高光谱成像技术的工作原理与食品安全的关系

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高光谱成像技术的工作原理与食品安全的关系:高光谱成像技术,它使用尖端的硬件和软件来帮助用户建立更好的质量保证标记。硬件会捕获图像,然后软件会对其进行处理,将常规光谱技术与数字成像的功能相结合,为用户提供可操作的数据。

机器视觉

传统的机器视觉系统通常缺乏有效捕捉和向用户传递细节和细微差别的能力。相反,智能成像技术在两个主要领域利用了卓越的功能:光谱和空间分辨率。本质上,智能成像系统所采用的细节水平远远超过当前的行业标准设备。例如,RGB摄像机只能看到三种颜色:红色,绿色和蓝色。高光谱成像可以检测300到600种真实色彩,这是标准RGB摄像机检测到的色彩的100-200倍。

智能成像还可以扩展到紫外或红外光谱,提供在可见光谱中无法观察到的食品化学和结构成分的更多细节。高光谱成像相机通过生成“数据立方体”来做到这一点。这些是图像内收集的像素,显示出人类或传统相机无法观察到的细微反射色差。一旦生成,这些数据多维数据集将使用机器学习进行分类,标记和优化,以在将来更好地处理信息。

除了光谱和空间数据外,其他基本的质量保证体系也有其自身的局限性。X射线的价格过高,而且仅聚焦于捕获异物。它们也很难校准和维护。金属探测器价格便宜,但通常只能捕获具有强磁场的金属,例如铁包括铜和铝在内的金属以及诸如塑料,木材和粪便之类的非金属物体都可以通过。

最后,当前的质量保证体系有一个弱点,这个弱点会随着时间的推移而改变:人的主体性。负责监督食品质量和食品安全的人员确实在尽最大努力。然而,众所周知,肉眼和人脑是不一致的。也许一个劳累的人在长时间的轮班结束时漏掉了一种污染物,或者那些在两个不同的轮班工作的人以稍微不同的方式判断质量,导致食品加工者和公众都不知道的不同标准。

审核编辑:符乾江

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