【技術文章】使用高光譜成像進行食品質量和成分分析

消費者意識到食品質量和成分對營養和健康的影響。不同類型的過敏和不耐受已經變得越來越普遍，有關食品生產的道德問題引起了人們的關注。

除了不斷提高消費者的要求外，食品生產商還有法律義務控制其產品的質量和安全。生產過程中的故障會造成相當大的經濟損失，甚至危及消費者的安全。

從實驗室到實時檢測

有幾種技術可用于監測食品生產質量。不幸的是，其中許多需要實驗室分析，這是勞動密集型和緩慢的。從測量到結果可能需要數天甚至數周的時間。此外，樣品在檢查過程中經常被破壞。

食品生產過程控制必須在較短的響應時間內工作。在在線監測食品生產時，需要更快、更復雜的檢查和分析方法，以確保一致的質量和安全。

食品分析中的光譜學與高光譜成像

光譜學為質量檢測提供了一種快速、無損的方法，是食品工業中一種成熟的方法。它允許測定樣品的組成（例如，水分或蛋白質含量）和物理特性（例如，粒徑）。

食品中的許多相關化學鍵會吸收SWIR（900-2500nm）范圍內特定波長的光。這些吸收特征揭示了樣品的化學性質，可以通過光譜法進行檢測。

光譜學是分析均質樣品（如面粉）平均成分的理想方法。它的缺點是它只提供單個采樣點的信息。因此，它不適合分析更復雜的多組分食品。

高光譜成像將光譜學與成像相結合。該技術允許對樣品進行實時同步逐像素分析。與分光鏡一樣，高光譜成像不需要與樣品接觸，也不會破壞或污染食物。

單個吸光度帶的測量或全光譜的校準提供了有關成分的信息，可以映射這些信息以測量成分（如水分或脂肪）的分布。

高光譜成像還可以進行復雜的多組分產品分析，這是其他技術所難以做到的。

高光譜傳感器提供數百個窄波段的信息。通過識別不同化學鍵的吸光度帶，可以開發與食品生產相關的特定指標的校準模型。

它比傳統的RGB或光譜傳感器所能提供的信息要多得多。但是，要創建應用程序，用戶必須知道哪些波段是感興趣的并記錄下來進行分析的，哪些可以省略。

Campden BRI 是食品行業高光譜分析的先驅

Campden BRI 是一家總部位于英國的公司，其歷史可以追溯到 1919 年，當時它作為水果和蔬菜保鮮研究站開業。如今，Campden BRI 是全球最大的會員制食品和飲料研究組織，在 80 多個國家/地區擁有 2,400 多名會員。成員包括 Arla Foods Ltd.、Kellogg's、可口可樂、亨氏和雀巢等公司。

作為先驅，Campden BRI早在15年前就探索了高光譜成像的機會，以加強其食品分析方法并擴展其食品成像能力。

“SWIR光譜在農業食品領域已經非常成熟，可以快速分析食品及其成分。例如，高光譜成像是測量復雜食品樣品中水分和脂肪分布的獨特方法。它還提供了將這種方法應用于新應用的機會“，Campden BRI的首席科學家Martin Whitworth博士說，他負責領先的圖像分析研究。

用于實時檢測的手推掃式成像

對于在線生產，較短的成像時間是一個關鍵要求。這對于離線分析也是必不可少的，因為強烈的光照會損壞樣品，即干燥或熔化樣品。除了成像時間之外，Campden BRI 還有一套系統需要滿足的其他標準。

Martin Whitworth說：“它必須在900-2500納米的范圍內運行，適合不同的產品尺寸，在幾秒鐘內完成測量，并可運輸到不同的生產地點。基于這些標準，Campden BRI 決定使用 Specim SWIR 推掃式高光譜相機，自 2008 年以來一直使用相同的傳感器。

推掃式相機可檢測多個窄帶的全光譜，并在生產線上實時掃描整個樣品。成像時間可以縮短到毫秒，因為它一次只掃描一條窄線。能夠將實驗室中使用的相同方法應用于在線生產是選擇推掃式高光譜成像系統的另一個原因。

如今，Campden BRI為食品行業提供高光譜成像分析服務已有近二十年的歷史。他們應用該系統來分析各種產品，包括面包、餅干、谷物、肉類、魚類、糖果和油炸產品。

Campden BRI的大部分工作是針對單個食品制造商的合同分析。它涉及使用專門為客戶產品開發的模型和校準。他們在實驗室中分析樣品或將儀器運送到客戶現場以分析新鮮樣品。除了提供產品開發信息外，Campden BRI還進行初步試驗，以評估該方法是否適用于在線應用。

食品上的水分分布

高光譜成像的典型應用是測量產品中的水分分布。水分分布是許多食品的基本屬性。它會影響有利于微生物活動的質地和條件。

水分會隨著保質期的變化而變化，因此與產品的新鮮度有關。水分分布并不總是均勻的，如果沒有成像技術，很難檢測到。例如，在烘焙中，它可用于研究生產條件對最終產品水分均勻性的影響。

面包中的水分分布

下圖 1 顯示了 Campden BRI 研究的新鮮白面包片中的水分分布。首先，建立校準，然后將該模型應用于實際樣品。

圖像中的紫色和藍色表示含水量低，而黃色和紅色表示含水量高。不難看出，面包中心的水分含量迅速增加，而外皮的水分含量較低。

圖1：新鮮面包片中的水分分布。圖片由Campden BRI提供。

檢測多組分產品中的水分遷移

高光譜成像還可用于檢測多組分產品中的水分遷移，這在傳統上比單組分產品更具挑戰性。

例如，它用于測量保質期內水分分布的變化，這對于具有不同水分活性的多種成分的產品（例如具有高水分填充的低水分產品）至關重要。

用高光譜成像對食物成分進行定性分析

由于高光譜成像可提供樣品的逐像素信息，因此非常適合多組分產品成分映射。

某些品質（如脂肪、水分或結晶蔗糖）在短波紅外 （SWIR） 范圍內具有清晰的光譜特征。通過對照參考樣品進行校準，可以進行定量測量。

完全定量測量需要為要識別的每個組件開發單獨的校準模型。這適用于需要定期分析相同樣品類型的應用，例如混合肉中的脂肪含量。

然而，即使沒有針對短期應用或沒有參考樣品的完全校準，也可以獲得有用的比較信息。

一些高光譜成像應用使用光譜數據來識別和分類圖像中不同成分的特征。對于許多食品應用，該方法的全部優點是定量高光譜分析，以測量特定化合物的濃度。

這是通過將高光譜圖像與傳統方法對一系列樣品進行的參考測量進行比較來創建校準模型來實現的。

有許多不同的算法（偏最小二乘法、支持向量機和神經網絡等）可用于構建這些校準模型，這些模型將樣本中的所需參數映射到高光譜數據輸出。

不同的吸光度帶對于校準建模具有重要意義，具體取決于要檢測的材料或特性。例如，結晶蔗糖在1435納米處具有特征吸光度峰值。脂質含有吸光度帶為 1724 和 1762 納米的 CH2 鍵。水分子中的OH鍵具有多種SWIR吸光度，包括1925納米。

在某些情況下，可以使用這些特定波長的圖像進行定性評估。然而，使用一系列波長的多變量校準可以獲得最佳結果，包括對于相關吸光度帶選擇未知或存在多個重疊波段的特性。

標定模型搭建好后，可以應用于未知測試樣品或生產線上樣品的高光譜圖像，快速繪制這些參數。

巧克力棒的成分

以下是商業巧克力棒的比較研究示例。全面校準需要訪問每種組件材料類型的參考樣品。然而，與其繪制特定吸光度帶的強度圖，不如進行有用的比較。

下圖2顯示了三個吸光度帶的圖。CH2 的條帶通常與脂肪含量的差異有關，另一個條帶是結晶蔗糖存在的特征。OH的吸光度帶通常與含水量的差異有關。

高脂肪區域以紅色顯示，結晶蔗糖以綠色顯示，水分以藍色顯示。組件的組合顯示為混合顏色。

堅果呈紅色，表示脂肪含量高。焦糖呈藍色或紫色，表明水分含量高，脂肪含量不同。巧克力呈綠色、黃色或橙色，表示脂肪和結晶蔗糖的不同組合。該圖顯示了不同商業產品之間不同成分的成分有何不同。

可以針對這些特性進行定量校準，以便為在線檢測進行更詳細的分析。

圖 2：商業巧克力棒的三個吸光度帶圖。圖片由Campden BRI提供。

未來展現巨大潛力

高光譜成像現在正在興起，許多公司正在評估其在線生產的用途。隨著高光譜成像技術變得越來越成熟和廣為人知，它也可用于更大的用戶群體。像Campden BRI這樣的公司在向更廣泛的受眾提供有關該技術能力的信息以及提供如何應用該技術的方法方面發揮著重要作用。Campden BRI還可以為食品制造商進行初步試驗，使他們能夠評估該方法是否適合其應用。(來源:Specim)