1. importancia de las pruebas de calidad alimentaria

Como medio de detección de vanguardia que integra análisis espectrales e imágenes espaciales, la tecnología de imágenes hiperespectrales (hsi) ha construido un sistema de análisis completo * y de alta precisión en el campo de la detección de la calidad de los alimentos, mostrando un valor de aplicación insustituible. A través de la recolección simultánea de las características espectrales y la información de distribución espacial de las muestras, esta tecnología realiza la detección integrada de la morfología de la apariencia de los alimentos y la composición interna: los datos de imagen espacial pueden identificar con precisión los indicadores de calidad de la apariencia, como el moho, los granos imperfectos y la pureza de Las variedades, mientras que las características espectrales pueden analizar en profundidad la distribución del contenido y las características estructurales físicas de los componentes químicos básicos, como el agua, las proteínas y el almidón, y lograr una evaluación de calidad multidimensional "teniendo en cuenta la superficie y el núcleo".

En comparación con los métodos de detección tradicionales que dependen de reactivos químicos, tienen largos ciclos de detección y tienen limitaciones destructivas, la tecnología HSI ha logrado una detección eficiente de grandes cantidades de muestras con las ventajas centrales de "rápido, objetivo, sin contacto y sin daños", lo que no sólo evita el riesgo de contaminación secundaria causado por las pruebas químicas, sino que También mejora considerablemente la eficiencia y precisión de los resultados de las pruebas, lo que satisface plenamente las necesidades de desarrollo del control moderno de la seguridad alimentaria y la gestión refinada de la calidad. Con el progreso continuo de la visión por computadora, el aprendizaje automático y la tecnología de aprendizaje profundo, la aplicación de HSI en la detección de la calidad de los alimentos será más inteligente, proporcionando refinamiento para la producción agrícola, el procesamiento de alimentos y el almacenamiento de alimentos.Los medios de control de calidad precisos y eficientes ayudan a promover el desarrollo de la industria alimentaria de China hacia la alta calidad y la inteligencia.

2. aplicación de la tecnología de imágenes hiperespectrales en la detección de la calidad física y química de los alimentos

An et al. (2024) al combinar la tecnología de imágenes hiperespectrales con la estrategia de fusión de datos, se desarrolló un método verde y no destructivo para evaluar la vitalidad de las semillas de maíz de un solo grano.

El estudio se basó en la actividad de la catalasa (cat) y el contenido de malondialdehído (malondialdehído) como indicadores bioquímicos clave, construyó muestras de semillas con diferentes gradientes de envejecimiento basados en experimentos de envejecimiento artificial y utilizó modelos de regresión parcial de mínimos cuadrados (plsr) para predecir el contenido de CAT y malondialdehído, combinando estrategias de fusión de datos de nivel bajo y medio para optimizar el rendimiento del modelo (el conjunto de predicción RPD fue de 2,11 y 2,93, respectivamente). Se propone además una estrategia de distinción de doble umbral para lograr una clasificación eficiente de la vitalidad de las semillas, con una precisión del 92,9%, estableciendo un umbral conjunto de actividad CAT (umbral de 317 μmol · Min g) y contenido de malondialdehído (umbral de 22 nmol · g).

Este método proporciona una base cuantitativa interpretable para la evaluación de la vitalidad de las semillas a través de la correlación entre los indicadores bioquímicos y las características espectrales. en comparación con los experimentos tradicionales de germinación y los modelos espectrales únicos, tiene alta eficiencia, protección del medio ambiente y alta precisión, y proporciona nuevas ideas para la gestión de la calidad de las semillas agrícolas. El proceso de investigación se muestra en la figura 7.

Figura 8 diagrama de flujo de investigación

3. recomendación de productos relacionados con el hiperespectro de doble beneficio (adaptado al escenario de detección de la calidad de los alimentos)

Como empresa nacional de alta tecnología de nivel * y centrada en la investigación y el desarrollo de tecnología de imágenes hiperespectrales, Jiangsu shuangli Hepu puede cubrir las necesidades de todo el proceso de "monitoreo de campo - detección de almacenamiento - selección de variedades" de cereales, y las recomendaciones básicas son las siguientes:

Sistema de imágenes hiperespectrales de radar láser aerotransportado no tripulado (modelo: gaiasky - mini - vlidar)

Parámetros básicos

Escenarios de detección de la calidad de los alimentos adaptados

Monitoreo a gran escala en el campo:Adecuado para la alerta temprana de calidad del período de crecimiento de cultivos de campo como el maíz y el arroz (como la distribución del agua y el contenido de clorofila), combinado con la nube de puntos tridimensionales del radar láser, puede asociar el tipo de planta del cultivo con la calidad del grano (como la altura de la espiga y el contenido de almidón);

Detección de campo antes del almacenamiento:Escanear rápidamente las tierras agrícolas, determinar inicialmente el contenido de agua y ácidos grasos de los alimentos a través de datos hiperespectrales, seleccionar áreas de alta calidad para la adquisición prioritaria y reducir el riesgo de moho en el almacenamiento.

Sistema de fluorescencia de clorofila inducida por la luz solar a bordo no tripulado (modelo: gaiasky - SP - sif)

Escenarios de detección de la calidad de los alimentos adaptados

Monitoreo de la salud durante el crecimiento de los alimentos:Reflejar la eficiencia fotosintética de los cultivos a través de la fluorescencia de clorofila (pico de 690 NM / 760 nm), advertir de sequías, plagas y enfermedades y otros coacciones (el estrés puede causar un aumento de ácidos grasos y una disminución de proteínas), y garantizar la calidad final de los alimentos;

Asistencia para la selección de variedades:Comparar las características fluorescentes de diferentes variedades de cereales, asociar los resultados de las pruebas de contenido de proteínas posteriores y seleccionar rápidamente variedades de alta calidad.

4. Resumen

La tecnología hiperespectral ha pasado de la "investigación de laboratorio" a la "aplicación de la industria alimentaria", que puede lograr pruebas no destructivas de toda la dimensión de agua, nutrientes y vitalidad de las semillas; Por su parte, los sistemas hiperespectrales aerotransportados no tripulados (incluidos los radares láser y las pruebas de fluorescencia) de doble espectro proporcionan soporte de hardware para la aplicación "a gran escala y de campo" de la tecnología, especialmente adaptados a las necesidades reales de "monitoreo de campo - selección de variedades - alerta temprana de almacenamiento" de cereales, ayudando a la industria alimentaria de China a mejorar a "alta precisión e inteligencia".