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食品品质光谱成像可视化:使用 vis/NIR 多光谱成像对微加工苹果的每日新鲜度衰减:初步测试
发表时间:2022-04-22 11:55:01点击:904
Daily Freshness Decay of Minimally Processed Apples using Vis/NIR Multispectral Imaging: Preliminary Tests
使用vis/NIR多光谱成像对微加工苹果的每日新鲜度衰减:初步测试
摘要:近年来,鲜切或最低限度加工的水果和蔬菜的消费量大幅增加。事实上,人类生活方式的改变往往会引导消费者走向易于使用和健康的产品。监控鲜切产品的质量衰减对于控制整个生产链中的新鲜度水平是必要的。因此,新的无损分析方法可以极大地帮助鲜切水果和蔬菜行业,并且可以将其整合到生产链中。这项初步研究的目的是测试可见光/近红外多光谱成像,以定性评估鲜切苹果片全天(12 小时)的新鲜度衰减。
图1.带有标签的苹果片(左侧)的示意图,标明了经过L-抗坏血酸处理的部分和未处理的部分。在掩蔽程序之后识别感兴趣区域 ROI(在右侧)
PCA导致三个最显着的PC一起解释了几乎所有等于 98.21% 的总方差(图 3)。PC2 得分表面,解释了 22.14 % 的方差,清楚地显示了所有三个样本的小时数变化,如图 2 所示。三个苹果切片在图中按列顺序排列(见 垂直轴标签),而它们的时间演变沿水平方向显示(参见水平轴标签)。
图2.来自PCA的PC2分数表面
在第一次采集时,深色广泛分布在样本中,即在图的左侧。它们可以与良好的新鲜度相关联,因为它们是在新鲜切片上实现的采集的特征。随着时间的推移,深色往往会持续消失。它们逐渐被更清晰的颜色所取代,因此可以称为苹果衰老程度的增加,主要与水分流失有关。最清晰的颜色在图右侧的最后一次采集中占主导地位,这意味着产品的新鲜度在 12 小时的实验中下降。
图3.前三台PC的PCA负载作为相机滤光片波长(左侧)的函数,以及相同 PC 解释的总方差百分比(右侧)
前三台PC的PCA负载图如图3所示。如上所述,样本的时间演变特别由PC2描述。它的负载图显示了某些波长处的一些正峰值和负峰值,在第一个可见光范围 430-470 nm 和大于850nm 的NIR波长,而对于这两个范围之间的波长,曲线接近于零。 因此,衰老进程主要由蓝色区域上的三个过滤器来描述,它们对颜色敏感,但也由近红外范围内的过滤器对于检测样品随时间的变化至关重要。应该对这些定性考虑进行进一步的调查,以寻找可能的选择和减少过滤器的数量。
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