specim高光谱相机应用之一，开发用于新鲜农产品的分析系统

时间：2023-09-01

荷兰瓦赫宁根大学与研究中心（WUR）开发了一种智能一体化光谱成像（ASI）实验室系统，用于流程标准化的自动数据采集和实时光谱模型部署，搭配SpecimFX10和FX17高光谱相机，在形成光谱范围互相补足的集成系统后，已证明其能够可靠地预测食品特性和新鲜农产品分析。

高光谱成像在科学和工业应用中使用了相当长的一段时间，已实证是高级分类和材料分析领域的强大技术。与传统成像系统相比，高光谱成像**出了可见光谱，使其能够检测人眼不可见的信息。它在众多需要精确表征和识别的用例中提供了**的功能。

虽然高光谱成像在各个行业和研究领域都显示出显著的优势，但数据采集和分析的复杂性限制了他的泛用性，但是现在有了突破。为了克服复杂性，来自荷兰WUR研究所的PuneetMishra博士的期望目标是开发一个类似智能相机的一键式一体化的高光谱成像分析系统，使没有深入了解高光谱成像的用户也能够从这项技术中受益。而Specim的线扫描高光谱相机是该项目的关键组成部分。

图1：瓦赫宁根大学和研究所的智能一体化光谱成像（ASI）实验室系统，用于标准化自动化数据采集和实时光谱模型部署。图片来源：瓦赫宁根大学与研究院

项目第一步：标准化高光谱成像

“为了实现常规分析光谱成像的实际实施，过去必须克服许多障碍，”Mishra说。“光谱成像的主要挑战之一是市场上可用的相机通常需要系统集成和校准建模。

此外，目前市场上的大多数高光谱传感器都是作为数据采集工具来使用的。为了进行测量和开发模型，用户需要自己去设计和集成传感器的实验设置。“研究实验室遵循的较佳试验过程通常是在一个步骤中执行数据采集和数据建模。尽管这种方法非常好，但是由于集成传感器需要技术支持，无法0基础上手，不符合项目的目的“Mishra说。

为了使高光谱成像更*，特别是对于非*用户，WUR开发了一种具有嵌入式计算的标准化光谱成像系统，以屏蔽大部分非测量目标的干扰。目标是避免系统重新整合，并不需要重复校准就可进行重复的测量。

图2：ASI系统通过预测几种水果的特性证明了其可靠性。图片来源：瓦赫宁根大学与研究中心

项目第二步：选择高光谱相机

成功实现该系统的关键决策是选择合适的高光谱相机。在这一点上，WUR的开发人员选择了Specim的高光谱线扫描相机。

根据Mishra的说法，WUR之前已经在实验室中使用过Specim相机进行其他应用，并且一直对结果非常满意：“SpecimFX10和FX17高光谱相机完全满足我们的要求。对于所需的系统紧凑设计，Specim相机的机械尺寸是**的。在分辨率和速度方面，这些相机也能够满足规格而不会出现任何问题。这些原因，让Specim成为了我们这个项目的可以选择。

除了相机的技术特点外，Specim*的支持也说服了WUR开发人员。“在项目开始时，Specim的*在几次会议上就系统设计、较佳软件的选择和其他成像组件向我们提供了详细的建议。这种有力的支持大大加快了开发进程。通常，其他公司只想销售他们的产品，但在我看来，Specim的员工对解决我们的问题非常感兴趣，并且愿意以他们的专业知识支持我们。这种合作对我们的项目非常有帮助，“Mishra强调说。

作为Specim相机的补充，Mishra集成了可控制的标准化照明环境、内置计算系统以及用于自动图像采集和模型部署的嵌入式软件。该设置是在ASI系统中实时预测样品属性空间分布的基础。

图3：带SpecimFX10和FX17相机的多合一光谱柜。

结合VNIR和NIR高光谱相机，实现更精确的检测

为了展示ASI框架的能力，WUR进行了水果特性预测的示例性案例。ASI设置功能用于预测水果特性，适用于葡萄、樱桃、梨和猕猴桃等各种水果案例。人眼和传统的机器视觉相机对380至760nm之间的波长具有灵敏度。由于**于该范围，因此很难知道与水果成熟度相关的化学参数，例如水分和可溶性固体含量。相比之下，高光谱相机的扩展波长范围使得预测水分和可溶性固体含量等参数成为可能。

Mishra和他的团队建造的**台机器使用了SpecimFX10高光谱相机，该相机在400至1000nm的可见光和近红外（VNIR）光谱范围内运行。“通过这种设置，我们能够检查水果的糖含量和其他一些特征，但后来我们希望实现满足更高要求的设备，以收集更高质量的更详细信息，能够可靠地分析肉类和其他食品，”Mishra解释道。“我们通过添加InGaAs材质的SpecimFX17近红外高光谱相机来做到这一点，该相机覆盖900至1700nm的波长范围。这为分析食物开辟了进一步的选择，但也为其他**物体开辟了道路。

图4：FX10和FX17高光谱相机是水果检测系统的关键组件，覆盖波长范围为400至1700nm。

Mishra说，FX10和FX17相辅相成，特别是在测量新鲜水果等高水分样品时。“在新鲜水果的情况下，已经发现由于水分子在400–1000nm光谱范围内的吸水系数低，VNIR光的穿透深度更高，从而可以捕获更多的地下体积信息。在900至1700nm范围内，水分子的吸水系数很高，因此可以更好地预测样品中的表面水分。

SpecimFX17相机在记录速度方面也非常灵活，因为它提供了从224个波段中选择和评估的选项，并且可以仅使用那些为当前应用提供相关信息的波段。通过减少观察到的波长数量以增加线扫速度，例如当使用所有17个波段时，标准SpecimFX670记录速度为每秒224行，当仅聚焦于几个波段时，可以提高到每秒数千行。此属性称为多感兴趣区域（MROI）。SpecimFX10和FX17相机都有这个功能，在速度方面为用户提供了非常高的灵活可调性，而不会降低准确性。此外，MROI减少了数据量，以便于处理和数据存储。Mishra表示，在一个系统中使用SpecimFX10和FX17相机提高了检测精度，并实现了400至1700nm全波长范围内的质量检测。

图5：仅使用一台相机和使用FX10+FX17的对比，使用2台可以更精确地预测水果特性。

通过高光谱成像进行可靠的新鲜农产品分析和食品特性预测

WUR对项目的结果非常满意，Mishra总结道：“我们基于SpecimFX10和FX17高光谱相机开发的一体化光谱成像系统完全满足了我们精确预测：一系列新鲜水果中水分和可溶性固体含量的要求。我们根据广泛用于近红外分析的商用光谱仪系统对系统性能进行了基准测试。ASI系统实现了与长期建立的技术相似的性能，ASI设置的预测与商用光谱仪之间只有微不足道的差异。此外，与光谱仪相比，高光谱成像还具有其他优势。

与光谱仪相比，ASI开发的一个关键优势是，由于SpecimFX高光谱相机捕获了丰富的空间信息，它允许探索空间分布的特性。此外，ASI设置可以重复使用之前在实验室实验中获取的光谱数据和模型。“这为光谱传感的更广泛使用开辟了新的选择，其中模型和数据可以在光谱学的不同用户之间共享，”Mishra说。

此外，ASI是一个完全移动的系统，可以带到样品而不是将样品带到实验室。在许多用例中，与传统技术相比，这是一个巨大的优势。最后一点是，获得结果只需不到40秒。在以前可能需要等待几天才能获得水份含量分析的结果。

“结合其易用性，无论是业余还是*都可以轻松使用高光谱技术。WUR已经在使用ASI系统对各种食品进行实验。由于该设备具有良好的便携性，它甚至可以用于捕获后立即在船上检查鱼等项目。因此，该系统的可能性远未穷尽。

图6：用于猕猴桃分析的一体化光谱成像（ASI）设置和工作流程概述。

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词条
词条说明
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