在果蔬品質(zhì)檢測領(lǐng)域，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄糖度的精準(zhǔn)、快速且無損檢測，一直是農(nóng)業(yè)科技與食品工業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。傳統(tǒng)方法如糖度計(jì)測量需破壞樣本，高光譜成像技術(shù)則以其無損、高效的特性逐漸成為研究熱點(diǎn)。一項(xiàng)發(fā)表于《中國激光》的研究中，科研人員采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng)，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)番茄果實(shí)糖度的可視化分布檢測，為農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析提供了新的技術(shù)路徑。

研究背景與需求

番茄的糖度是評(píng)價(jià)其口感與品質(zhì)的重要指標(biāo)之一，傳統(tǒng)檢測方法往往依賴取樣測量，無法反映果實(shí)內(nèi)部糖度的空間分布。高光譜成像技術(shù)能夠同時(shí)獲取樣本的空間與光譜信息，實(shí)現(xiàn)成分分布的可視化，尤其適用于果蔬內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測。

設(shè)備與方法

在該研究中，團(tuán)隊(duì)采用彩譜科技FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng)對(duì)番茄樣本進(jìn)行圖像采集。該系統(tǒng)覆蓋392–1033 nm波段，具備高光譜分辨率與成像穩(wěn)定性，能夠準(zhǔn)確捕捉番茄表面的光譜反射特征。

研究過程中，通過對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白校正、特征波長篩選與建模分析，結(jié)合多元散射校正（MSC）與競爭性自適應(yīng)加權(quán)算法（CARS），建立了糖度預(yù)測模型。最終，利用偏最小二乘法（PLS）模型實(shí)現(xiàn)了番茄糖度的可視化分布圖生成。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，經(jīng)MSC預(yù)處理并結(jié)合CARS特征選擇與PLS建模的組合方法，在訓(xùn)練集與測試集上均表現(xiàn)出較好的預(yù)測能力，決定系數(shù)分別達(dá)到0.967和0.904，模型穩(wěn)定性較強(qiáng)。

更值得關(guān)注的是，研究團(tuán)隊(duì)基于該預(yù)測模型，成功將高光譜圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的光譜信息轉(zhuǎn)化為糖度值，并通過偽彩色成像技術(shù)生成了番茄表面糖度的二維分布圖。圖像清晰展示出糖度在果實(shí)不同區(qū)域的梯度變化，實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)值檢測”到“圖像化表達(dá)”的跨越。

該可視化結(jié)果與研究中同步開展的相位成像檢測結(jié)論相吻合，印證了高光譜成像在成分空間分布檢測中的可靠性與實(shí)用性。

技術(shù)優(yōu)勢與應(yīng)用前景

FigSpec FS-13高光譜成像系統(tǒng)具備波段范圍寬、成像效率高、操作靈活等特點(diǎn)，適用于實(shí)驗(yàn)室研究與產(chǎn)線化檢測場景。本研究不僅驗(yàn)證了該系統(tǒng)在番茄糖度檢測中的有效性，也為其他果蔬的內(nèi)部成分（如酸度、水分、維生素等）分布分析、病害早期識(shí)別、成熟度判斷等提供了可借鑒的方法框架。

彩譜科技在高光譜成像領(lǐng)域持續(xù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品迭代，致力于為農(nóng)業(yè)檢測、食品工業(yè)、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域提供更完善的光譜成像解決方案，助力產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)與品質(zhì)控制體系構(gòu)建。

（論文原文可通過www.cnki.net搜索《基于相位成像的番茄果實(shí)糖度檢測》進(jìn)行閱讀）

產(chǎn)品推薦

FigSpec FS-13高光譜相機(jī)（線掃描）

產(chǎn)品特點(diǎn)

1. 光譜范圍：400-1000nm

2. 光譜分辨率：優(yōu)于2.5nm

3. 光譜波段：1200

4. 空間像素?cái)?shù)：1920