食品安全問題是消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)問題，隨著光譜成像技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜成像儀在食品檢測領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。它可以在檢測食品外部品質(zhì)的同時(shí)，對被檢測食品的內(nèi)部品質(zhì)和品質(zhì)安全進(jìn)行檢測。本文介紹了高光譜成像儀在食品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用，對此感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜成像儀在食品水分檢測中的應(yīng)用：

農(nóng)產(chǎn)品的水分檢測是食品水分檢測技術(shù)的重要組成部分。以農(nóng)產(chǎn)品中的肉類產(chǎn)品為例，現(xiàn)階段肉類的水分含量和 pH值問題已經(jīng)得到了人們的關(guān)注。通過對肉類食品水分檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)食品水分檢測技術(shù)存在耗時(shí)長和低效的特點(diǎn)。面向農(nóng)產(chǎn)品的食品水分檢測是高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于食品水分檢測的表現(xiàn)。它可以在融合圖像和光譜技術(shù)的優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，提升食品品質(zhì)無損檢測的檢測效率。以三文魚制品的檢測為例，一些學(xué)者借助近紅外高光譜成像技術(shù)對三文魚的水分損失情況和魚肉制品的pH 值進(jìn)行了分析。在檢測過程中，相關(guān)人員在波長400～1700nm 范圍內(nèi)獲取高光譜圖像信息，并利用偏最小二乘回歸PLSR 建立了預(yù)測模型，確定水分損失交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)。根據(jù)檢測結(jié)果，三文魚魚肉的 pH值為0.877，水分損失交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)值為0.877。一些研究者以羊肉為例，利用近紅外高光譜成像技術(shù)對銀行肉制品的化學(xué)成分進(jìn)行了分析，研究過程中所使用的紅外波長范圍在900～1700nm，羊肉中水、脂肪和蛋白質(zhì)的含量系數(shù)分別為0.88、0.88和0.63，上述系數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.51%、0.40%和0.34%。這一案例表明應(yīng)用于食品品質(zhì)無損檢測中的高光譜成像技術(shù)具有檢測效率高的特點(diǎn)。

高光譜成像儀在食品新鮮度檢測中的應(yīng)用：

食品新鮮度檢測主要是對農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度進(jìn)行檢測。水果蔬菜的外觀品質(zhì)不僅僅與其市場價(jià)值之間存在著一定的聯(lián)系，也是消費(fèi)者的偏好和市場選擇的主要影響因素。從高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用范圍來看，這一技術(shù)也可以對水果采摘以后的隱性損壞問題進(jìn)行分析。現(xiàn)階段一些學(xué)者已經(jīng)將近紅外高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于芒果的機(jī)械性損傷檢測工作之中。根據(jù)一些研究者所取得的經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用于芒果損傷檢測的圖像的完整波長范圍在650～1100nm。以下是在芒果損傷檢測中所使用的分類方法：一是線性判別分析法；二是近鄰法；三是樸素貝葉斯分類法；四是決策樹法；五是極限學(xué)習(xí)機(jī)法。在對上述分析方法進(jìn)行應(yīng)用以后，芒果機(jī)械性損傷情況的正確分類率達(dá)到了97.90%。

高光譜成像儀在食品生物污染檢測中的應(yīng)用：

食品生物污染檢測是控制食品污染問題的重要舉措。含鎘大米事件和三鹿奶粉事件的出現(xiàn)，已經(jīng)在食品安全領(lǐng)域?yàn)槿藗兦庙懥司姟Ｔ谑称钒踩珕栴}頻發(fā)的環(huán)境下，食品質(zhì)量問題已經(jīng)成為了社會公眾高度關(guān)注的問題。以肉類制品為例，冷庫溫度波動問題會讓附著于肉制品之上的細(xì)菌數(shù)量有所增加。生物污染檢測成為了事關(guān)居民消費(fèi)安全的重要因素，從肉制品生物污染檢測體系的發(fā)展現(xiàn)狀來看，人們可以借助近紅外高光譜技術(shù)對已經(jīng)腐敗變質(zhì)的肉制品的微生物生長情況進(jìn)行分析，也可以檢測不同溫度下的微生物生長情況?；谄钚《朔ǖ膽?yīng)用模型也是食品生物污染檢測領(lǐng)域所使用的研究模型。例如：一些學(xué)者借助近紅外高光譜技術(shù)對雞肉的假單胞菌含量進(jìn)行了分析，并構(gòu)建了基于遺傳算法的波長體系。

高光譜成像儀在其他方面的應(yīng)用：

從高光譜成像技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看，這一技術(shù)已經(jīng)開始在小麥質(zhì)量、小麥育種和小麥深加工研究應(yīng)用中得到了應(yīng)用。例如：在稻米品質(zhì)的研究過程中，一些研究者所提取的水稻波長范圍在400～1000nm。在研究過程中，相關(guān)人員主要借助主成分分析法對研究對象進(jìn)行降維處理。

綜上所述，高光譜成像技術(shù)具有檢測效果高的特點(diǎn)，主成分分析法和基于偏最小二乘法的應(yīng)用模型是研究工作中所常用的研究模型。高光譜成像技術(shù)在食品品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用擁有較為廣闊的研究前景。