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SpectraScan高通量作物果实品质检测方案

2020.1.31

我国幅员辽阔,自然环境的巨大差异造就了丰富的生物多样性,不同地域生长的经济作物品种繁多,果实五花八门,品质良莠不齐。而果实品质的好坏直接影响膳食营养及食品安全,与人类健康密切相关,也是衡量作物经济效益的重要因素。因此,作物果实品质的快速、批量分析评价对于衡量作物经济效益,规避经济损失、优化栽培品种及提升作物社会价值具有重要意义。

SpectraScan光谱成像技术作为一种无损、快速的图像及光谱融合分析技术,可同时获取研究对象的空间及光谱信息,反映物体的外部特征、表面缺陷、病斑情况及内部结构及化学成分,为作物果实品质快速、无损、高通量分析检测提供了新思路。

 

一、主要技术特点:

  • 超高信噪比和灵敏度

  • 专为科研及商业应用领域设计,满足实验室、野外、和工业应用的严苛要求

  • 全太阳光光谱范围,涵盖可见光、近红外、短波红外波段,中、长波红外可选

  • 无缝兼容SpectraScan自动传送系统,组成多传感器监测方案

  • 自动化数据采集分析系统,可选配软件及数据分析服务器

二、系统配置:

2.1 全光谱系列光谱成像仪

可选波段:400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm、MWIR、LWIR等多种型号

具有高分辨率、高成像速率、灵活的波段选择和优良的信噪比与Binning,由光谱仪和高速科研级面阵单色相机组成,可为用户高质量、低失真的图像,满足了最苛刻条件下的规格要求。
 

 


图1 蓝莓成熟度检测
 

 

图2 樱桃果实表面维C分布情况
 

2.2 SpectraScan室内自动传送系统

SpectraScan果实自动传送系统一举解决了传统实验室成像平台对于高光谱、红外热成像、可见光、环境因子监测等传感器同步采集的难题,实现了多传感器兼容、高精度移动控制、光源控制等远程无线控制功能。专用于科研级实验室远程控制及多源数据采集应用。
 

 


主要特点

  • 本系统采用模块化设计,可同时搭载多种光谱成像传感器

  • 集成高精度激光测距传感器,可一键获取相机与成像目标的精确距离,精度可达mm级

  • 具备无线远程控制功能,GUI软件或远程协议控制数据采集和平台高精度移动

  • 全部闭环控制,反复运行20万次误差控制0.4MM范围内,满足科研级的高精度需求

  • 友好的PC端GUI软件界面,用户可实现远程操控相机及平台

  • 预留其他传感器集成方案,可扩展性强,野外方案可选

2.3 SpectraScan野外高通量扫描系统

SpectraScan野外高通量扫描系统,专为野外原位光谱成像测量设计研发,通过自动控制平台摆扫或移动扫描,搭载不同传感器获取大范围内高光谱、红外热成像、多光谱及RGB数据,进行高通量作物果实产量评估及病虫害宏观监测。本系统有多种方案可供用户灵活选配。
 

 


图3 金银木果实产量评估


三、应用案例

3.1 水果表皮甲醛检测:

福尔马林作为一种对人体有害的生物采样化学物质,被广泛应用于孟加拉国,作为鱼类、水果、蔬菜等食品的防腐剂。本研究使用sCOMS相机对不同新鲜水果和被福尔马林污染过的水果进行光谱成像,通过K-NN方法和SVM方法分析实验数据,结果表明,两种分类算法对福尔马林污染水果的新鲜水果分类正确率均为70-94%,其中k-NN对每个样本的正确率均高于SVM 85%以上。红苹果、青苹果和番茄在k-NN和SVM的分类准确率均在90%以上。基于这种精度,以光谱反射率作为波长特征函数即能够成功地应用于果蔬新鲜度检测及质量控制。
 

 


3.2 牛油果品质检测

2016年,牛油果的年产量达到550万吨——由于其膳食价值和健康益处,牛油果的产量在15年内几乎翻了一番。牛油果只有自然成熟后从树上脱落下来,才能确保其食用价值才是最高。但由于果农为卖出好价钱,往往在在采摘季刚开始,果实尚未成熟时期采摘,从而影响水果的食用品质和膳食价值。另一方面,在收获后期采摘成熟过度的水果保质期较短,也增加了疾病和紊乱的风险。由于视觉变化不明显,牛油果的食用品质和商业价值难以预测。然而,SpectraScan果实品质分析系统即可通过光谱曲线的变化,检测和预测肉眼看不到的变化,并建立预测模型应用于水果及其部位的缺陷及皮下斑点检测。
 

 


3.3 樱桃甜度及成熟度评价

不同成熟阶段(Stage)下,樱桃果实表面的光谱反射特征不同,这是因为果实中的SSC(可溶性固形物含量)和pH值含量有差异。通过以下光谱特征和SSC、pH含量分布图,可看出在第三阶段(Stage3)SSC含量及pH含量均最高,并且SSC与pH的比值最大。说明在该阶段樱桃达到完全成熟期,其体内可溶性固形物含量达到峰值,且酸性急剧减小,樱桃甜度增加。
 

 


SSC和pH各自特征波段如下图(五角星)所示,可通过该特征波段来评价樱桃可溶性固形物和pH值,从而评价果实成熟度及甜度。
 

 


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