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# 目标
本应用说明探讨了高光谱成像 (HSI) 技术如何改善食品质量和安全检测，特别是检测咖啡豆中的污染物。本研究使用 Specim FX10、FX17 和 SWIR 相机，探索了 HSI 技术如何检测异物和污染物，以确保食品加工的质量和安全。
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#食品质量和安全挑战概述
食品制造商在识别污染物（例如异物）以保持质量标准方面面临挑战。检测咖啡豆中的非咖啡物质（例如木棍、贝壳和石头）对于确保质量和安全至关重要。
高光谱成像技术可以捕捉每个像素的光谱数据，根据光谱特征区分咖啡豆和潜在污染物，从而实现详细的污染物检测。该技术的非破坏性是食品行业的一大优势，因为它可以在不损坏产品的情况下检查产品。
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#食品质量检测中的高光谱成像
在本研究中，测量了两种咖啡豆和几种污染物 使用Specim 的FX10、FX17 和 SWIR 高光谱相机，每台相机都提供光谱范围和分辨率：
Specim FX10
400-100纳米
光谱分辨率：5.5nm
像素大小：约 0.176 毫米
Specim FX17
900-1700纳米
光谱分辨率：8nm
像素大小：约 0.281 毫米
SWIR
1000-2500纳米
光谱分辨率：12nm
像素大小：约 0.520 毫米
数据使用SpecimINSIGHT处理 , 是SpecimONE 数据处理平台的一部分。
测试的污染物包括木棍、贝壳和石头。记录了每台相机的光谱响应，以评估它们区分这些污染物和咖啡豆的有效性。
与传统视觉系统相比，高光谱成像的附加值显而易见：
1.咖啡豆和污染物都经过烘焙，因此颜色非常相似。因此，仅使用 RGB 相机无法区分它们。
2.咖啡豆和污染物的密度也相似，导致 X 射线成像无效。
3.然而，高光谱成像可以揭示材料的化学成分，使其成为该应用方法。
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#样品测量和数据分析
Specim FX10 相机
Specim FX10 的光谱数据并未显示出能够可靠地将咖啡豆与污染物分离的特征，在光谱中观察到的区分很小。
图 2：咖啡豆和污染物的Specim FX10 光谱
正如预期的那样，PLSDA 模型在从咖啡豆中分离污染物方面表现不佳。
图3：基于FX10相关模型的 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)预测
Specim FX17 相机
Specim FX17 捕捉到了更多光谱特征，尤其是在 1200、1430 和 1700 nm 左右。这些峰值与咖啡的光谱一致，增强了区分污染物的能力。
我们还强调，可以使用适当的预处理技术来增强光谱差异。此外，可以定义仅覆盖相关范围的光谱感兴趣区域 (ROI)，这展示了 Specim FX 相机的另一个优势。
图 5：预处理后Specim FX17 相关的污染物（紫色）和豆类（橙色）光谱。
建模结果显示咖啡豆和污染物之间分离得很好。
图6：基于Specim FX17相关模型的预测 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)
SWIR相机
SWIR 相机展现出光谱特征。它涵盖了 FX17 的光谱范围，甚至超过，到达了 2500 nm。这一增加的范围使该模型能够包含更多与光谱标记，从而提高污染物检测的准确性。
咖啡豆的 SWIR 光谱污染物的 SWIR 光谱
图 7：咖啡豆和污染物的 SWIR 光谱
图8：基于Specim SWIR相关模型的预测 (橙色的是咖啡豆紫色的是污染物)
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# 结论
根据结果，Specim FX17 和 SWIR 相机均能有效识别污染物，但 SWIR 的准确度略高。然而，考虑到成本效益和与SpecimONE的兼容性，我们推荐使用 Specim FX17 相机来检测咖啡加工过程中的污染物。
Specim FX10 模型
Specim FX17 模型
SWIR模型
在食品加工中应用高光谱成像可以提高产品安全性、减少浪费、提高质量控制标准，为制造商提供检测污染物和确保最高质量标准的可靠工具。
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