高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2023-10-19
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農(nóng)產(chǎn)品的安全與我們的飲食安全和健康息息相關(guān),因此其安全性的檢測一直是國內(nèi)外專家的關(guān)注重點。高光譜成像技術(shù)的不斷成熟,為農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測提供了新的技術(shù)和手段。本文簡單介紹了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用。
農(nóng)產(chǎn)品的安全與我們的飲食安全和健康息息相關(guān),因此其安全性的檢測一直是國內(nèi)外專家的關(guān)注重點。高光譜成像技術(shù)的不斷成熟,為農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測提供了新的技術(shù)和手段。本文簡單介紹了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用。
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高光譜成像技術(shù)綜述
1.?高光譜成像技術(shù)的發(fā)展
高光譜成像技術(shù)是產(chǎn)生于上世紀(jì)80年代一項融合了多方面技術(shù)的掃描技術(shù),在光學(xué),光電子學(xué),以及計算機信息處理技術(shù)上都有涉及,是傳統(tǒng)二維成像與光譜技術(shù)的完美結(jié)合體。該技術(shù)最初用于航天領(lǐng)域,用于衛(wèi)星圖片的拍攝與遙感系統(tǒng)的構(gòu)建。在后續(xù)的發(fā)展中,近紅外高光譜成像技術(shù)逐漸運用在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與農(nóng)業(yè)氣象方面。
2.?高光譜成像技術(shù)的工作原理
高光譜成像本身包含二維和三維的光學(xué)圖像,其中二維的坐標(biāo)數(shù)據(jù)與三維的波長信息共同構(gòu)成了最終影像,其主要的成像方式包括:濾波片式與堆掃式。前者主要通過攝像頭與可更換濾波片組成,后者主要通過攝像頭和光譜儀的配合。在工作效方面,后者能采集更多的高光譜圖像數(shù)據(jù),并能保持較高的精密度,便于尋找特征波長。
3.?高光譜成像技術(shù)的特點
高光譜成像技術(shù)主要具備以下特點:高分辨率的光譜圖像、寬廣的波長覆蓋范圍、圖像光譜一體的全方位展示效果、對樣本數(shù)據(jù)數(shù)量的需求較多。
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高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用
自從高光譜技術(shù)在我國廣泛使用以來,取得豐碩的成果,不僅可以得到農(nóng)產(chǎn)品的外部特征,也可以為產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行分析與檢測。其中最大的優(yōu)勢在于對農(nóng)產(chǎn)品的無損檢測,因此具有很大的發(fā)展?jié)摿涂臻g。但是因為我國的高光譜檢測技術(shù)還處于起步階段,大多是集中于實驗室研究的探索階段,存在很多的劣勢和不足,需要進(jìn)一步的改善。
1.?農(nóng)藥殘留檢測研究問題及改進(jìn)措施
農(nóng)藥的使用對提高農(nóng)作物的產(chǎn)量方面有很大的幫助,但是由此也產(chǎn)生了環(huán)境污染的問題,因此對農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥的殘留檢測已經(jīng)受到各國政府和環(huán)保組織的關(guān)注。在我國運用過很多的農(nóng)藥檢測方法,比如色譜法,但是這種方法不僅檢測方法復(fù)雜而且效果不佳,對農(nóng)產(chǎn)品樣品的損害性大。但是高光譜成像技術(shù)利用有機分子在光照下活躍的性質(zhì)和程度,精確地檢測出農(nóng)藥的殘留,比如 Christian Nansen 玉米葉螨蟲殘留量、Jing Li 檢測橙子表面的為農(nóng)藥殘留等諸多檢測用途。
對農(nóng)藥的殘留方面,只能做定性的檢測分析,但是對于農(nóng)藥的定量分析的研究還有待加強。因此在使用高光譜農(nóng)藥11:06監(jiān)測分析的大體趨勢之下,選用適合的帶有某些特征的波長,提高光譜裝置精度,進(jìn)而實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的快速無損檢測。
2.?高光譜成像技術(shù)數(shù)據(jù)量問題
高光譜成像技術(shù)是將多信息融合的技術(shù),由此獲得的數(shù)據(jù)量大、相關(guān)性高,這樣一來就會導(dǎo)致信息處理的效率相對低下。相對應(yīng)的解決措施就是尋找一種快速有效的降維方法,以此提高準(zhǔn)確率。目前為止我國研究員使用的降維方法主要有4種,PCA、ICA、連續(xù)投影和 GA 等,這幾種方法主要特點在于快速,不但可以將高維數(shù)據(jù)將至低維,還可以保留數(shù)據(jù)的主要特征。
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