第一部分：項(xiàng)目背景與介紹

在食品生產(chǎn)過(guò)程中，確保產(chǎn)品的安全性是至關(guān)重要的。異物污染是食品安全領(lǐng)域的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，它可能導(dǎo)致產(chǎn)品召回、成本上升以及品牌聲譽(yù)受損。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，我們采用了高光譜成像技術(shù)，該技術(shù)能夠在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中提供有效的質(zhì)量保證措施。

本研究使用了Sinespec SP130M高光譜相機(jī)（波長(zhǎng)范圍900-1700 nm）和Specim LabScanner 40*20設(shè)備，對(duì)雞肉片、蔬菜餡餅和山羊奶酪等三種食品進(jìn)行了測(cè)量，并在其中放置了不同類(lèi)型的污染物。我們的目標(biāo)是建立一個(gè)能夠準(zhǔn)確檢測(cè)食品中異物的分類(lèi)模型。

第二部分：實(shí)驗(yàn)過(guò)程與數(shù)據(jù)采集

我們首先對(duì)雞肉片進(jìn)行了測(cè)量，使用了木材、金屬以及兩種塑料（PE和PS）作為污染物。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，將食物放置在烘焙紙上，并使用高光譜相機(jī)進(jìn)行掃描。隨后，我們利用相同的污染物對(duì)蔬菜餡餅進(jìn)行了檢測(cè)。最后，對(duì)山羊奶酪進(jìn)行了測(cè)量，其中使用了一小塊薄薄的白色塑料包裝材料作為污染物。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，我們獲取了每種食品和污染物的光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了基于White Ref和Dark Ref的標(biāo)準(zhǔn)化處理。通過(guò)SpecimINSIGHT分析軟件，我們提取了反射率數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了區(qū)域選擇，以便進(jìn)行后續(xù)的光譜比較和分類(lèi)模型建立。

第三部分：光譜比較與分類(lèi)模型建立

通過(guò)對(duì)雞肉片、蔬菜餡餅和山羊奶酪的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，我們發(fā)現(xiàn)食品和污染物之間的光譜特征存在明顯的差異。這種差異為我們建立分類(lèi)模型提供了基礎(chǔ)。

我們使用了偏最小二乘判別分析（PLS-DA）模型對(duì)每種食品進(jìn)行檢測(cè)以找出異物。對(duì)于雞肉片和蔬菜餡餅，模型包含了五個(gè)類(lèi)別（PE、PS、木材、金屬和食品）。而對(duì)于山羊奶酪，由于只有一種污染物，分類(lèi)模型只包含兩個(gè)類(lèi)別（塑料和食品）。在每個(gè)模型中，背景都會(huì)被檢測(cè)到并用黑色進(jìn)行可視化。

通過(guò)PLS-DA模型，我們能夠準(zhǔn)確地區(qū)分食品和污染物，并對(duì)異物進(jìn)行標(biāo)識(shí)和可視化展示。這為食品生產(chǎn)過(guò)程中的異物檢測(cè)提供了有效的解決方案。

第四部分：結(jié)論與展望

本研究使用Sinespec SP130M高光譜相機(jī)成功地檢測(cè)了食品中的異物。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)能夠區(qū)分食品和污染物的光譜特征差異，并建立分類(lèi)模型進(jìn)行檢測(cè)。該技術(shù)具有探測(cè)人眼無(wú)法看見(jiàn)的污染物的能力，這是標(biāo)準(zhǔn)RGB相機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

未來(lái)，我們可以進(jìn)一步探索高光譜成像技術(shù)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。例如，可以研究更多種類(lèi)的食品和污染物，優(yōu)化分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。此外，還可以考慮將高光譜成像技術(shù)與其他無(wú)損檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，以提高食品安全檢測(cè)的效率和可靠性。相信通過(guò)不斷的努力和創(chuàng)新，我們能夠?yàn)楸Ｕ鲜称钒踩龀龈蟮呢暙I(xiàn)。