本、依賴人工判斷等局限。高光譜成像技術的出現(xiàn)，為食品安全監(jiān)管注入了革新力量，通過無損、快速、精準的光譜分析，直擊食品安全的核心問題，守護“舌尖上的安全”。

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審核編輯 黃宇