2024/05/30 13:52
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产品配置单:
FluorTron UV-MCF生物荧光高光谱成像分析系统
型号: UV-MCF
产地: 北京
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PhenoTron®-HSI高光谱成像分析系统
型号: PhenoTron®-HSI
产地: 北京
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方案详情:
监测和控制食品质量是食品生产中最重要的一环。特别是水果和蔬菜比其他食品更加敏感,新鲜健康的才更有价值。高光谱成像为自动质量控制系统提供了关键数据,以确保食品的高质量。
使用Specim FX10高光谱相机测量李子和番茄的老化
新鲜度对评估水果和蔬菜的品质十分重要,成熟度和坚实度是需要观察和监控的两个最基本的质量指标。高光谱相机能够观察水果和蔬菜在成熟过程中的光谱变化。
在这项研究中,我们使用Specim FX10高光谱相机和实验室扫描仪对李子和番茄进行了为期20天的观测,以评估其老化过程。Specim FX10是一台覆盖400-1000nm光谱范围的可见光-近红外(VNIR)相机。分析的第一部分侧重于样本随时间变化的光谱特征,然后提出了番茄和李子新鲜度的回归模型。
使用FX10拍摄了样本的照片以及高光谱数据。照片显示,番茄和李子的新鲜度随时间明显下降(图2)。在其中一个番茄和李子的中间做了一个小切口,对加速番茄的老化有显著影响,但对李子没有影响。
光谱反射揭示化学变化
在进行光谱测量的第1、2、3、6、9、13、14、16、17、19和20天,每个李子和番茄上都选择矩形区域统计了反射光谱。为了便于阅读结果,图3仅呈现了在第1天、第13天和第20天获得的光谱,番茄的光谱差异比李子更显著。在图2的照片中已经可以看出差异。
光谱曲线揭示了水果和蔬菜内部随时间推移发生的化学变化。李子和番茄在早期生长阶段因为叶绿素呈现绿色,但当它们成熟时,叶绿素分解成另外一种化学物质。对于番茄来说,叶绿素分解成番茄红素,成熟的番茄则呈现为红色。这种化学变化解释了李子和番茄在550-750nm之间的光谱变化。水果和蔬菜的成熟过程也会影响水分水平或结构,水分的对应光谱体现在970nm处。除此之外,其他化学属性(如糖含量)也会随着时间变化而变化,多种化学变化塑造了各时间段的光谱曲线。
回归模型量化新鲜度
在这项研究中,建立了一个回归模型来量化李子和番茄的新鲜度。成像天数做为实际的回归变量,李子和番茄分别基于588-976nm和445-993nm的光谱范围进行预测回归分析,R2分别能达到0.81和0.91。实际值与预测值的回归图在图5中呈现。
结论
Specim FX10相机适用于测量水果和蔬菜的成熟度和新鲜度,因为它对与农产品新鲜度相关的特征十分敏感。在构建典型的回归模型时,经常采用有损的实验室测量值来作为参考进行模型开发和验证,这个研究显示,采用测量天数作为回归变量依然可以很好的预测果蔬新鲜程度。因此,有损的实验室指标对于获取果蔬的新鲜度并不是必要的,高光谱可以实现真正的无损预测与评估。
在可见光-近红外(VNIR)下工作的高光谱相机为监测新鲜食品品质提供了有效的工具。与传统的基于点的方法相比,高光谱成像具有无损、非破坏性的优势,是一种特别适合食品分级、分选和分类的方法。
北京易科泰生态技术有限公司为您提供:
ü FluorTron多功能高光谱成像分析技术
ü PhenoTron-HIS植物果实品质高光谱无损检测技术
ü FluorCam植物及果实叶绿素荧光成像全面解决方案
ü SeedSort高光谱成像在线分选平台
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SisuROCK 高光谱成像技术检测土壤有机碳(SOC)和总氮(TN)
土壤有机质,尤其是有机碳和氮,在陆地生态系统中起着重要的作用,通过土壤管理增加土壤固碳可抵消全球化石燃料排碳的5-15%。高光谱成像技术可以将土壤特性测量从点尺度提升至空间尺度,是土壤科学管理、土壤有机质研究的有力工具。 加拿大阿尔伯特大学的研究者Sorenson利用Specim SisuROCK高光谱成像系统,采集三种不同轮作土壤剖面(a连续作物、b连续牧草、c作物和牧草混合农业生态轮作)的VNIR-SWIR高光谱数据,结合元素分析仪获取的各土壤样品有机碳(SOC)和总氮(TN)含量数据,基于小波分析与贝叶斯正则化神经网络建立SOC和TN预测模型。 结果表明,轮作中添加牧草增加了土壤SOC和TN的含量,但这些变化多集中在表层。这一结果具有重要的土地利用与管理意义,为用户提供决策支持,同时证明SisuROCK高光谱成像技术是研究土壤剖面中有机质空间分布的重要工具。 北京易科泰生态技术有限公司长期致力于生态-农业-健康领域仪器的研发、应用与推广,为土壤养分、污染、重金属检测、土壤-植物互作关系研究提供从实验室到野外,从地面到无人机遥感全方位解决方案。
环保
2024/07/10
高光谱成像技术检测鸭梨 α-法尼烯和共轭三烯
近日,河北省农林科学院生物技术与食品科学研究所果蔬贮运加工研究室程红博士团队,使用高光谱成像技术结合机器学习模型建立了一种无损快速检测方法,成功预测了鸭梨的虎皮病生物标志物α-法尼烯和CTols,并在国际化学光谱学TOP期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy在线发表了题为“Potential of hyperspectral imaging for nondestructive determination of a-farnesene and conjugated trienol content in ‘Yali’ pear”的研究论文。 该论文采用北京易科泰生态技术公司提供的Specim-VNIR高光谱成像果品品质检测系统,借助其高分辨率、高信噪比、高帧频的特点,高效采集了大批量不同实验处理下的400-1000nm鸭梨高光谱数据集,将VIS-NIR高光谱成像技术和机器学习模型相结合,建立了一种基于高光谱成像技术的快速无损预测鸭梨中α-法尼烯和CTols含量的方法,以跟踪鸭梨的健康状态,预防鸭梨虎皮病。该研究结果为鸭梨虎皮病的无损检测提供了技术支撑,也充分体现了高光谱成像技术在果实品质高效、无损检测中的潜力。
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2024/07/09
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农/林/牧/渔
2024/07/08
SpectraScan 高分辨率高光谱成像分析技术方案
高分辨率VNIR高光谱成像,空间分辨率1775 x像素,光谱分辨率3nm,波段数768;1000-2500nm SWIR高光谱成像,高灵敏度450FPS,384x像素空间分辨率,低温冷却MCT检测器,高信噪比SNR1050:1;多样化扫描成像主机系统供选配:实验室扫描成像系统、野外扫描成像系统、客户定制系统;广泛应用领域:农业(作物表型成像分析、种质资源检测、病害检测等)、健康(食品药品品质检测等)、地质矿物成分分析、材料检测分检、生态环境、土壤与地球科学、文博及刑侦等等。;Specim高光谱成像相机,出厂已经过光谱校准,每次扫描前测量一个内部标准参考目标,自动校准图像反射率;提供SDK,用于快速高效的应用程序开发。
地矿
2024/07/05