利用高光谱成像技术检测咖啡豆中的污染物
目标：
本应用研究旨在探讨高光谱成像 (HSI) 技术如何提升食品质量和安全检测水平，重点关注咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10、FX17 和 SWIR 相机，探索了HSI技术是如何检测外来异物和污染物，以确保食品加工过程中的质量和安全。
食品质量与安全挑战
食品生产商为了维持较高的质量标准，在识别污染物方面面临挑战，比如异物识别。检测咖啡豆中混入的非咖啡物质，如木棍、贝壳和石头，对于确保质量和安全至关重要。
高光谱成像技术能够获取每个像素的光谱数据，根据光谱特征区分咖啡豆和潜在污染物，从而实现精细的污染物检测。该技术的非破坏性在食品行业是一大优势，因为它可以在不改变或损坏产品的情况下进行检测。
食品质量检测中的高光谱成像技术
在本研究中，我们使用Specim的FX10、FX17和SWIR高光谱相机对两种咖啡豆和几种污染物进行了测量，每款相机都具有不同的光谱范围和分辨率：
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Specim FX10
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Specim FX17
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Specim SWIR
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光谱数据使用SpecimONE处理平台中的SpecimINSIGHT软件进行处理。被测污染物包括木棍、贝壳和石头。为评估不同相机在咖啡豆中挑出污染物的效果，记录了每台相机的光谱响应。
图1
样品和污染物照片
与传统的视觉系统相比，高光谱成像的附加值显而易见：
- 烘焙过的咖啡豆和污染物颜色非常相似，这使得仅使用RGB相机无法有效区分它们
- 咖啡豆和污染物的密度相近，使得X射线成像技术也无法奏效
- 高光谱成像可以揭示物质的化学成分，使其成为此应用的理想方法
样品测量和数据分析
Specim FX10相机采集的光谱数据未能显示出有效区分咖啡豆和污染物的明显光谱特征，光谱曲线中观察到的差异很小。
图2 Specim FX10相机采集的咖啡豆（左图）和污染物（右图）VNIR光谱曲线
正如预期，此时建立的PLS-DA模型在咖啡豆中分选污染物方面表现不佳。
图3 基于Specim
FX10采集数据建立的相关模型预测结果（咖啡豆标记为橙色，污染物标记为紫色）
Specim FX17相机采集到了更多易于区分的光谱特征，特别是在1200、1430和1700 nm附近。这些特征峰与咖啡特有的光谱对齐，增强了区分污染物的能力。
图4 Specim FX17相机采集的咖啡豆（左图）和污染物（右图）NIR光谱曲线
我们还要强调可以使用适当的预处理方法来增强光谱差异。此外，可以设定仅覆盖相关范围的感兴趣光谱区域（ROI），这是Specim FX相机的另一个优势。
图5 Specim
FX17光谱数据预处理后的曲线，橙色代表咖啡豆，紫色代表污染物
结果表明此时模型能很好地分离咖啡豆和污染物。
图6 基于Specim
FX17相关模型的预测结果（咖啡豆标记为橙色，污染物标记为紫色）
SWIR相机向我们展示了更全面的光谱特征。它涵盖了Specim FX17的光谱范围，并进一步扩展到2500nm。额外的光谱范围使得模型能够包含更多与咖啡因相关的光谱标记，提高污染物检测的准确性。
图7 咖啡豆（左图）和污染物（右图）的SWIR光谱
图8 基于Specim
SWIR相关模型的预测结果（咖啡豆标记为橙色，污染物标记为紫色）
结论
通过以上结果可以看出Specim FX17和SWIR相机都能有效识别污染物，其中SWIR相机的准确度略高。然而，考虑到成本效益以及相机与SpecimONE的兼容性，我们推荐使用
Specim FX17相机用于咖啡加工中的污染物检测。
在食品加工中使用高光谱成像技术可以提升产品安全性、减少浪费并提高质量控制标准，为制造商提供了一种可以检测污染物并确保高质量标准的可靠工具。
免责声明
本技术说明由 Spectral Imaging Ltd. 的Specim公司编写，仅供一般指导之用。我们保留修改内容的所有权利。
关于Specim
作为高光谱成像（HSI）行业的龙头公司之一，Specim产品涵盖从可见光到热红外全部波段的测量，为用户提供全面的高光谱成像解决方案，满足工业、科学和研究用户的不同需求。产品包括工业高光谱相机、实验室高光谱相机以及机载高光谱相机，适配客户特定的使用场景。Specim以分拣机客户为核心，同时在分选回收、食品和制药等行业也拥有广泛的客户群体。去年，Specim正式推出全新的SpecimONE高光谱成像平台，该平台使高光谱成像技术更便利、更快捷地与分拣机相结合。2021年起，SpecimONE平台可开始交付。借助SpecimONE平台，柯尼卡美能达将进一步扩大工业领域中高光谱成像的业务。
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