用于食品质量评估的多激光高光谱成像系统

《Innovative Food Science & Emerging Technologies》：Multi-laser hyperspectral imaging system for food quality assessment

　　激光高光谱成像系统在芋片干燥中的质量评估研究。提出一种新型激光高光谱成像系统（LHIS），采用20种窄线宽激光（400-1000nm）实现无热干扰、高光谱纯度的非破坏性检测，对比传统系统减少数百张光谱图像需求。验证表明传输模式PLS算法对干物质含量预测R2=0.98，XGBoost对硬度预测R2=0.938，建立干物质与硬度空间分布关联模型。

　　本文探讨了一种新型的激光高光谱成像系统（LHIS）在食品质量检测中的应用，特别是在干燥过程中对干物质含量（DMC）和硬度的非破坏性评估。传统高光谱成像系统在使用过程中存在一些固有的局限性，例如光谱纯度与热干扰之间的权衡，以及数据采集和处理过程中的高复杂性和成本。针对这些问题，本文提出了一种基于窄带激光阵列的LHIS系统，该系统通过采用一系列可切换、窄线宽的激光光源，构建了一个均匀且无光斑的照明系统，从而显著提高了光谱纯度并降低了热负荷。

LHIS系统的核心设计理念在于利用激光的高精度特性，替代传统光源如卤素灯和LED，以减少热干扰和光谱重叠的问题。与传统的空间扫描系统相比，LHIS系统采用了更简洁的结构，减少了复杂的机械扫描装置和昂贵的可调滤波器。通过直接切换激光波长，系统能够在不依赖额外机械运动的情况下实现高效的光谱采集。这种设计不仅提升了系统的稳定性，还大幅降低了数据采集和处理的时间与成本，为食品干燥过程中的实时监测提供了新的技术路径。

在实际应用中，本文以甘薯（Dioscorea spp.）的干燥过程作为研究对象，选取了60°C的热风干燥条件。甘薯作为一种重要的块茎作物，富含多种功能性成分，包括淀粉、多酚、黄酮类化合物和粘液多糖。在干燥过程中，这些成分会发生复杂的物理化学变化，从而影响甘薯的质地、颜色和干物质含量。因此，甘薯的干燥过程为LHIS系统提供了一个理想的测试平台，以验证其在非破坏性检测中的高精度和稳定性。

LHIS系统由五个核心模块组成：多色激光二极管阵列（LD-array）、波段切换器、光束整形器、光束扩展器以及成像采集模块。系统整体架构如图1(b)所示，图1(c)为组装后的系统照片。通过这种模块化设计，系统能够在不同光谱模式下实现高效的图像采集，包括透射和反射模式。透射模式在预测DMC方面表现出更高的精度，其决定系数（R2）达到了0.98；而反射模式则在预测硬度方面表现优异，R2值为0.938。这种双重模式的结合使得系统能够更全面地反映甘薯在干燥过程中的质量变化。

为了进一步分析甘薯在干燥过程中的质量变化，本文对颜色参数（L*、a*、b*、c*）、硬度和干物质含量进行了系统性的研究。颜色参数的变化反映了甘薯在干燥过程中发生的化学反应，例如多酚氧化导致的不均匀褐变。硬度的变化则与甘薯内部的质地结构变化密切相关，如淀粉的糊化和回生过程。通过这些参数的综合分析，系统能够更准确地捕捉甘薯在不同阶段的质量特征，并为后续的建模和预测提供可靠的数据支持。

本文采用多种建模方法，包括偏最小二乘法（PLS）、极限学习机（ELM）、随机森林（RF）和XGBoost算法，以评估LHIS系统在预测DMC和硬度方面的性能。这些算法在不同模式下的应用结果表明，PLS在DMC预测中表现出最佳的性能，而XGBoost则在硬度预测中展现出更高的准确性。通过对比不同算法的预测效果，系统能够更有效地选择最适合的建模方法，从而提高预测的精度和可靠性。

此外，本文还引入了伪彩色图（pseudo-color maps）技术，用于可视化甘薯在干燥过程中干物质含量和硬度的空间分布。伪彩色图能够直观地展示DMC从外层向内层的逐渐变化，以及硬度随时间的同步增长。这种可视化手段不仅有助于理解甘薯在干燥过程中的内部变化，还能够为食品加工行业提供更直观的质量评估工具。通过这种技术，系统能够实现非破坏性的空间质量分析，为食品干燥过程的实时监控提供了有力支持。

LHIS系统的一个显著优势在于其数据采集效率。与传统系统需要采集数百张光谱图像不同，LHIS系统仅需20张光谱图像即可实现高精度的预测，这大大减少了数据采集和处理的时间与成本。这种高效的数据采集能力使得LHIS系统在工业应用中具有更高的可行性，尤其是在需要实时监测的食品加工过程中。此外，由于激光光源的窄线宽特性，LHIS系统能够避免传统LED光源的光谱重叠问题，从而提高光谱解析的准确性。

本文的研究结果表明，LHIS系统在非破坏性检测复杂食品矩阵方面具有独特的优势。通过采用激光光源，系统能够实现更高的光谱纯度，减少热干扰，提高数据采集的效率。这些优势使得LHIS系统在食品干燥过程中的应用更加广泛，尤其是在需要高精度和高稳定性的场景中。此外，LHIS系统还能够提供像素级别的多指标伪彩色映射，使得质量参数的变化更加直观和易于分析。

在食品加工行业，非破坏性检测技术的发展对于提高产品质量和生产效率具有重要意义。传统高光谱成像系统虽然在某些方面表现出色，但在实际应用中仍面临诸多挑战，例如成本高、系统复杂、数据处理时间长等。LHIS系统通过优化光谱采集策略，提供了一种更加简洁、高效、低成本的解决方案。这不仅有助于推动高光谱成像技术在食品行业中的应用，还能够为农业产品加工提供新的技术支持。

甘薯的干燥过程是一个复杂的物理化学过程，涉及水分迁移、质地变化和颜色演变。在干燥过程中，水分的分布和流动会影响甘薯的干物质含量和质地结构，进而影响其商业价值。因此，对甘薯干燥过程的实时监测对于确保产品质量和延长保质期至关重要。LHIS系统通过高精度的光谱采集和多指标的伪彩色映射，能够有效捕捉这些变化，并为后续的质量评估提供可靠的数据支持。

本文的研究还验证了LHIS系统在实际应用中的性能。通过实验数据，系统能够准确预测甘薯在不同阶段的干物质含量和硬度，并且这些预测结果与实际测量值具有高度一致性。这种高精度的预测能力使得LHIS系统在食品干燥过程中的应用更加广泛，尤其是在需要高精度和高稳定性的场景中。此外，LHIS系统还能够提供像素级别的多指标伪彩色映射，使得质量参数的变化更加直观和易于分析。

LHIS系统的设计理念不仅适用于甘薯的干燥过程，还可以推广到其他食品干燥应用场景。通过采用窄带激光光源，系统能够避免传统光源的局限性，提高光谱解析的准确性。同时，系统还能够通过直接切换激光波长，实现高效的光谱采集，减少数据处理的时间和成本。这些优势使得LHIS系统在食品加工行业中具有更高的应用潜力，为智能在线监测提供了新的技术支持。

在食品加工行业，非破坏性检测技术的应用不仅能够提高产品质量，还能够减少生产过程中的损耗。传统检测方法往往需要破坏性采样，而LHIS系统则能够实现非破坏性的质量评估，这在食品工业中具有重要的应用价值。通过高精度的光谱采集和多指标的伪彩色映射，系统能够提供更加直观和全面的质量信息，为食品加工企业提供更科学的决策依据。

此外，LHIS系统还能够与其他先进的检测技术相结合，形成更加完善的食品质量评估体系。例如，结合扫描电子显微镜（SEM）技术，系统能够进一步验证甘薯内部结构与外部质量参数之间的关系。这种多技术融合的方式不仅能够提高检测的准确性，还能够拓展系统的应用范围，使其在更广泛的食品干燥过程中发挥作用。

总的来说，本文的研究成果为食品干燥过程中的非破坏性检测提供了一种新的技术路径。通过引入LHIS系统，系统能够在保持高精度和高稳定性的前提下，显著降低数据采集和处理的成本。这种高效、低成本的解决方案不仅适用于甘薯的干燥过程，还可以推广到其他食品干燥应用场景。未来，随着技术的进一步发展，LHIS系统有望在食品加工行业中发挥更大的作用，为智能在线监测和质量评估提供更加可靠的技术支持。