Ứng dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong phát hiện chất lượng trái cây và rau quả

Trong những năm gần đây, vấn đề an toàn thực phẩm đã thu hút nhiều sự chú ý và yêu cầu của mọi người đối với tiêu chuẩn chất lượng và an toàn của trái cây và rau quả ngày càng cao, trở thành chủ đề nóng được xã hội quan tâm. Nhìn chung, chất lượng của trái cây và rau quả bao gồm các phẩm chất bên ngoài như hình dạng, màu sắc, kích thước và khuyết tật bề mặt, và các phẩm chất bên trong như hàm lượng đường, độ axit, độ cứng, hàm lượng chất rắn hòa tan, hàm lượng tinh bột, độ ẩm và độ chín và hàm lượng các chất dinh dưỡng khác. Chất lượng là một yếu tố quan trọng trong doanh số bán hàng trên thị trường.

Các phương pháp phát hiện chất lượng trái cây và rau quả truyền thống như phương pháp hóa học, sắc ký lỏng hiệu suất cao, khối phổ, v.v. thường phá hủy các đối tượng cần kiểm tra và chậm. Công nghệ thị giác máy và quang phổ có ưu điểm là nhanh, không phá hủy và đáng tin cậy, và đã được sử dụng rộng rãi trong việc phát hiện chất lượng trái cây và rau quả trong những năm gần đây. Trong số đó, công nghệ thị giác máy trích xuất và phân tích thông tin không gian như hình dạng, kích thước, màu sắc và khuyết tật bề mặt của trái cây và rau quả để phát hiện chất lượng bên ngoài, trong khi công nghệ quang phổ gần hồng ngoại chủ yếu phát hiện chất lượng bên trong của trái cây và rau quả.

Công nghệ hình ảnh siêu phổ kết hợp hình ảnh với công nghệ quang phổ để đồng thời thu được thông tin quang phổ và thông tin không gian phản ánh chất lượng bên trong và bên ngoài của đối tượng cần kiểm tra. Trong những năm gần đây, nó đã được nghiên cứu rộng rãi trong thử nghiệm không phá hủy chất lượng trái cây và rau quả trong và ngoài nước. Bài viết này sẽ giới thiệu những tiến bộ nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực này từ các nguyên tắc cơ bản của công nghệ hình ảnh siêu phổ và nghiên cứu và ứng dụng của nó trong thử nghiệm không phá hủy chất lượng trái cây và rau quả.

1. Nguyên lý của công nghệ hình ảnh siêu phổ

Mỗi điểm ảnh trong hệ thống siêu phổ có thể thu được hàng chục đến hàng trăm thông tin băng hẹp liên tục trong cùng một dải quang phổ và thu được đường cong quang phổ mượt mà và hoàn chỉnh. Đồng thời, toàn bộ hệ thống hình ảnh cũng có thể thu được thông tin không gian của đối tượng cần đo, thực hiện phát hiện đồng thời các thành phần bên trong và đặc điểm ngoại hình của đối tượng cần đo, với các đặc điểm về tính liên tục của quang phổ và độ phân giải cao.

Ảnh siêu phổ thu được bởi hệ thống có thể được biểu diễn bằng ảnh ba chiều lập thể bao gồm một dải liên tục các ảnh quang học, như thể hiện trong Hình 2. Ảnh hai chiều của mặt phẳng XY biểu diễn thông tin không gian của vật thể, chẳng hạn như hình dạng, kích thước, khuyết tật, v.v. Vì những thay đổi bên ngoài của vật thể sẽ ảnh hưởng đến quang phổ phản xạ, nên hình dạng, màu sắc hoặc khuyết tật sẽ thay đổi ở một bước sóng nhất định. Tọa độ λ biểu diễn thông tin quang phổ của vật thể, thông tin này sẽ phản ánh chất lượng bên trong của vật thể đang được thử nghiệm, chẳng hạn như thành phần và cấu trúc.

Nghiên cứu này áp dụng camera siêu phổ 400-1000nm, sản phẩm FS13 của Công ty TNHH Công nghệ Caipu Hàng Châu có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan. Phạm vi quang phổ là 400-1000nm, độ phân giải bước sóng tốt hơn 2,5nm và lên đến 1200 kênh quang phổ. Tốc độ thu thập có thể đạt 128FPS trong toàn phổ và lựa chọn băng tần sau cao nhất là 3300Hz (hỗ trợ lựa chọn băng tần đa vùng).

2. Phát hiện chất lượng bên ngoài của trái cây và rau quả

Cảm nhận trực tiếp của mọi người về trái cây và rau quả trên thị trường là chất lượng chất lượng bên ngoài của chúng, tức là phán đoán về màu sắc, độ tươi, kích thước, hư hỏng cơ học, tê cóng và thối rữa. Công nghệ thị giác máy truyền thống khó có thể phân biệt các đặc điểm bên ngoài như hư hỏng cơ học, tê cóng, thối rữa và độ tươi trong việc phát hiện chất lượng bên ngoài của trái cây và rau quả do độ chính xác thấp và hoạt động phức tạp. Công nghệ hình ảnh siêu phổ chỉ khắc phục được nhược điểm này và có thể đạt được khả năng phát hiện toàn diện không phá hủy. Nó cũng có độ chính xác cao và dễ vận hành. Trong những năm gần đây, nó đã dần được sử dụng trong việc phát hiện chất lượng bên ngoài của trái cây và rau quả.

Độ tươi là một chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng của trái cây và rau quả. Trái cây và rau quả mới hái thường cần được bảo quản và vận chuyển trước khi đến tay người tiêu dùng. Quá trình này sẽ ảnh hưởng đến độ tươi và chất lượng của chúng. Nhìn chung, đánh giá chủ quan của mọi người về độ tươi của trái cây và rau quả là không chính xác. Hình ảnh quang phổ của bốn loại lá rau, bao gồm cải thảo, rau bina, hạt cải dầu và bắp cải baby, đã được thu thập và so sánh bằng máy quang phổ hình ảnh tại thời điểm mất nước 0, 10, 24 và 48 giờ. Trong số đó, phân tích so sánh hình ảnh siêu quang phổ và hình ảnh thị giác máy của lá cải thảo tại các thời điểm mất nước khác nhau được thể hiện trong Hình 3 và Hình 4. Có thể thấy rằng trạng thái của lá trong hai hình ảnh đã thay đổi đáng kể theo thời gian, nhưng hình ảnh thị giác máy chỉ có thể hiển thị trạng thái mất nước và hình ảnh siêu quang phổ phân tích những thay đổi trong thông tin quang phổ và thấy rằng hình dạng và diệp lục bên trong của lá đã thay đổi trong quá trình mất nước. Hệ số tương quan của mô hình dự đoán giá trị hàm lượng diệp lục tương đối là r = 0,76, cho thấy công nghệ siêu quang phổ có thể xác định hiệu quả độ tươi của lá rau.

Công nghệ siêu quang phổ và mô hình dự đoán ANN đã được sử dụng để nghiên cứu tình trạng tê cóng của táo, như thể hiện trong Hình 5. Thí nghiệm đã sử dụng quy trình thể hiện trong Hình 6 và chọn năm dải thành phần chính (717, 751, 875, 960 và 980 nm) từ hình ảnh siêu quang phổ của táo bị tê cóng trong dải 400-1000 nm để thiết lập mô hình ANN. Hệ số tương quan của tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập xác thực lần lượt là 0,93, 0,91 và 0,92 và cuối cùng đạt được độ chính xác nhận dạng hơn 98%.

3. Kết luận

Cùng với sự cải thiện mức sống, con người ngày càng có yêu cầu cao hơn về chất lượng thực phẩm lành mạnh. Công nghệ thị giác máy truyền thống và các phương pháp vật lý và hóa học phức tạp và phá hoại trong việc đo lường chất lượng của trái cây và rau quả, và khó có thể đáp ứng được nhu cầu phát hiện. Công nghệ hình ảnh siêu phổ tích hợp công nghệ thị giác máy, quang phổ và xử lý hình ảnh. Hình ảnh được tạo ra là khối dữ liệu ba chiều của "tổ hợp quang phổ", không chỉ chứa các đặc điểm thông tin không gian của đối tượng cần kiểm tra mà còn chứa thông tin quang phổ của đối tượng cần kiểm tra. Nó có thể phát hiện chính xác, nhanh chóng và không phá hủy chất lượng của các sản phẩm nông nghiệp và dễ vận hành. Trong những năm gần đây, nó đã được sử dụng rộng rãi trong việc phát hiện chất lượng trái cây và rau quả. Tuy nhiên, trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu hình ảnh, công nghệ hình ảnh siêu phổ bị hạn chế bởi hiệu suất và tốc độ xử lý của thiết bị. Công nghệ này hiện chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu cơ bản và chưa được sử dụng rộng rãi trong phát hiện thời gian thực trực tuyến công nghiệp. Để đạt được mục tiêu phát hiện trực tuyến thương mại về chất lượng trái cây và rau quả, cần đạt được hai điểm sau để giải quyết các vấn đề này: thứ nhất, cải thiện và nâng cấp các thiết bị liên quan đến công nghệ hình ảnh siêu phổ, chẳng hạn như máy quang phổ hình ảnh, để cải thiện hiệu suất của chúng và giảm chi phí sản xuất, điều này có lợi cho việc thúc đẩy công nghệ hình ảnh siêu phổ trong việc phát hiện chất lượng trái cây và rau quả; thứ hai, lựa chọn các bước sóng đặc trưng cho các hình ảnh siêu phổ toàn dải và các loại trái cây và rau quả khác nhau để giảm sự dư thừa dữ liệu và giảm thời gian thu thập và xử lý hình ảnh siêu phổ. Tuy nhiên, với sự phát triển của xã hội và tiến bộ khoa học, công nghệ hình ảnh siêu phổ sẽ tiếp tục được cải thiện và cải thiện, và sẽ có không gian phát triển rộng hơn và triển vọng ứng dụng trong các lĩnh vực sản phẩm nông nghiệp và an toàn thực phẩm trong tương lai.