【科普】食品檢測的三種光學方法
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專家預測,2023年的春節將是春運有史以來“地表最大規模人口遷徙”。伴隨著人口流動,還有一樣東西也將在短時間內迅速流竄——年節禮品。
爸媽帶著我們滿面笑容的站在各位親戚朋友的門前,“這個鮑魚可好了,最高等級的,對身體好”“那個水果特別甜,甜得都齁得慌”。父母們一邊忙著說新年祝福,一邊忙著將這些包裝精美,品質上乘的禮品送到大叔二伯三姨四奶的手里。
在父母跟各位親友熱火朝天的聊天中,我們大概率因為插不上話就直接淪為話題中心,“啥時候結婚呀”“有沒有對象呀”“工資多少呀”等等問題接踵而至。與其被動受討論,不如主動出擊,借著這些包裝精美的年節禮品,今年就來隆重跟大家分享分享,“為什么那個鮑魚就是一等品”“為什么那個水果特別甜”“為什么這個營養品含鈣更加高”,各個廠家是如何將各種等級的產品篩選出來送到我們的手中呢?
食品檢驗技術
過去人們依靠人類的感官來判斷的食物的外觀、氣味和質地。但是現如今我們有了更加先進的檢驗方法,不僅可以根據顏色、質地、水分含量和內部特征對產品進行分級,還可以根據脂肪、糖甚至葡萄糖含量對產品進行分級也不會損壞食品。
在各類檢驗技術中,從機器視覺到光譜學,再到高光譜成像,這幾種主要方法是特定流程最有效的檢查方法。
機器視覺
自動化機器視覺主要分為可見光成像與不可見光成像??梢岳酶咚貱CD和CMOS攝像機識別凹痕、劃痕和霉菌,對于更高級別的檢查,可使用RGB三線性和RGB NIR四線性等不同的多線性相機,同時捕獲光譜。可見光成像的優點包括可以識別劃痕、凹陷等外觀缺陷,并能夠根據形狀和尺寸對檢測對象進行分級。
不可見光成像技術,例如近紅外銦鎵砷(InGaAs)相機,可以提供典型CCD或CMOS相機無法提供的信息。InGaAs相機在900至2500 nm波段具有很高靈敏度,通常被用于不可見光成像。與幾十年前InGaAs制造技術剛剛起步時不同,如今的InGaAs相機分辨率高、速度高。
圖1:使用不同波長的成像技術收集不同的信息
圖2:近紅外波段可檢測的食品成分
不可見光成像可以檢測水分含量(例如檢測產品上的瘀傷)和識別雜質(例如咖啡豆或大米中顏色相近的砂石)。不可見光成像還可以透過薄表面(如塑料和紙張)成像,可以用于檢查包裝的密封質量。
圖3:包裝密封性檢查
X射線成像是檢查內部特征的最可靠方法,透過厚表面高速檢測內部非常小的物體,能夠以非常高的靈敏度檢測出金屬、玻璃、塑料、骨骼和外殼,顯示異物的形狀、大小和位置,還可以識別包裝內的物體或檢查包裝的密封質量。
圖4:通過X攝像可以檢測出肉或者魚中的骨頭
在流水線上使用X射線相機以極高的速度進行掃描,這些高動態范圍的X射線圖像被發送到計算機,并通過各種軟件程序自動執行缺陷識別。當涉及檢查混合物質物體(如雞或魚里的骨頭)時,可以使用雙能量X射線來實現高靈敏度。
這種在線食品檢查技術僅使用一個X射線源與雙能量X射線相機相結合,攝像機可以從X射線光譜中檢測到兩個能量等級。操作員可根據質量標準調整閾值設置,在缺陷自動識別軟件中處理圖像。雙能掃描與TDI技術兼容,濱松新款X射線相機帶你探索輕質材料的世界,點擊了解詳情。

圖5:雙能X射線相機C15400-30-50A的能量下限
光譜分析
食物主要由水、脂肪、蛋白質和碳水化合物以及多種其他成分組成。食品的特征——如外觀、顏色、風味和質地——能夠指示食品的質量和安全性,這是由食品的分子結構以及分子內部和分子之間相互作用決定的。因此,食品供應商可以利用光譜識別和測量食品的分子成分,從而確定食品的質量和安全性。
使用光譜分析,食品供應商可以得出定量數據。借助內置的光譜庫,食品供應商可以通過光譜更容易識別食物的關鍵成分,量化的統計數據可以用來衡量食品質量。此外,光譜檢查僅需要很少或無需樣品制備,能夠對單個或多個樣品進行快速的在線分析。

圖6:近紅外光譜法識別和測量新鮮農產品的成分
高光譜成像
高光譜成像系統的工作原理類似于使用數千或數百萬的分光計,通過圖像每個像素的反射光線反應化學特征。當食品沿傳送帶移動時,針對特定應用微調光柵,加之探測器高靈敏度和足夠的動態范圍,高光譜成像系統在每個波段內可以收集數百個光譜帶,從而可以識別出物品的大小和形狀等空間信息,也可以識別糖分、水分含量等光譜信息,是辨別異物、鑒定脂肪含量以及檢測多余的摻雜物質的絕佳工具。
以近紅外高光譜成像為例,根據所分析的每種復合物的不同波長或光譜指紋,可以幫助識別和量化食品的化學成分,提供營養成分、脂肪百分比、含糖量和新鮮度等信息。例如,無人機上的經紅外高光譜相機可以幫助測量樹上蘋果的含糖量,并在收獲季節前預測蘋果的等級和品質。
參考文獻
1. H. Ishizawa. Application of the infrared radiation to food safety. The Illuminating Engineering Institute of Japan, www.jstage.jst.go.jp/article/jieij/94/12/94_KJ00006773151/_pdf.
2. T. Tanabe et al. (1995). Internal quality measurement of tropical fruits by near infrared spectroscopic technique. J Soc Agric Struct, Japan, No. 67, pp. 1-24, www.jstage.jst.go.jp/article/sasj1971/26/3/26_3_153/_pdf.
文章來源:Vision Spectra
編輯:又又&▼
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