導(dǎo)讀

高光譜成像技術(shù)能夠?yàn)槭称钒踩ΑＲ杂阉继?strong>BlackIndustry SWIR 1.7 Max 為代表的高光譜相機(jī)，完美解決了移動(dòng)產(chǎn)線檢測(cè)的應(yīng)用難點(diǎn)。

高光譜技術(shù)：為食品安全保駕護(hù)航

食品安全一直是大眾關(guān)心的熱點(diǎn)話題，提供安全、高質(zhì)量的食品需要對(duì)食品進(jìn)行詳盡的檢查。相比于過(guò)去依賴于人工的視覺(jué)和觸覺(jué)檢測(cè)，如今，已經(jīng)有許多的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)入食品工廠，基于色彩和形態(tài)等特征能區(qū)分不同種類(lèi)的食品，并識(shí)別出摻雜的異物，進(jìn)一步提升了檢測(cè)的可靠性與效率。

然而，對(duì)于與食品外形相似的異物、以及同類(lèi)食品的成分（如水分vs糖分等），常規(guī)可見(jiàn)光相機(jī)的檢測(cè)能力是有限的。

高光譜成像是一種光電技術(shù)，用于精確測(cè)量物體反射的電磁輻射，反射強(qiáng)度與波長(zhǎng)的函數(shù)顯示在光譜特征曲線中。由于每種材料對(duì)光的反射信號(hào)都有所不同，因此高光譜成像可以通過(guò)分析光譜信息來(lái)區(qū)分人眼無(wú)法區(qū)分的物質(zhì)。

友思特 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 是一款智能線掃描（推掃式）高光譜成像相機(jī)，能夠以非常高的空間分辨率采集實(shí)時(shí)光譜數(shù)據(jù)。該相機(jī)提供 1280 像素的空間分辨率，在 900 - 1730 nm 的波長(zhǎng)范圍內(nèi)具有多達(dá) 425 個(gè)可選光譜帶。

本文將展示 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 高光譜相機(jī)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用案例。

案例1：大米中的異物

大米在世界范圍內(nèi)發(fā)揮著重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)作用，全球近三分之一的人口以其為主食，特別是在亞洲、拉丁美洲和非洲。大米是全球經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵產(chǎn)品，不僅構(gòu)成了糧食安全的主要類(lèi)別，也是世界貿(mào)易的重要影響因素。

大米在生產(chǎn)和分銷(xiāo)過(guò)程中存在很多潛在問(wèn)題，其中之一是異物對(duì)糧食的污染。異物進(jìn)入食品供應(yīng)鏈的機(jī)會(huì)很多，例如在生產(chǎn)、包裝或運(yùn)輸過(guò)程中。針對(duì)金屬類(lèi)異物，借助磁性金屬檢測(cè)儀能夠迅速檢出。然而，由于加工過(guò)程中使用的管子、傳送帶和手套會(huì)降解，微小的塑料顆粒則更有可能混入大米中

為了盡量減少塑料摻雜其中對(duì)人類(lèi)健康的負(fù)面影響，需要一種識(shí)別大米供應(yīng)鏈中的塑料碎片的方法。

常規(guī)的異物檢測(cè)方法大多是利用視覺(jué)相機(jī)直接檢測(cè)，通過(guò)異物的顏色、形態(tài)識(shí)別出異物并進(jìn)行分揀。然而實(shí)際產(chǎn)線中的塑料顆粒無(wú)論是顏色還是形態(tài)都與大米十分相似，部分透明塑料的存在還會(huì)導(dǎo)致常規(guī)的可見(jiàn)光相機(jī)幾乎無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別。因此，需要一種更高效的技術(shù)來(lái)檢驗(yàn)與大米顏色、形態(tài)類(lèi)似的異物。

檢測(cè)結(jié)果：大米 vs 塑料

為了驗(yàn)證 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 相機(jī)識(shí)別大米中異物的功能，我們將小塑料顆粒與米粒混合，兩者顏色相近，無(wú)法用肉眼識(shí)別，而后將其放置在高光譜成像系統(tǒng)中。

當(dāng)混合樣品通過(guò)傳送帶時(shí)，相機(jī)會(huì)記錄傳感器從 900 - 1730 nm 的整個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)材料的光譜特征。通過(guò)光譜信息可以看到，塑料和大米的反射光譜差別非常明顯，能夠通過(guò)高光譜相機(jī)區(qū)分。

使用 BlackStudio 軟件可以直接對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分類(lèi)，如下圖所示，塑料碎片在大米堆中被標(biāo)注為紅色。結(jié)合相關(guān)算法和硬件設(shè)置，甚至可以實(shí)時(shí)處理和分類(lèi)大米中的塑料碎片。

大米與塑料的灰度圖像 大米與塑料的分類(lèi)結(jié)果

案例2：杏仁分類(lèi)檢測(cè)

杏仁一直因其美味和營(yíng)養(yǎng)而備受推崇。作為渾身是寶的堅(jiān)果，杏仁核提供了人體所需的維生素和礦物質(zhì)，并被加工成杏仁奶、面粉、食用油等多樣的食品。杏仁殼在農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)中則可被用作墊料。當(dāng)暴露在高溫下時(shí)，杏仁殼會(huì)形成一種類(lèi)似木炭的成分，也可用于生產(chǎn)更耐用的塑料。此外，杏仁皮可用作動(dòng)物飼料或農(nóng)業(yè)中的土壤添加劑。廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域凸顯了杏仁在食品和工業(yè)中的重要性，代表了資源的可持續(xù)和多功能利用。

杏仁一般取杏仁核加工為食品，其余部分用作農(nóng)業(yè)或工業(yè)原料。然而在杏仁核收獲和加工過(guò)程中，杏仁殼和其他異物（如木片、礫石、塑料等）可能難以被篩出，如果被食用則容易導(dǎo)致健康危害。

傳統(tǒng)的分揀方法大多基于可見(jiàn)光相機(jī)，通過(guò)外觀、形狀對(duì)異物進(jìn)行區(qū)分，而對(duì)于某些相似的異物（如杏仁殼碎片、壞杏仁等）可能無(wú)法有效地檢測(cè)和篩除，從而增加了最終產(chǎn)品不合格的風(fēng)險(xiǎn)。

因此，需要一種可靠性更高的方法針對(duì)外觀相似的異物做有效的識(shí)別和檢測(cè)。高光譜成像為這個(gè)問(wèn)題提供了一個(gè)很有前途的解決方案，它可以根據(jù)物體在各種波長(zhǎng)上的光譜特征對(duì)物體進(jìn)行詳細(xì)分析。

檢測(cè)結(jié)果：杏仁 vs 雜質(zhì)

我們將生的褐色杏仁、焯過(guò)的杏仁與杏仁殼碎片混合在一起，并用 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 高光譜相機(jī)掃描和檢測(cè)這些樣品， 識(shí)別不同的杏仁成分，并研究它們?cè)?SWIR 范圍內(nèi)的光譜特性。

使用 BlackStudio 軟件進(jìn)行分類(lèi)，可以看出三種杏仁成分之間的顯著光譜差異，通過(guò)分析相應(yīng)的吸收光譜帶來(lái)檢查其定性特征，例如杏仁的脂肪和水分含量，這也為杏仁的品質(zhì)檢測(cè)提供了一種新方法。

杏仁灰度圖像 杏仁分類(lèi)結(jié)果

高光譜成像技術(shù)代表了機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的一項(xiàng)強(qiáng)大技術(shù)，食品檢測(cè)是一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用。友思特提供的 BlackIndustry SWIR 1.7 Max 具有短波紅外的寬響應(yīng)范圍（900 - 1730nm）、高空間分辨率（最高 2560）、高光譜分辨率（6 nm）以及高幀頻（最高 1300 fps）的特點(diǎn)，特別適合移動(dòng)產(chǎn)線檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景。

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審核編輯 黃宇