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基于高光譜成像技術的生菜失水率與新鮮度預測研究

更新時間:2025-07-09      點擊次數:74

基于高光譜成像技術的生菜失水率與新鮮度預測研究

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摘要

本研究旨在利用高光譜成像技術(Hyperspectral Imaging, HSI)實現生菜失水率和新鮮度的快速、無損預測。搭建高光譜成像系統采集不同存儲條件(室溫、營養液、浸泡、冷藏 )下生菜的高光譜數據(400 - 1200nm ),結合化學計量學方法,經光譜預處理、特征提取與篩選,構建偏最小二乘 - 支持向量機(PLS - SVM )、反向傳播神經網絡(BPNN )等預測模型。結果表明,高光譜技術可有效捕捉生菜隨存儲時間的光譜變化,篩選的特征波長與生菜水分含量、葉綠素等成分相關,構建的模型對失水率和新鮮度預測準確率高,為蔬菜采后品質監測提供了技術支撐。

關鍵詞

高光譜成像;生菜;失水率;新鮮度預測;化學計量學

一、引言

生菜作為常見葉菜類蔬菜,采后易因失水、呼吸作用等導致新鮮度下降,影響品質與貨架期 。傳統失水率與新鮮度檢測方法(如稱重法、葉綠素儀法 )存在耗時、破壞性等局限。高光譜成像技術融合光譜與空間信息,可獲取樣本化學成分的 “指紋" 特征,已在農產品品質檢測(如水果成熟度、肉類新鮮度 )中廣泛應用 。本研究探索高光譜成像技術在生菜失水率與新鮮度預測中的應用,挖掘關鍵光譜特征,構建精準預測模型。

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二、材料與方法

2.1 實驗材料與處理

選取新鮮生菜樣本,設置室溫(Room temperature )、營養液(Nutrient solution )、浸泡(Soaking in water )、冷藏(Refrigeration )4 種存儲條件,分別記錄 1 - 4d 樣本狀態,采集高光譜圖像與失重率、SPAD 值(葉綠素相對含量 )等指標。

2.2 高光譜成像系統搭建

搭建含高光譜相機(Hyperspectral camera )、成像鏡頭(Imaging lens )、漫反射光源(Diffuse reflective light source )、樣本臺(Sample stage )等的成像系統(圖 2 ),控制工作距離與樣本移動,采集 400 - 1200nm 波段高光譜數據。

2.3 數據處理流程

數據處理包括預處理(光譜去噪、S - G 平滑、標準正態變量變換(SNV )、多元散射校正(MSC ) )、特征提取(競爭自適應重加權采樣(CARS )、連續投影算法(SPA )、主成分分析(PCA ) )、模型構建(PLS - SVM、BPNN )與驗證(混淆矩陣、準確率評估 ),流程如圖 3 所示。

三、結果與分析

3.1 生菜失重率隨存儲時間變化

箱線圖(圖 4 )顯示,隨存儲時間(Storge time )增加,生菜重量(Weight )顯著下降,不同存儲條件下失重率存在差異,為新鮮度預測提供基礎。

3.2 生菜光譜特征隨存儲時間與條件變化

不同存儲條件下,生菜光譜反射率(Reflectance )隨波長(Wavelength )變化趨勢各異(圖 5、6 )。存儲時間延長,光譜在可見光(400 - 700nm )與近紅外(700 - 1200nm )波段反射率變化顯著,如室溫存儲下,4d 樣本在 800nm 附近反射率較 1d 明顯降低,反映生菜葉綠素降解、水分流失等品質變化。經差分處理(圖 7 ),進一步突出特征波段差異,為特征提取提供依據。

3.3 特征波長篩選與模型構建

通過 CARS、SPA 等算法篩選特征波長,結合 PCA 可視化(PCA image visualization )驗證特征有效性。構建 PLS - SVM、BPNN 模型,結果顯示,基于特征波長的模型對生菜失水率與新鮮度預測準確率高,混淆矩陣(圖略 )表明模型可有效區分不同新鮮度等級樣本,為實際應用提供技術支持。

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以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業資深專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產品層面,以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創新的進程,提升了我國在全球光學產業價值鏈中的地位。

此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。

以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式,展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市,依托當地豐富的科研資源與人才優勢,持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新,為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創新的產品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩步前行,未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。

以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業資深專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發起成立的科技型公司,目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現國產化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

以象科技是一家集研發、生產、銷售于一體的科技型公司。目前經營產品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產品。研發中心設立于西安,銷售網絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業資深專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產品層面,以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創新的進程,提升了我國在全球光學產業價值鏈中的地位。

此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。

以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式,展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市,依托當地豐富的科研資源與人才優勢,持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新,為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創新的產品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩步前行,未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。



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