荧光成像作为铣床中检测不同品种高粱（Sorghum bicolor L.）的潜在传感器

《Innovative Food Science & Emerging Technologies》：Fluorescence imaging as a potential sensor in the milling machine on different varieties of Sorghum ( Sorghum bicolor L.)

　　荧光光谱成像技术用于检测不同碾磨程度下三种高粱品种（Bioguma、KD4、Suri4）的荧光特征差异，发现420nm激发波长下的图像特征能有效区分品种及碾磨状态，为自动化碾磨过程提供非破坏性评估依据。

　　这项研究探讨了荧光成像和光谱技术在监测高粱磨制过程中的应用潜力。随着对高粱作为食品和饲料来源的重视不断上升，如何高效、准确地评估其磨制质量成为研究的重要课题。传统的方法往往依赖于视觉检查或破坏性化学测试，这些方法不仅耗时耗力，还可能影响样品的完整性，难以满足现代生产中对快速、非破坏性监测的需求。因此，寻找一种更加高效、经济且适合在线监测的技术手段显得尤为重要。

高粱在自然状态下，其外层结构（包括种皮、胚乳层和胚）可能含有多种营养物质，但也包含一些抗营养成分，如单宁。这些成分的存在不仅影响高粱的外观，还可能对营养价值和食用品质产生负面影响。为了改善高粱的磨制效果，研究人员致力于找到一种能够精确去除外层的方法。本研究的目标是评估荧光光谱和成像技术在监测磨制过程中区分完整种子和磨制种子的可行性。通过分析不同高粱品种在种子形态和磨制后的荧光特性，研究发现这些技术能够有效识别高粱的品种及其磨制状态，从而为高粱加工过程提供新的监测手段。

研究中选取了三种不同的本地高粱品种：Bioguma、KD4 和 Suri4。这些品种均来自印度尼西亚东爪哇省Lamongan县，其中Bioguma品种的种子尺寸最大，其次是Suri4和KD4。所有样本的重量均在0.022至0.038克之间，这与Palacios等人（2021）对20种高粱品种的研究结果相吻合。在磨制过程中，不同品种的种子重量发生了显著变化，Bioguma减少了31%，KD4减少了40%，而Suri4则减少了48%。这种变化主要归因于磨制过程中外层结构的去除，如种皮、胚乳层和胚等。

荧光光谱技术是一种非破坏性的检测方法，它通过特定波长的光激发植物组织，然后监测其发射的光信号。在本研究中，研究人员利用发射和激发矩阵（EEM）荧光光谱技术对三种高粱品种进行了分析。结果显示，不同品种的高粱在完整种子和磨制后的状态下表现出显著的荧光特性差异，即使在Bioguma和KD4之间，这种差异也相当明显。具体而言，Bioguma和KD4在EEM光谱中分别显示出两个特征峰，分别为Ex280/Em330和Ex365/Em450纳米。然而，Suri4品种在磨制后仅表现出一个特征峰（Ex365/Em450纳米），这可能与其较高的单宁含量有关。

此外，研究还发现，在特定激发波长（如420纳米）下，通过荧光成像提取的图像特征能够清晰地区分不同品种的高粱及其磨制状态。这一发现表明，荧光成像不仅能够用于高粱品种的识别，还可以作为监测磨制过程的一种有效工具。与传统方法相比，荧光成像技术具有成本低、操作简便、非破坏性等优点，能够为高粱磨制过程的自动化和实时监测提供支持。

高粱磨制过程中的单宁含量是影响产品质量的重要因素之一。单宁能够与蛋白质结合，降低其消化率，同时可能引起消化不良等问题。因此，在磨制过程中，如何有效去除这些抗营养成分成为关键。本研究通过荧光光谱技术，发现不同品种的高粱在磨制后，其荧光特性发生了显著变化，这些变化与单宁含量的减少密切相关。这表明，荧光光谱技术可以作为一种有效的工具，用于评估磨制过程的完成度和单宁去除的效果。

在实际应用中，荧光成像技术能够提供更直观的信息，帮助操作人员实时监控磨制过程。通过分析荧光图像，可以快速判断种子是否已经磨制到所需的程度，从而避免过度或不足的磨制。这对于提高生产效率、减少资源浪费和确保产品质量具有重要意义。同时，该技术还可以用于区分不同品种的高粱，为后续的加工和利用提供依据。

当前，许多研究已经探索了荧光技术在农业和食品科学中的应用。例如，ElMasry等人（2020）使用热成像技术检测种子的活力、霉变和虫害情况；Zhao等人（2022）利用高光谱成像（HSI）结合混合卷积神经网络（CNN）对小麦种子进行分类，准确率高达95.65%。这些研究表明，荧光技术在农业和食品加工领域具有广阔的应用前景。然而，这些方法通常需要较高的设备成本和复杂的计算处理，限制了其在实际生产中的应用。

相比之下，荧光成像技术以其成本低廉、操作简便和非破坏性的特点，为高粱磨制过程的监测提供了新的思路。通过优化激发波长和图像处理算法，研究人员能够提取出具有区分度的图像特征，从而实现对高粱品种和磨制状态的快速识别。这种技术的应用不仅可以提高磨制过程的效率，还可以为高粱产品的质量控制提供科学依据。

此外，本研究还探讨了荧光光谱技术在食品质量评估中的潜力。荧光光谱能够提供关于样品化学成分的详细信息，这在食品加工过程中尤为重要。通过分析荧光光谱，可以了解高粱中各种营养物质和抗营养成分的分布情况，从而为优化加工工艺提供数据支持。同时，荧光光谱技术还可以用于检测食品的新鲜度和安全性，为食品安全管理提供新的工具。

随着科技的发展，非破坏性检测技术在农业和食品科学中的应用越来越受到重视。荧光成像和光谱技术作为一种新兴的检测手段，不仅能够提供丰富的数据信息，还能够减少对样品的破坏，提高检测的效率和准确性。因此，未来的研究可以进一步探索这些技术在其他作物加工过程中的应用，如水稻、玉米和小麦等。通过不断优化技术参数和图像处理算法，可以提高检测的精度和适用性，为农业生产和食品加工提供更加全面的解决方案。

综上所述，这项研究为高粱磨制过程的监测提供了一种新的技术手段。通过荧光成像和光谱技术，可以快速、准确地识别高粱品种及其磨制状态，从而优化加工工艺，提高产品质量。未来，随着技术的不断完善和推广，荧光成像技术有望在农业和食品科学领域发挥更大的作用，为实现智能化、自动化和可持续化的生产提供支持。