【技术文章】使用高光谱成像进行食品质量和成分分析

消费者意识到食品质量和成分对营养和健康的影响。不同类型的过敏和不耐受已经变得越来越普遍，有关食品生产的道德问题引起了人们的关注。

除了不断提高消费者的要求外，食品生产商还有法律义务控制其产品的质量和安全。生产过程中的故障会造成相当大的经济损失，甚至危及消费者的安全。

从实验室到实时检测

有几种技术可用于监测食品生产质量。不幸的是，其中许多需要实验室分析，这是劳动密集型和缓慢的。从测量到结果可能需要数天甚至数周的时间。此外，样品在检查过程中经常被破坏。

食品生产过程控制必须在较短的响应时间内工作。在在线监测食品生产时，需要更快、更复杂的检查和分析方法，以确保一致的质量和安全。

食品分析中的光谱学与高光谱成像

光谱学为质量检测提供了一种快速、无损的方法，是食品工业中一种成熟的方法。它允许测定样品的组成（例如，水分或蛋白质含量）和物理特性（例如，粒径）。

食品中的许多相关化学键会吸收SWIR（900-2500nm）范围内特定波长的光。这些吸收特征揭示了样品的化学性质，可以通过光谱法进行检测。

光谱学是分析均质样品（如面粉）平均成分的理想方法。它的缺点是它只提供单个采样点的信息。因此，它不适合分析更复杂的多组分食品。

高光谱成像将光谱学与成像相结合。该技术允许对样品进行实时同步逐像素分析。与分光镜一样，高光谱成像不需要与样品接触，也不会破坏或污染食物。

单个吸光度带的测量或全光谱的校准提供了有关成分的信息，可以映射这些信息以测量成分（如水分或脂肪）的分布。

高光谱成像还可以进行复杂的多组分产品分析，这是其他技术所难以做到的。

高光谱传感器提供数百个窄波段的信息。通过识别不同化学键的吸光度带，可以开发与食品生产相关的特定指标的校准模型。

它比传统的RGB或光谱传感器所能提供的信息要多得多。但是，要创建应用程序，用户必须知道哪些波段是感兴趣的并记录下来进行分析的，哪些可以省略。

Campden BRI 是食品行业高光谱分析的先驱

Campden BRI 是一家总部位于英国的公司，其历史可以追溯到 1919 年，当时它作为水果和蔬菜保鲜研究站开业。如今，Campden BRI 是全球最大的会员制食品和饮料研究组织，在 80 多个国家/地区拥有 2,400 多名会员。成员包括 Arla Foods Ltd.、Kellogg's、可口可乐、亨氏和雀巢等公司。

作为先驱，Campden BRI早在15年前就探索了高光谱成像的机会，以加强其食品分析方法并扩展其食品成像能力。

“SWIR光谱在农业食品领域已经非常成熟，可以快速分析食品及其成分。例如，高光谱成像是测量复杂食品样品中水分和脂肪分布的独特方法。它还提供了将这种方法应用于新应用的机会“，Campden BRI的首席科学家Martin Whitworth博士说，他负责领先的图像分析研究。

用于实时检测的手推扫式成像

对于在线生产，较短的成像时间是一个关键要求。这对于离线分析也是必不可少的，因为强烈的光照会损坏样品，即干燥或熔化样品。除了成像时间之外，Campden BRI 还有一套系统需要满足的其他标准。

Martin Whitworth说：“它必须在900-2500纳米的范围内运行，适合不同的产品尺寸，在几秒钟内完成测量，并可运输到不同的生产地点。基于这些标准，Campden BRI 决定使用 Specim SWIR 推扫式高光谱相机，自 2008 年以来一直使用相同的传感器。

推扫式相机可检测多个窄带的全光谱，并在生产线上实时扫描整个样品。成像时间可以缩短到毫秒，因为它一次只扫描一条窄线。能够将实验室中使用的相同方法应用于在线生产是选择推扫式高光谱成像系统的另一个原因。

如今，Campden BRI为食品行业提供高光谱成像分析服务已有近二十年的历史。他们应用该系统来分析各种产品，包括面包、饼干、谷物、肉类、鱼类、糖果和油炸产品。

Campden BRI的大部分工作是针对单个食品制造商的合同分析。它涉及使用专门为客户产品开发的模型和校准。他们在实验室中分析样品或将仪器运送到客户现场以分析新鲜样品。除了提供产品开发信息外，Campden BRI还进行初步试验，以评估该方法是否适用于在线应用。

食品上的水分分布

高光谱成像的典型应用是测量产品中的水分分布。水分分布是许多食品的基本属性。它会影响有利于微生物活动的质地和条件。

水分会随着保质期的变化而变化，因此与产品的新鲜度有关。水分分布并不总是均匀的，如果没有成像技术，很难检测到。例如，在烘焙中，它可用于研究生产条件对最终产品水分均匀性的影响。

面包中的水分分布

下图 1 显示了 Campden BRI 研究的新鲜白面包片中的水分分布。首先，建立校准，然后将该模型应用于实际样品。

图像中的紫色和蓝色表示含水量低，而黄色和红色表示含水量高。不难看出，面包中心的水分含量迅速增加，而外皮的水分含量较低。

图1：新鲜面包片中的水分分布。图片由Campden BRI提供。

检测多组分产品中的水分迁移

高光谱成像还可用于检测多组分产品中的水分迁移，这在传统上比单组分产品更具挑战性。

例如，它用于测量保质期内水分分布的变化，这对于具有不同水分活性的多种成分的产品（例如具有高水分填充的低水分产品）至关重要。

用高光谱成像对食物成分进行定性分析

由于高光谱成像可提供样品的逐像素信息，因此非常适合多组分产品成分映射。

某些品质（如脂肪、水分或结晶蔗糖）在短波红外 （SWIR） 范围内具有清晰的光谱特征。通过对照参考样品进行校准，可以进行定量测量。

完全定量测量需要为要识别的每个组件开发单独的校准模型。这适用于需要定期分析相同样品类型的应用，例如混合肉中的脂肪含量。

然而，即使没有针对短期应用或没有参考样品的完全校准，也可以获得有用的比较信息。

一些高光谱成像应用使用光谱数据来识别和分类图像中不同成分的特征。对于许多食品应用，该方法的全部优点是定量高光谱分析，以测量特定化合物的浓度。

这是通过将高光谱图像与传统方法对一系列样品进行的参考测量进行比较来创建校准模型来实现的。

有许多不同的算法（偏最小二乘法、支持向量机和神经网络等）可用于构建这些校准模型，这些模型将样本中的所需参数映射到高光谱数据输出。

不同的吸光度带对于校准建模具有重要意义，具体取决于要检测的材料或特性。例如，结晶蔗糖在1435纳米处具有特征吸光度峰值。脂质含有吸光度带为 1724 和 1762 纳米的 CH2 键。水分子中的OH键具有多种SWIR吸光度，包括1925纳米。

在某些情况下，可以使用这些特定波长的图像进行定性评估。然而，使用一系列波长的多变量校准可以获得最佳结果，包括对于相关吸光度带选择未知或存在多个重叠波段的特性。

标定模型搭建好后，可以应用于未知测试样品或生产线上样品的高光谱图像，快速绘制这些参数。

巧克力棒的成分

以下是商业巧克力棒的比较研究示例。全面校准需要访问每种组件材料类型的参考样品。然而，与其绘制特定吸光度带的强度图，不如进行有用的比较。

下图2显示了三个吸光度带的图。CH2 的条带通常与脂肪含量的差异有关，另一个条带是结晶蔗糖存在的特征。OH的吸光度带通常与含水量的差异有关。

高脂肪区域以红色显示，结晶蔗糖以绿色显示，水分以蓝色显示。组件的组合显示为混合颜色。

坚果呈红色，表示脂肪含量高。焦糖呈蓝色或紫色，表明水分含量高，脂肪含量不同。巧克力呈绿色、黄色或橙色，表示脂肪和结晶蔗糖的不同组合。该图显示了不同商业产品之间不同成分的成分有何不同。

可以针对这些特性进行定量校准，以便为在线检测进行更详细的分析。

图 2：商业巧克力棒的三个吸光度带图。图片由Campden BRI提供。

未来展现巨大潜力

高光谱成像现在正在兴起，许多公司正在评估其在线生产的用途。随着高光谱成像技术变得越来越成熟和广为人知，它也可用于更大的用户群体。像Campden BRI这样的公司在向更广泛的受众提供有关该技术能力的信息以及提供如何应用该技术的方法方面发挥着重要作用。Campden BRI还可以为食品制造商进行初步试验，使他们能够评估该方法是否适合其应用。(来源:Specim)