我國(guó)幅員遼闊，自然環(huán)境的巨大差異造就了豐富的生物多樣性，不同地域生長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)作物品種繁多，果實(shí)五花八門，品質(zhì)良莠不齊。而果實(shí)品質(zhì)的好壞直接影響膳食營(yíng)養(yǎng)及食品安全，與人類健康密切相關(guān)，也是衡量作物經(jīng)濟(jì)效益的重要因素。因此，作物果實(shí)品質(zhì)的快速、批量分析評(píng)價(jià)對(duì)于衡量作物經(jīng)濟(jì)效益，規(guī)避經(jīng)濟(jì)損失、優(yōu)化栽培品種及提升作物社會(huì)價(jià)值具有重要意義。

由易科泰公司自主研發(fā)集成的SpectraScan光譜成像技術(shù)作為一種無損、快速的圖像及光譜融合分析技術(shù)，可同時(shí)獲取研究對(duì)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(nèi)部結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分，為作物果實(shí)品質(zhì)快速、無損、高通量分析檢測(cè)提供了新思路。

一、主要技術(shù)特點(diǎn)：

超高信噪比和靈敏度
專為科研及商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域設(shè)計(jì)，滿足實(shí)驗(yàn)室、野外、和工業(yè)應(yīng)用的嚴(yán)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(zhǎng)波紅外可選
無縫兼容SpectraScan自動(dòng)傳送系統(tǒng)，組成多傳感器監(jiān)測(cè)方案
自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)，可選配軟件及數(shù)據(jù)分析服務(wù)器

二、系統(tǒng)配置：

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(hào)

具有高分辨率、高成像速率、靈活的波段選擇和優(yōu)良的信噪比與Binning，由光譜儀和高速科研級(jí)面陣單色相機(jī)組成，可為用戶高質(zhì)量、低失真的圖像，滿足了非?？量虠l件下的規(guī)格要求。

圖1 藍(lán)莓成熟度檢測(cè)

圖2 櫻桃果實(shí)表面維C分布情況

2.2 SpectraScan室內(nèi)自動(dòng)傳送系統(tǒng)

SpectraScan果實(shí)自動(dòng)傳送系統(tǒng)一舉解決了傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室成像平臺(tái)對(duì)于高光譜、紅外熱成像、可見光、環(huán)境因子監(jiān)測(cè)等傳感器同步采集的難題，實(shí)現(xiàn)了多傳感器兼容、高精度移動(dòng)控制、光源控制等遠(yuǎn)程無線控制功能。于科研級(jí)實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程控制及多源數(shù)據(jù)采集應(yīng)用。

主要特點(diǎn)

本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，可同時(shí)搭載多種光譜成像傳感器
集成高精度激光測(cè)距傳感器，可一鍵獲取相機(jī)與成像目標(biāo)的精確距離，精度可達(dá)mm級(jí)
具備無線遠(yuǎn)程控制功能，GUI軟件或遠(yuǎn)程協(xié)議控制數(shù)據(jù)采集和平臺(tái)高精度移動(dòng)
全部閉環(huán)控制，反復(fù)運(yùn)行20萬次誤差控制0.4MM范圍內(nèi)，滿足科研級(jí)的高精度需求
友好的PC端GUI軟件界面，用戶可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控相機(jī)及平臺(tái)
預(yù)留其他傳感器集成方案，可擴(kuò)展性強(qiáng)，野外方案可選

2.3 SpectraScan野外高通量掃描系統(tǒng)

SpectraScan野外高通量掃描系統(tǒng)，專為野外原位光譜成像測(cè)量設(shè)計(jì)研發(fā)，通過自動(dòng)控制平臺(tái)擺掃或移動(dòng)掃描，搭載不同傳感器獲取大范圍內(nèi)高光譜、紅外熱成像、多光譜及RGB數(shù)據(jù)，進(jìn)行高通量作物果實(shí)產(chǎn)量評(píng)估及病蟲害宏觀監(jiān)測(cè)。本系統(tǒng)有多種方案可供用戶靈活選配。

圖3 金銀木果實(shí)產(chǎn)量評(píng)估

三、應(yīng)用案例

3.1 水果表皮甲醛檢測(cè)：

福爾馬林作為一種對(duì)人體有害的生物采樣化學(xué)物質(zhì)，被廣泛應(yīng)用于孟加拉國(guó)，作為魚類、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機(jī)對(duì)不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進(jìn)行光譜成像，通過K-NN方法和SVM方法分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，兩種分類算法對(duì)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(duì)每個(gè)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(zhǔn)確率均在90%以上?；谶@種精度，以光譜反射率作為波長(zhǎng)特征函數(shù)即能夠成功地應(yīng)用于果蔬新鮮度檢測(cè)及質(zhì)量控制。

3.2 牛油果品質(zhì)檢測(cè)

2016年，牛油果的年產(chǎn)量達(dá)到550萬噸——由于其膳食價(jià)值和健康益處，牛油果的產(chǎn)量在15年內(nèi)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(jià)值才是高。但由于果農(nóng)為賣出好價(jià)錢，往往在在采摘季剛開始，果實(shí)尚未成熟時(shí)期采摘，從而影響水果的食用品質(zhì)和膳食價(jià)值。另一方面，在收獲后期采摘成熟過度的水果保質(zhì)期較短，也增加了疾病和紊亂的風(fēng)險(xiǎn)。由于視覺變化不明顯，牛油果的食用品質(zhì)和商業(yè)價(jià)值難以預(yù)測(cè)。然而，SpectraScan果實(shí)品質(zhì)分析系統(tǒng)即可通過光譜曲線的變化，檢測(cè)和預(yù)測(cè)肉眼看不到的變化，并建立預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于水果及其部位的缺陷及皮下斑點(diǎn)檢測(cè)。

3.3 櫻桃甜度及成熟度評(píng)價(jià)

不同成熟階段（Stage）下，櫻桃果實(shí)表面的光譜反射特征不同，這是因?yàn)楣麑?shí)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含量均非常高，并且SSC與pH的比值大。說明在該階段櫻桃達(dá)到*成熟期，其體內(nèi)可溶性固形物含量達(dá)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(píng)價(jià)櫻桃可溶性固形物和pH值，從而評(píng)價(jià)果實(shí)成熟度及甜度。