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       易科泰生態(tài)技術(shù)公司與International advanced儀器技術(shù)公司合作，致力于提供“生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康”全面技術(shù)方案。公司基于International advanced的Specim高光譜成像技術(shù)，結(jié)合機(jī)器視覺和自動(dòng)化研發(fā)集成，為用戶提供多樣化、定制化、自動(dòng)化的在線分選解決方案，實(shí)現(xiàn)工業(yè)流水線產(chǎn)品的高通量快速分類和實(shí)時(shí)響應(yīng)。系統(tǒng)能夠與工業(yè)流水線、傳送帶及智能分揀系統(tǒng)結(jié)合，基于強(qiáng)大的光譜識(shí)別能力和靈活的分類模型，實(shí)時(shí)輸出精準(zhǔn)的識(shí)別結(jié)果，用戶無(wú)需進(jìn)行一系列復(fù)雜的編碼和光譜圖像解析工作，即可得到最終結(jié)果，顯著降低了高光譜成像技術(shù)走向市場(chǎng)應(yīng)用的門檻。

主要特點(diǎn)：

▌SpectraScan光譜成像掃描平臺(tái)技術(shù)，可根據(jù)用戶使用場(chǎng)景特殊定制適配方案

▌工業(yè)級(jí)推掃式高光譜成像儀，可選配400-1000nm、900-1700nm、2700-5300nm等波段

▌分類模型訓(xùn)練軟件：用戶可查看樣本數(shù)據(jù)、訓(xùn)練分類模型、驗(yàn)證分類效果、建立應(yīng)用程序

▌在線實(shí)時(shí)分選：高性能數(shù)據(jù)處理單元，根據(jù)分類模型實(shí)時(shí)運(yùn)算并在線顯示分選結(jié)果

▌支持GigE，USB3.0, RS-232/485，CAN接口，可兼容工業(yè)流水線下游工序，輔助智能分揀

▌高光譜成像技術(shù)通過(guò)CE、FCC、RoHS3等國(guó)際主流認(rèn)證

應(yīng)用案例：

1、開心果品質(zhì)檢測(cè)

       堅(jiān)果的品質(zhì)通常是根據(jù)產(chǎn)品的新鮮度、有無(wú)缺陷、螨蟲和外來(lái)物等污染物來(lái)評(píng)價(jià)的，在開心果的品質(zhì)控制中，缺陷和異物檢測(cè)是生產(chǎn)中最重要的環(huán)節(jié)。

       以往使用的HPLC、GC–MS、IR-MS等方法均存在不能實(shí)時(shí)檢測(cè)的弊端。近年來(lái)，基于彩色成像（RGB）的機(jī)器視覺技術(shù)在食品加工過(guò)程和品質(zhì)控制等方面發(fā)揮了重要作用，但對(duì)螨蟲、霉菌以及其他外來(lái)物的識(shí)別還是存在短板。意大利實(shí)驗(yàn)人員將高光譜成像（HSI）技術(shù)應(yīng)用于開心果的品質(zhì)控制中，對(duì)樣品的不同理化特征進(jìn)行定性和定量分析，為食品的品質(zhì)控制探索更優(yōu)的策略。

       實(shí)驗(yàn)人員隨機(jī)選取開心果混合物的不同類型特定樣本，將99個(gè)樣品分為6類：可食開心果(23)、不可食開心果(23)、開心果殼(13)、開心果外皮(13)、細(xì)枝(13)以及果核(14)。如圖1.1左，樣本分為訓(xùn)練集(70%)和驗(yàn)證集(30%)兩組，首先對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理以突顯六類光譜的特征差異。

圖1.1 左：RGB圖(a)、訓(xùn)練集(b)和驗(yàn)證集(c)；右：6類樣本在SWIR范圍的平均(a)和預(yù)處理(b)反射光譜

       通過(guò)主成分分析(PCA)、應(yīng)用多變量分類方法的不同分類模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果如下圖1.2左所示，其中CART預(yù)測(cè)圖與PCA-kNN的結(jié)果相似，獲得了非常好的分類結(jié)果，優(yōu)于PLS-DA和PCA-DA獲得的結(jié)果。使用不同分類模型對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖1.2右所示，模型均正確識(shí)別了石子，PLS-DA和PCA-DA預(yù)測(cè)圖相似，顯示了相同的錯(cuò)誤分類區(qū)域，而CART模型預(yù)測(cè)圖的特點(diǎn)是錯(cuò)誤分類像素更分散。PCA-kNN預(yù)測(cè)圖顯示出最佳的結(jié)果，單一類別的錯(cuò)誤分類區(qū)域非常少。

圖1.2 左（a、b、c、d）為訓(xùn)練結(jié)果；右（a、b、c、d）為預(yù)測(cè)結(jié)果

       結(jié)果表明，基于SWIR波段的高光譜成像技術(shù)為開心果品質(zhì)監(jiān)測(cè)和控制提供了良好的方法，在工業(yè)應(yīng)用的離線或?qū)崟r(shí)檢測(cè)場(chǎng)景中具有廣闊前景。

2、花草茶無(wú)損品質(zhì)檢測(cè)評(píng)估

       隨著消費(fèi)者對(duì)健康關(guān)注度的增加，花草茶的消費(fèi)量也正逐步增加?；ú莶枋怯蓛煞N或多種植物物種基于改善口味并增加健康益處的目的混合而成。與其他食品或保健品一樣，花草茶的品質(zhì)控制(QC)對(duì)于確保食品安全和保健效果非常重要。

       傳統(tǒng)品質(zhì)控制方法，如高效液相色譜法(HPLC)和質(zhì)譜法(MS)，具有高重復(fù)性和準(zhǔn)確度，但耗時(shí)且具有破壞性，在含有多種原料的情況下，還需要單獨(dú)檢測(cè)每種成分，更加耗時(shí)耗力。在本研究中，高光譜成像技術(shù)作為一種快速且無(wú)損地將傳統(tǒng)的光譜學(xué)和數(shù)字成像相結(jié)合的方法來(lái)對(duì)花草茶品質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)和控制。

       茨瓦尼科技大學(xué)研究人員使用SWIR高光譜成像采集了購(gòu)買自Parceval Pty公司的原料(S.tortuosum和C.genistoides)和五批花草茶混合物(Honeybush-Sceletium)的高光譜圖像。在沒有相關(guān)化學(xué)知識(shí)的背景下，對(duì)兩種原料進(jìn)行了全面無(wú)損的區(qū)分，主成分分析(PCA)顯示S.tortuosum和C.genistoides 原料之間存在54.2%的化學(xué)成分差異。

圖2.1  a)兩種茶原料；b)PC1；c)兩種茶葉的不同像素簇散點(diǎn)圖(t1 vs t2)

       在花草茶快速無(wú)損的識(shí)別和成分量化中，基于PCA校準(zhǔn)模型開發(fā)了PLS-DA模型，如圖2.2左所示，測(cè)試集結(jié)果與PCA類似，觀察到兩個(gè)分離的像素簇，得出了52.8%的化學(xué)成分差異，相應(yīng)的Y-圖像顯示在散點(diǎn)圖旁邊，說(shuō)明純凈的原料被100%分類。圖2.2右為預(yù)測(cè)集的RGB圖像和預(yù)測(cè)結(jié)果，其中包括兩個(gè)外部測(cè)試集樣本和五批花草茶混合物，結(jié)果證實(shí)了該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)茶混合物成分的特性，預(yù)測(cè)花草茶混合物僅包含S.tortuosum和C.genistoides兩種原料，并定量預(yù)測(cè)C.genistoides為主要成分(含量>97%)，而S.tortuosum的含量較低(<3%)，量化結(jié)果接近該公司規(guī)定的C.genistoides=96%和S.tortuosum=4%的標(biāo)準(zhǔn)配方。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在涼茶混合物等食品藥品的品質(zhì)評(píng)估方面，高光譜成像技術(shù)具有良好潛力。

圖2.2  左：a) PLS-DA 散點(diǎn)圖及得分；b) S. tortuosum 和 C. genistoides 的平均光譜差異。右：預(yù)測(cè)集樣本的可視化，a) RGB 圖像；b) 基于PLS-DA模型的類預(yù)測(cè)

易科泰生態(tài)技術(shù)公司基于SpeatrAPP光譜成像創(chuàng)新應(yīng)用技術(shù)，為食品及中藥材分選與質(zhì)量控制、種子種苗分撿、工業(yè)流水線在線分揀、廢棄物回收利用、生產(chǎn)線質(zhì)量控制、機(jī)器視覺應(yīng)用以及其他高通量應(yīng)用領(lǐng)域提供定制化光譜成像解決方案。

由左到右依次為花生霉變分撿、肉品分揀（豬肉、牛肉、羊肉）、蘋果糖度檢測(cè)（易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室提供）

參考文獻(xiàn)：

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[2] A M S , A W C , B I V A , et al. Non-destructive quality assessment of herbal tea blends using hyperspectral imaging - ScienceDirect[J]. Phytochemistry Letters, 2018, 24:94-101.

• SPECIMONE高光譜成像自動(dòng)在線分選系統(tǒng)

  檢測(cè)儀器在線詢價(jià)