SpectraScan高通量作物果實品質檢測方案
我國幅員遼闊，自然環境的巨大差異造就了豐富的生物多樣性，不同地域生長的經濟作物品種繁多，果實五花八門，品質良莠不齊。而果實品質的好壞直接影響膳食營養及食品安全，與人類健康密切相關，也是衡量作物經濟效益的重要因素。因此，作物果實品質的快速、批量分析評價對于衡量作物經濟效益，規避經濟損失、優化栽培品種及提升作物社會價值具有重要意義。
由易科泰公司自主研發集成的SpectraScan光譜成像技術作為一種無損、快速的圖像及光譜融合分析技術，可同時獲取研究對象的空間及光譜信息，反映物體的外部特征、表面缺陷、病斑情況及內部結構及化學成分，為作物果實品質快速、無損、高通量分析檢測提供了新思路。
一、主要技術特點：
2.1 全光譜系列高光譜成像儀
可選波段：400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm、MWIR、LWIR等多種型號
具有高分辨率、高成像速率、靈活的波段選擇和優良的信噪比與Binning，由光譜儀和高速科研級面陣單色相機組成，可為用戶高質量、低失真的圖像，滿足了最苛刻條件下的規格要求。
圖1 藍莓成熟度檢測
SpectraScan果實自動傳送系統一舉解決了傳統實驗室成像平臺對于高光譜、紅外熱成像、可見光、環境因子監測等傳感器同步采集的難題，實現了多傳感器兼容、高精度移動控制、光源控制等遠程無線控制功能。專用于科研級實驗室遠程控制及多源數據采集應用。
主要特點
SpectraScan野外高通量掃描系統，專為野外原位光譜成像測量設計研發，通過自動控制平臺擺掃或移動掃描，搭載不同傳感器獲取大范圍內高光譜、紅外熱成像、多光譜及RGB數據，進行高通量作物果實產量評估及病蟲害宏觀監測。本系統有多種方案可供用戶靈活選配。
圖3 金銀木果實產量評估
三、應用案例
3.1 水果表皮甲醛檢測：
福爾馬林作為一種對人體有害的生物采樣化學物質，被廣泛應用于孟加拉國，作為魚類、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機對不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進行光譜成像，通過K-NN方法和SVM方法分析實驗數據，結果表明，兩種分類算法對福爾馬林污染水果的新鮮水果分類正確率均為70-94%，其中k-NN對每個樣本的正確率均高于SVM 85%以上。紅蘋果、青蘋果和番茄在k-NN和SVM的分類準確率均在90%以上。基于這種精度，以光譜反射率作為波長特征函數即能夠成功地應用于果蔬新鮮度檢測及質量控制。
3.2 牛油果品質檢測
2016年，牛油果的年產量達到550萬噸——由于其膳食價值和健康益處，牛油果的產量在15年內幾乎翻了一番。牛油果只有自然成熟后從樹上脫落下來，才能確保其食用價值才是最高。但由于果農為賣出好價錢，往往在在采摘季剛開始，果實尚未成熟時期采摘，從而影響水果的食用品質和膳食價值。另一方面，在收獲后期采摘成熟過度的水果保質期較短，也增加了疾病和紊亂的風險。由于視覺變化不明顯，牛油果的食用品質和商業價值難以預測。然而，SpectraScan果實品質分析系統即可通過光譜曲線的變化，檢測和預測肉眼看不到的變化，并建立預測模型應用于水果及其部位的缺陷及皮下斑點檢測。
3.3 櫻桃甜度及成熟度評價
不同成熟階段（Stage）下，櫻桃果實表面的光譜反射特征不同，這是因為果實中的SSC（可溶性固形物含量）和pH值含量有差異。通過以下光譜特征和SSC、pH含量分布圖，可看出在第三階段（Stage3）SSC含量及pH含量均最高，并且SSC與pH的比值最大。說明在該階段櫻桃達到完全成熟期，其體內可溶性固形物含量達到峰值，且酸性急劇減小，櫻桃甜度增加。
SSC和pH各自特征波段如下圖（五角星）所示，可通過該特征波段來評價櫻桃可溶性固形物和pH值，從而評價果實成熟度及甜度。
由易科泰公司自主研發集成的SpectraScan光譜成像技術作為一種無損、快速的圖像及光譜融合分析技術，可同時獲取研究對象的空間及光譜信息，反映物體的外部特征、表面缺陷、病斑情況及內部結構及化學成分，為作物果實品質快速、無損、高通量分析檢測提供了新思路。
- 超高信噪比和靈敏度
- 專為科研及商業應用領域設計，滿足實驗室、野外、和工業應用的嚴苛要求
- 全太陽光光譜范圍，涵蓋可見光、近紅外、短波紅外波段，中、長波紅外可選
- 無縫兼容SpectraScan自動傳送系統，組成多傳感器監測方案
- 自動化數據采集分析系統，可選配軟件及數據分析服務器
2.1 全光譜系列高光譜成像儀
可選波段：400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm、MWIR、LWIR等多種型號
具有高分辨率、高成像速率、靈活的波段選擇和優良的信噪比與Binning，由光譜儀和高速科研級面陣單色相機組成，可為用戶高質量、低失真的圖像，滿足了最苛刻條件下的規格要求。
圖1 藍莓成熟度檢測
圖2 櫻桃果實表面維C分布情況
2.2 SpectraScan室內自動傳送系統SpectraScan果實自動傳送系統一舉解決了傳統實驗室成像平臺對于高光譜、紅外熱成像、可見光、環境因子監測等傳感器同步采集的難題，實現了多傳感器兼容、高精度移動控制、光源控制等遠程無線控制功能。專用于科研級實驗室遠程控制及多源數據采集應用。
主要特點
- 本系統采用模塊化設計，可同時搭載多種光譜成像傳感器
- 集成高精度激光測距傳感器，可一鍵獲取相機與成像目標的精確距離，精度可達mm級
- 具備無線遠程控制功能，GUI軟件或遠程協議控制數據采集和平臺高精度移動
- 全部閉環控制，反復運行20萬次誤差控制0.4MM范圍內，滿足科研級的高精度需求
- 友好的PC端GUI軟件界面，用戶可實現遠程操控相機及平臺
- 預留其他傳感器集成方案，可擴展性強，野外方案可選
SpectraScan野外高通量掃描系統，專為野外原位光譜成像測量設計研發，通過自動控制平臺擺掃或移動掃描，搭載不同傳感器獲取大范圍內高光譜、紅外熱成像、多光譜及RGB數據，進行高通量作物果實產量評估及病蟲害宏觀監測。本系統有多種方案可供用戶靈活選配。
圖3 金銀木果實產量評估
三、應用案例
3.1 水果表皮甲醛檢測：
福爾馬林作為一種對人體有害的生物采樣化學物質，被廣泛應用于孟加拉國，作為魚類、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機對不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進行光譜成像，通過K-NN方法和SVM方法分析實驗數據，結果表明，兩種分類算法對福爾馬林污染水果的新鮮水果分類正確率均為70-94%，其中k-NN對每個樣本的正確率均高于SVM 85%以上。紅蘋果、青蘋果和番茄在k-NN和SVM的分類準確率均在90%以上。基于這種精度，以光譜反射率作為波長特征函數即能夠成功地應用于果蔬新鮮度檢測及質量控制。
3.2 牛油果品質檢測
2016年，牛油果的年產量達到550萬噸——由于其膳食價值和健康益處，牛油果的產量在15年內幾乎翻了一番。牛油果只有自然成熟后從樹上脫落下來，才能確保其食用價值才是最高。但由于果農為賣出好價錢，往往在在采摘季剛開始，果實尚未成熟時期采摘，從而影響水果的食用品質和膳食價值。另一方面，在收獲后期采摘成熟過度的水果保質期較短，也增加了疾病和紊亂的風險。由于視覺變化不明顯，牛油果的食用品質和商業價值難以預測。然而，SpectraScan果實品質分析系統即可通過光譜曲線的變化，檢測和預測肉眼看不到的變化，并建立預測模型應用于水果及其部位的缺陷及皮下斑點檢測。
3.3 櫻桃甜度及成熟度評價
不同成熟階段（Stage）下，櫻桃果實表面的光譜反射特征不同，這是因為果實中的SSC（可溶性固形物含量）和pH值含量有差異。通過以下光譜特征和SSC、pH含量分布圖，可看出在第三階段（Stage3）SSC含量及pH含量均最高，并且SSC與pH的比值最大。說明在該階段櫻桃達到完全成熟期，其體內可溶性固形物含量達到峰值，且酸性急劇減小，櫻桃甜度增加。
SSC和pH各自特征波段如下圖（五角星）所示，可通過該特征波段來評價櫻桃可溶性固形物和pH值，從而評價果實成熟度及甜度。
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