高光谱成像在咖啡豆、可可豆、小麦品质检测方面的应用

作物成分的分析和检测通常采用化学方法，使用高效液相色谱（HPLC）或者分光光度法测量提取物。但是化学方法检测需要研磨，具有破坏性，提取和分析所需的大量时间对于工业环境来说是不切实际的。

高光谱成像（HSI）是食品科学领域中新技术。它可以快速，非破坏性和非接触方式分析单个谷物或豆类样品，并提供以高通量扫描样品的可能性，同时可视化空间分布。

英国著名的诺丁汉大学Nicola Caporasoa等研究人员利用Specim高光谱分别对咖啡豆的蔗糖、咖啡因、脂质等；可可豆的多酚含量等；小麦籽粒蛋白质含量进行无损品质检测，4篇文章分别发表在2018年的《Food Research International》（IF：3.520）、《Journal of Food Engineering》（IF：3.197）、《Food Chemistry》（IF：4.946）。

1 高光谱成像对绿咖啡豆的蔗糖、咖啡因和葫芦巴碱无损检测

咖啡是世界上非常受欢迎的饮料之一，其绿咖啡豆化合物（包括蔗糖和生物碱）的水平直接影响咖啡的质量。咖啡豆中的酸和生物碱会影响咖啡的风味。样本来自巴西，埃塞俄比亚，墨西哥等13个国家。对27个批次进行取样，其中60％经过湿处理，剩余的40％干燥处理。从每个批次中随机取样10个单豆用于实验，利用Specim高光谱在980-2500 nm光谱范围内进行成像。

图1：在Robusta和Arabica批次，在单像素的绿咖啡豆中（a）蔗糖，（b）咖啡因和（c）葫芦巴碱，数字表示每种化合物的浓度，mg /g。粗体数字表示预测化合物浓度，然后是每种咖啡豆的参考测量值。

参考文献：Nicola Caporaso, et al. Non-destructive analysis of sucrose, caffeine and trigonelline on single green coffee beans by hyperspectral imaging, Food Research International, 2018, 106: 193- 203.

2 高光谱成像快速预测绿咖啡豆的水分和脂质含量

    绿咖啡豆水分会影响咖啡豆的保质期，脂质会影响咖啡冲泡的健康和感官，来自哥伦比亚、印度、越南等，共27批绿咖啡豆用于实验，从每批咖啡豆随机选择并单独分析，利用Specim高光谱进行成像检测。

图2：咖啡豆的水分含量a）灰度图像，显示在一个光谱带处从连续移动台获得的反射率超立方体；b）重建图像，显示在单个像素级可视化的预测水分含量；c）预测咖啡豆另一面水分含量；d）批次细分为置于潮湿条件下的试样（上部）和在烘箱（下部）中部分干燥试样。 数字表示平均预测水分，以％表示。

图3：在绿色咖啡豆中的总脂质含量可视化的应用：Arabica （上图）和 Robusta（下图）批次的示例。该图的左半部分和右半部分显示了放置在相对表面上的相同咖啡豆（围绕y轴旋转180°）。数字是预测平均脂质，根据每个bean的像素值计算含量，表示为％（dmb）。

参考文献：Nicola Caporaso, et al. Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 2018, 227: 18- 29.

3 高光谱成像预测可可豆的发酵指数，多酚含量和抗氧化活性

可可是巧克力生产的关键成分。可可豆酚类化合物，抗氧化活性和发酵指数是可可品质的重要参数。17个可可豆批次中随机选择，使用Specim高光谱成像系统在1000-2500nm的光谱范围内（HSI）定量预测个体的发酵指数（FI），总多酚（TP）和抗氧化活性（AA）。 

图4：发酵指数，总多酚含量和抗氧化活性。单个像素级别（左侧的图片），或平均预测值以获得单豆值（右侧的bean）。白色数字表示每个可可豆的预测平均值，黑色表示参考测量值。发酵指数值是无量纲的，总多酚表示为mg ferulic acid equivalent/ g cocoa，而抗氧化活性表示为mmol Trolox equivalent/ kg cocoa。

参考文献：Nicola Caporaso, et al. Hyperspectral imaging for non-destructive prediction of fermentation index, polyphenol content and antioxidant activity in single cocoa beans. Food Chemistry, 2018, 258: 343- 351.

4 高光谱成像预测小麦籽粒蛋白质含量

小麦品质中，蛋白质含量是非常重要的参数。它会影响烘焙产品的质量，尤其是麸质面包的生产。蛋白质含量对最终价格产生重大影响，许多国家都以蛋白质含量作为定义小麦价格的关键标准。

样品主要来自英国各供应商，还包括加拿大，法国，意大利，德国和东欧小麦。不同品种，不同环境和不同农艺条件的小麦，总共约190个小麦样品用于本实验，使用Specim高光谱进行成像检测。

图5：a）单像素级应用，显示背侧（左：平均值：12.7％）和腹侧（右：平均值：13.5％）相同籽粒的两面。批次的参考蛋白质测量：13.1％；b）通过平均每个籽粒的光谱，左：低蛋白质样本，参考蛋白质含量= 10.2％; 预测值= 9.7％。右：高蛋白质样本，参考蛋白含量= 15.1％，预测值= 14.6％。黑色文字：预测值；白色文本：参考值（％）。

参考文献：Nicola Caporaso, et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 2018, 240: 32- 42.

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