光學、高光譜和 X 射線成像以及光譜學用于不同類型的食品檢測，從肉類分級到發(fā)現(xiàn)異物。

 

ALBERT TU, HAMAMATSU CORP.

 

十年前，糧食供應對世界上大多數(shù)人來說不是問題，但今天世界正面臨糧食危機。多種因素導致了這個問題，包括最近的供應鏈問題、交付和勞動力短缺以及世界各地的沖突。除了維持穩(wěn)定的食品供應外，生產(chǎn)商還越來越多地致力于創(chuàng)造可持續(xù)的流程，在保持質(zhì)量的同時減少浪費。

 

早期檢查可以創(chuàng)造安全的食品并減少資源浪費。由濱松光子學公司提供。

 

提供安全、優(yōu)質(zhì)的食品需要對食品進行檢查。過去，人們依靠人類的感官來根據(jù)食物的外觀、氣味和質(zhì)地來判斷食物。但使用當今更先進的檢測方法，不僅可以根據(jù)顏色、質(zhì)地、水分含量和內(nèi)部特征對產(chǎn)品進行分級，還可以根據(jù)脂肪、糖分甚至葡萄糖水平等成分對產(chǎn)品進行分級，而不會損壞食品。憑借許多可用的檢測技術(shù)，光學和基于 X 射線的方法一直是最有效和最可靠的方法之一。有幾種主要方法，從機器視覺到光譜學再到高光譜成像（一種提供空間和光譜信息的技術(shù)），可以為特定過程發(fā)現(xiàn)最有效的檢測方法。

 

從人到機器

 

幾十年前，大多數(shù)食品供應商都在使用人工對食品進行分類。隨著產(chǎn)量的不斷增長，傳送帶被用于食品加工，由于準確性和成本問題，人類視覺變得不再可行。檢查員很容易被相似的顏色和形狀混淆，他們無法識別產(chǎn)品表皮或包裝下的缺陷。沿著傳送帶傳送的大量農(nóng)產(chǎn)品也是一個挑戰(zhàn)。

 

這些問題迫使食品供應商從人工分揀轉(zhuǎn)向自動化機器視覺技術(shù)。機器視覺提供了許多優(yōu)勢。例如，涉及可見光和不可見光以及 X 射線的各種成像方法可用于各種級別的檢查。此外，公司可以在產(chǎn)品進入消費者手中之前減少食品檢驗和包裝中的錯誤，還可以追蹤過程問題發(fā)生的時間和地點，從而節(jié)省確定過程中哪個部分出錯所花費的時間和金錢。

 

挑剔的形狀和大小

 

帶有在線食品檢測軟件的高速 CCD 和 CMOS 相機已經(jīng)使用了數(shù)十年，以成功識別凹痕、劃痕和霉菌。這種相機還可以幫助根據(jù)顏色、形狀和大小對食物進行分級。

 

在檢查質(zhì)量或污染證據(jù)時，食品的外觀帶來了巨大的挑戰(zhàn)——取決于食品的體積和傳送帶的速度——因此需要具有高分辨率的在線高速相機。對于更高級的檢測，不同的多線相機，例如 RGB 三線和 RGB NIR 四線，可以同時捕獲光譜。根據(jù)工作環(huán)境，IP69K 或更高的防塵防水等級將是有益的?？梢姵上竦膬?yōu)點包括識別外觀缺陷，如劃痕和凹痕，以及按形狀和大小對物體進行分級的能力。

 

次表面缺陷

 

非可見成像，例如使用砷化銦鎵 (InGaAs) 相機的短波紅外 (SWIR)，可提供典型 CCD 或 CMOS 相機無法提供的信息。非可見成像通常使用 InGaAs 相機，因為它們在 900 到 2500 nm 范圍內(nèi)具有高靈敏度。與幾十年前 InGaAs 制造技術(shù)處于起步階段不同，今天的制造商提供高分辨率、高速 InGaAs 相機，無需冷卻。

 

不可見成像的優(yōu)點包括能夠檢測水分含量，例如農(nóng)產(chǎn)品上的瘀傷，以及辨別異物，例如咖啡豆或大米等顏色相似的食物中的巖石。不可見成像還可以在塑料和紙張等薄表面下成像，或檢查包裝密封的質(zhì)量。

 

使用不同的波長進行成像會收集不同的信息。InGaAs：砷化銦鎵。由濱松光子學公司提供。

 

在生產(chǎn)線中戰(zhàn)略性地放置可見和不可見機器視覺，使它們能夠提供不同的信息——例如，用于檢查農(nóng)產(chǎn)品。根據(jù)提供的從外觀到內(nèi)部瘀傷的特征信息，可以對新鮮農(nóng)產(chǎn)品進行分類，將優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品保留給消費者，而將外部損傷的農(nóng)產(chǎn)品用于加工食品或肥料。這個過程可以最大限度地減少來自農(nóng)場的產(chǎn)品的浪費。

 

用于地下檢查的 X 射線

 

雖然可見和不可見機器視覺用于外觀或地下檢查，但 X 射線成像是檢查內(nèi)部特征的最可靠方法。盡管 X 射線成像主要用于醫(yī)療應用和行李安全，但 X 射線檢測對于檢查食品行業(yè)的質(zhì)量變得越來越必要。

 

戰(zhàn)略性地放置使用不同方法的無損檢測系統(tǒng)可以節(jié)省企業(yè)的時間和金錢，并為消費者提供高質(zhì)量和安全的食品。金屬探測器經(jīng)常被用作內(nèi)部食品檢測的質(zhì)量檢查，但它們的檢測能力僅限于金屬物體，其靈敏度會根據(jù)金屬的磁導率和電導率而有所不同。然而，X 射線成像可以以非常高的靈敏度檢測金屬、玻璃、塑料、骨骼和貝殼。X 射線可以揭示異物的形狀、大小和位置。

 

在線 X 射線食品檢測是通過在傳送帶上移動物體，同時使用 X 射線線掃描相機以非常高的速度逐行掃描來進行的。這些相機有多種長度（最長 1 m）、速度和分辨率，以滿足食品加工商的生產(chǎn)線和質(zhì)量保證要求。然后將高動態(tài)范圍的 X 射線圖像輸入計算機，由各種軟件程序執(zhí)行自動缺陷識別。

 

X 射線成像的優(yōu)點包括透視厚表面和高速檢測內(nèi)部非常小的物體，以及識別包裝內(nèi)的物體或檢查包裝密封的質(zhì)量。

 

在檢查雞或魚體內(nèi)的骨頭等混合物質(zhì)物體時，可以使用雙能 X 射線來實現(xiàn)高靈敏度。這種在線食品檢測技術(shù)僅使用單個 X 射線源與雙能 X 射線線掃描相機相結(jié)合，可以從 X 射線光譜中檢測兩個能級。操作員可以根據(jù)質(zhì)量保證標準調(diào)整閾值設置，并且可以在自動缺陷識別軟件中處理圖像。

 

食品復合材料的光譜學

 

食物主要由水、脂肪、蛋白質(zhì)和碳水化合物以及許多微量成分組成。可以表明質(zhì)量和安全性的食品特性（例如外觀、顏色、風味和質(zhì)地）取決于食品系統(tǒng)內(nèi)的分子結(jié)構(gòu)以及分子內(nèi)和分子間的相互作用。為了識別和測量食品的分子成分，從而確定其質(zhì)量和安全性，食品供應商可以求助于光譜學。

 

光譜學是基于分子信息評估食品質(zhì)量的最成功的技術(shù)之一。食品供應商不依賴人類感官——主觀判斷外觀、顏色和其他食品特性——而是使用光譜學來生成定量數(shù)據(jù)。在內(nèi)置光譜庫的幫助下，光譜使食品供應商更容易識別食品的關鍵成分，量化統(tǒng)計數(shù)據(jù)可用于衡量食品質(zhì)量。此外，光譜學需要最少的樣品制備或不需要樣品制備，從而可以對單個或多個樣品進行快速和在線分析。

 

近紅外 (NIR) 光譜是了解營養(yǎng)、新鮮度和成熟度信息的關鍵。在 NIR 光譜中可檢測到的食物成分示例如上表所示。

 

市場上有許多 NIR 光譜儀，包括將寬帶鹵素燈組合到手持式 Fabry-Pérot 干涉儀中的 NIR 光譜儀，其波長范圍從 1350 到 2150 nm。該設備允許用戶執(zhí)行反射或透射測量，以表征有關食品質(zhì)量的重要信息，而無需進行樣品制備，例如識別乳制品中的脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量。

 

對于水果和蔬菜，確定成熟度和含糖量不僅可以提供有關田間施肥的信息，還可以根據(jù)含糖量和成熟度對最終產(chǎn)品進行分級。

 

用于分類的高光譜成像

 

高光譜成像是一種技術(shù)，它結(jié)合了相機的優(yōu)點，以識別空間信息，如大小和形狀，與光譜儀的優(yōu)點，識別光譜信息，如糖含量或水分含量。這種技術(shù)提供了多種類型的信息，是區(qū)分異物、識別脂肪含量或檢測不需要的摻假物質(zhì)的好工具。

 

由于高光譜成像系統(tǒng)的工作方式類似于使用數(shù)千或數(shù)百萬個光譜儀，因此在圖像的每個像素處提供反射光的化學特征，衍射光柵和圖像傳感器性能起著關鍵作用。在每個范圍內(nèi)，實際上收集了數(shù)百個光譜帶，因此針對特定應用進行微調(diào)并具有高靈敏度和足夠動態(tài)范圍的光柵可在食品沿著檢測線移動時提供精確信息。

 

SWIR高光譜成像

 

在 SWIR 中運行的高光譜成像系統(tǒng)還可用于根據(jù)人眼可能無法檢測到或傳統(tǒng)機器視覺相機可能無法測量的特征對肉類、家禽或魚類進行分級。此外，SWIR 高光譜成像可以幫助識別和量化食品的化學成分，根據(jù)分析的每種復合材料的不同波長或光譜指紋提供營養(yǎng)、脂肪百分比、糖含量和新鮮度等信息。例如，無人機上的 SWIR 高光譜相機可以幫助測量樹上生長的蘋果的含糖量，并在收獲季節(jié)前預測蘋果的等級和質(zhì)量。

 

高光譜成像傳感器代表了機器視覺行業(yè)的一項強大技術(shù)，其中需要超越傳統(tǒng)顏色的精度。食品檢驗是一項關鍵應用。

 

肉質(zhì)

 

分級 肉質(zhì)分級涉及眾多因素，而脂肪始終是最重要的兩個因素之一?？梢酝ㄟ^多種方式檢查大理石花紋，而使用高光譜成像可以更容易地識別或鑒定大量肉類。高光譜成像可以識別純脂肪、含有大理石花紋或瘦肉的部分。它還能夠識別骨片是否在肉內(nèi)。

 

為食品供應商創(chuàng)建可持續(xù)的商業(yè)周期目前很困難，涉及供應有限和其他供應鏈問題。在流程之前、期間或之后避免更多的資源浪費可能是關鍵。戰(zhàn)略性地放置使用不同方法的無損檢測系統(tǒng)可以節(jié)省企業(yè)的時間和金錢，并為消費者提供高質(zhì)量和安全的食品。