Hình ảnh siêu phổ: Quan điểm bên trong về chất lượng thực phẩm

Trung Quốc trên đầu lưỡi, đã sớm từ biệt thời đại "ăn no là được". Ngày nay, chúng tôi theo đuổi thực phẩm chất lượng cao hơn, an toàn hơn và yên tâm hơn. Công nghệ hình ảnh quang phổ cao là một công nghệ mới nổi, nó có thể giống như "hỏa nhãn kim tinh", xuyên qua bề ngoài của thực phẩm, phát hiện thành phần bên trong, chất lượng và tình trạng an toàn của nó. Sau đây, chúng ta hãy cùng đi vào lễ hội ứng dụng công nghệ hình ảnh quang phổ cao trong ngành thực phẩm.

Ở Trung Quốc, thời đại hài lòng chỉ với việc “có đủ ăn” đã qua từ lâu. Ngày nay, chúng tôi theo đuổi thực phẩm chất lượng cao hơn, an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Là một công nghệ mới nổi, hình ảnh siêu phổ có thể thâm nhập bề mặt của các sản phẩm thực phẩm - giống như có "mắt nhìn dưới bề mặt" - để phát hiện thành phần bên trong, chất lượng và điều kiện an toàn của chúng. Dưới đây, hãy khám phá các ứng dụng của công nghệ hình ảnh siêu phổ trong ngành công nghiệp thực phẩm.

Kiểm tra chất lượng sản phẩm nông nghiệp - Quality Inspection of Agricultural Products

Hình ảnh quang phổ cao được lựa chọn trong các sản phẩm nông nghiệp, đặc biệt tốt trong việc thực hiện các xét nghiệm không phá hủy và phát hiện các tổn thương bên trong khó phát hiện bằng mắt thường. Ví dụ, nó có thể phát hiện các vết bầm tím hoặc tổn thương bên trong mà Apple có thể không nhìn thấy bên ngoài, cho phép phân loại chính xác hơn và tăng giá trị sản phẩm. Phương pháp kiểm tra không phá hủy này có thể giúp các nhà sản xuất loại bỏ các sản phẩm có vấn đề chất lượng tiềm ẩn, nâng cao chất lượng sản phẩm tổng thể và sức cạnh tranh trên thị trường.

Hình ảnh siêu quang phổ xuất sắc trong việc kiểm tra không phá hủy các sản phẩm nông nghiệp, đặc biệt là trong các hoạt động phân loại. Nó có thể phát hiện thiệt hại nội bộ khó nhìn thấy bằng mắt trần. Ví dụ, nó có thể xác định vết bầm hoặc khuyết tật bên trong trong táo không thể nhìn thấy bên ngoài, cho phép phân loại chính xác hơn và tăng giá trị sản phẩm. Phương pháp kiểm tra không phá hủy này giúp các nhà sản xuất loại bỏ các mặt hàng có vấn đề chất lượng tiềm năng, do đó cải thiện chất lượng sản phẩm tổng thể và khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Phân loại táo dựa trên quang phổ cao/Hyperspectral-Based Apple Sorting

Đánh giá đặc điểm cảm quan của sản phẩm nông nghiệp (Evaluation of Sensory Characteristics in Agricultural Products)

Các đặc điểm cảm giác như Brix, Acid, Hardness và Maturity ảnh hưởng trực tiếp đến sở thích của người tiêu dùng đối với sản phẩm. Công nghệ hình ảnh quang phổ cao cho thấy tiềm năng to lớn trong đánh giá cảm giác thực phẩm để dự đoán các chỉ số chính này mà không bị tổn hại. Ví dụ, bằng cách phân tích độ phản xạ của hồng ở các bước sóng cụ thể, một mô hình dự đoán vị chát có thể được thiết lập; Bằng cách phân tích các đặc điểm hấp thụ phổ của nho trong dải hồng ngoại gần, độ đường và độ axit của chúng có thể được dự đoán. So với các phương pháp đánh giá giác quan truyền thống, hình ảnh quang phổ cao có lợi thế là nhanh chóng, khách quan và không bị tổn hại.

Các thuộc tính cảm giác như hàm lượng đường, độ axit, độ vững chắc và độ trưởng thành ảnh hưởng trực tiếp đến sở thích của người tiêu dùng đối với các sản phẩm nông nghiệp. Hình ảnh siêu quang phổ cho thấy tiềm năng lớn trong đánh giá cảm giác của thực phẩm, vì nó có thể dự đoán không phá hủy các chỉ số chính này. Ví dụ, bằng cách phân tích phản xạ của persimmons ở bước sóng cụ thể, một mô hình dự đoán cho sự thu hút có thể được phát triển. Tương tự như vậy, bằng cách kiểm tra các đặc điểm hấp thụ phổ của nho trong phạm vi hồng ngoại gần, mức đường và axit của chúng có thể được dự đoán. So với các phương pháp đánh giá cảm giác truyền thống, hình ảnh siêu phổ cung cấp những lợi thế của tốc độ, khách quan và không phá hủy.

Phát hiện glucose trực tuyến trong thời gian thực bằng công nghệ High Spectrum Real-Time Online Detection of Grape Sugar Content Using Hyperspectral Technology

Đánh giá chất lượng trà/Tea Quality Assessment

Bằng cách phân tích thông tin quang phổ của trà, các thành phần hoạt tính sinh học trong trà, chẳng hạn như polyphenol trà, caffeine và axit amin, có thể được phân tích không phá hủy và chính xác, rất quan trọng đối với hương vị và chất lượng của trà. Một nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu quang phổ cao để xây dựng các mô hình có thể ước tính chính xác hàm lượng polyphenol trong trà. Một nhóm nghiên cứu khác đã sử dụng máy ảnh quang phổ cao mà máy bay không người lái mang theo để dự đoán hàm lượng polyphenol và axit amin trong trà và đánh giá tỷ lệ polyphenol so với axit amin.

Bằng cách phân tích thông tin quang phổ của lá trà, các thành phần sinh hoạt chính như polyphenol trà, caffeine và axit amin - rất quan trọng đối với hương vị và chất lượng của trà - có thể được đánh giá chính xác và không phá hủy. Một nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình dựa trên dữ liệu siêu phổ để ước tính chính xác hàm lượng polyphenol trà. Một nhóm khác đã sử dụng một máy ảnh siêu phổ gắn trên máy bay không người lái để dự đoán hàm lượng polyphenol trà và axit amin, và đánh giá thêm tỷ lệ giữa hai.

Đánh giá chất lượng thịt/Meat Quality Assessment

Hình ảnh quang phổ cao cho phép đo chính xác hàm lượng chất béo và protein, đánh giá giá trị dinh dưỡng và hương vị. Ví dụ, phân tích các mẫu đá cẩm thạch thịt bò để dự đoán độ mềm và ngon ngọt, hoặc đánh giá mức độ suy thoái protein cá để đánh giá độ tươi, phân biệt giữa ức bình thường và "ức gỗ", không chỉ tối ưu hóa việc sử dụng mà còn phát hiện các chất lạ như mảnh xương và đảm bảo an toàn thực phẩm.

Hình ảnh siêu quang phổ có thể đo chính xác hàm lượng chất béo và protein, giúp đánh giá giá trị dinh dưỡng và hồ sơ hương vị. Ví dụ, nó có thể phân tích màu cẩm thạch của thịt bò để dự đoán độ dịu dàng và nước ép, hoặc đánh giá mức độ phân hủy protein trong cá để xác định độ tươi. Nó cũng có khả năng phân biệt giữa ngực gà bình thường và ngực gỗ, và có thể phát hiện các vật liệu nước ngoài như các mảnh xương - tăng hiệu quả sử dụng trong khi đảm bảo an toàn thực phẩm.

Phân biệt thịt ức gà (Differentiating Chicken Breast Meat Quality Using Hyperspectral Technology)

Công nghệ hình ảnh quang phổ cao có tiềm năng rất lớn như một phương tiện phát hiện thực phẩm mới nổi. Bất chấp những thách thức trong xử lý dữ liệu, chi phí thiết bị và sự phức tạp của các kịch bản ứng dụng, sự phát triển nhanh chóng của AI và học máy đã mở ra những cơ hội mới cho công nghệ hình ảnh quang phổ cao. Bằng cách kết hợp phân tích và mô hình dữ liệu lớn, dự kiến sẽ nâng cao hơn nữa độ chính xác của dự báo chất lượng thực phẩm và nâng cấp thông minh các chuỗi công nghiệp như nông sản, từ sản xuất đến chế biến đến bán hàng, mang lại mô hình sản xuất hiệu quả hơn và đảm bảo chất lượng hơn.

Là một công cụ mới nổi trong kiểm tra thực phẩm, hình ảnh siêu phổ có tiềm năng đáng kể. Mặc dù các thách thức vẫn còn trong xử lý dữ liệu, chi phí thiết bị và sự phức tạp của các kịch bản ứng dụng, nhưng sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và học máy tạo ra các cơ hội mới cho công nghệ. Bằng cách tích hợp phân tích và mô hình hóa dữ liệu lớn, hình ảnh siêu phổ dự kiến ​​sẽ cải thiện thêm độ chính xác của dự đoán chất lượng thực phẩm và cho phép nâng cấp thông minh trên chuỗi sản xuất nông nghiệp và thực phẩm - từ sản xuất và chế biến đến bán hàng - mở đường cho các mô hình sản xuất hiệu quả hơn và đảm bảo chất lượng.