糧食關(guān)乎國計(jì)民生，其品質(zhì)檢測(cè)對(duì)公眾健康與農(nóng)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要，精準(zhǔn)高效的檢測(cè)技術(shù)是助力糧食產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵。高光譜成像技術(shù)憑借 “圖譜合一"的核心優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)糧食無損、非接觸、快速、多指標(biāo)深度檢測(cè)，在品質(zhì)控制、安全篩查等環(huán)節(jié)具有不可替代性。易科泰SpectraScan^®高光譜成像分析系統(tǒng)融合了先進(jìn)的高光譜成像技術(shù)、一體式平臺(tái)控制與數(shù)據(jù)采集技術(shù)、光譜校準(zhǔn)算法及圖像分析技術(shù)，顯著提升了檢測(cè)效率與結(jié)果準(zhǔn)確性，系統(tǒng)還可進(jìn)一步擴(kuò)展為多功能高光譜成像系統(tǒng)，為糧食及食品安全、中藥材檢測(cè)、種質(zhì)資源檢測(cè)等領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

近日，易科泰SpectraScan^®高光譜成像分析系統(tǒng)在東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院順利交付。易科泰工程師與用戶就高光譜成像分析系統(tǒng)的安裝、操作流程及數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)交流，該系統(tǒng)將助力東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院的糧食品質(zhì)檢測(cè)與改良研究工作。

交流培訓(xùn)過程中，技術(shù)人員選用東北寒地稻區(qū)主栽品種綏粳 18 水稻作為樣品進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)，通過該系統(tǒng)采集其 400-1000nm 波段的反射光高光譜數(shù)據(jù)，并利用配套的 SpectrAPP^®高光譜成像分析軟件完成數(shù)據(jù)解析。

反射光譜曲線顯示，700-1000nm 近紅外波段三種稻米樣品呈現(xiàn)不同特征：帶殼稻谷反射率顯著高于糙米和白米，這與稻殼化學(xué)組成及吸收特性相關(guān)，近紅外波段光吸收對(duì)應(yīng)物質(zhì)中 O-H 和 C-H 的振動(dòng)躍遷，稻殼中這些基團(tuán)的化學(xué)環(huán)境使其吸收較弱，故反射率較高；糙米與白米表層主要成分為淀粉和蛋白質(zhì)，所含基團(tuán)的振動(dòng)模式與近紅外波段（尤其 900nm 附近）能量特征高度匹配，對(duì)該波段光吸收較強(qiáng)，因此反射率較低。

基于稻米高光譜數(shù)據(jù)，采用 PCA 降維分析法，選取前5個(gè)主成分計(jì)算平均權(quán)重系數(shù)，對(duì)主成分權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，并利用函數(shù)檢測(cè)特征波段，共獲得5個(gè)特征波段：459.6、679.24、772.9、847.9和936.4 nm。

基于特征波段，采用 SVM 支持向量機(jī)分類法對(duì)三種稻米建模分類，其中糙米和稻谷分類精度較高，分別達(dá) 99.98% 和 89.32%，白米分類精度為 72.43%；基于全波段的 SVM 分類結(jié)果為稻谷 94.51%、糙米 98.73%、白米 86.27%，雖分類精度有所提升，但耗時(shí)大幅增加。結(jié)果表明，剔除冗余波段后，分類更具效率且準(zhǔn)確。

此外，提取高光譜特征波段在糧食成分檢測(cè)領(lǐng)域同樣具有應(yīng)用價(jià)值，以稻米為例，可借助化學(xué)檢測(cè)手段獲取其直鏈淀粉、蛋白質(zhì)等營養(yǎng)成分的含量數(shù)據(jù)，隨后將多組樣品的特征光譜數(shù)據(jù)與之對(duì)應(yīng)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)營養(yǎng)成分含量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。以上分析結(jié)果說明SpectraScan^® 高光譜掃描成像分析系統(tǒng)可以無損快速的區(qū)分糧食種類，還可反映食品、中草藥有效成分含量。

北京易科泰生態(tài)技術(shù)公司生態(tài)健康研究中心依托EcoTech^®實(shí)驗(yàn)室，對(duì)食品、中藥材的高通量無損傷品質(zhì)檢測(cè)進(jìn)行了系列研究探索，致力于為食品、中藥材、種質(zhì)資源檢測(cè)提供全面的技術(shù)方案、服務(wù)與合作。

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