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高光谱成像在咖啡豆、可可豆、小麦品质检测方面的应用

高光谱成像在咖啡豆、可可豆、小麦品质检测方面的应用


作物成分的分析和检测通常采用化学方法,使用高效液相色谱(HPLC)或者分光光度法测量提取物。但是化学方法检测需要研磨,具有破坏性,提取和分析所需的大量时间对于工业环境来说是不切实际的。

高光谱成像(HSI)是食品科学领域中新技术。它可以快速,非破坏性和非接触方式分析单个谷物或豆类样品,并提供以高通量扫描样品的可能性,同时可视化空间分布。

英国著名的诺丁汉大学Nicola Caporasoa等研究人员利用Specim高光谱分别对咖啡豆的蔗糖、咖啡因、脂质等;可可豆的多酚含量等;小麦籽粒蛋白质含量进行无损品质检测,4篇文章分别发表在2018年的《Food Research International》(IF:3.520)、《Journal of Food Engineering》(IF:3.197)、《Food Chemistry》(IF:4.946)。

1 高光谱成像对绿咖啡豆的蔗糖、咖啡因和葫芦巴碱无损检测

咖啡是世界上非常受欢迎的饮料之一,其绿咖啡豆化合物(包括蔗糖和生物碱)的水平直接影响咖啡的质量。咖啡豆中的酸和生物碱会影响咖啡的风味。样本来自巴西,埃塞俄比亚,墨西哥等13个国家。对27个批次进行取样,其中60%经过湿处理,剩余的40%干燥处理。从每个批次中随机取样10个单豆用于实验,利用Specim高光谱在980-2500 nm光谱范围内进行成像。

图1:在Robusta和Arabica批次,在单像素的绿咖啡豆中(a)蔗糖,(b)咖啡因和(c)葫芦巴碱,数字表示每种化合物的浓度,mg /g。粗体数字表示预测化合物浓度,然后是每种咖啡豆的参考测量值。

参考文献:Nicola Caporaso, et al. Non-destructive analysis of sucrose, caffeine and trigonelline on single green coffee beans by hyperspectral imaging, Food Research International, 2018, 106: 193- 203.

2 高光谱成像快速预测绿咖啡豆的水分和脂质含量

    绿咖啡豆水分会影响咖啡豆的保质期,脂质会影响咖啡冲泡的健康和感官,来自哥伦比亚、印度、越南等,共27批绿咖啡豆用于实验,从每批咖啡豆随机选择并单独分析,利用Specim高光谱进行成像检测。

图2:咖啡豆的水分含量a)灰度图像,显示在一个光谱带处从连续移动台获得的反射率超立方体;b)重建图像,显示在单个像素级可视化的预测水分含量;c)预测咖啡豆另一面水分含量;d)批次细分为置于潮湿条件下的试样(上部)和在烘箱(下部)中部分干燥试样。 数字表示平均预测水分,以%表示。

图3:在绿色咖啡豆中的总脂质含量可视化的应用:Arabica (上图)和 Robusta(下图)批次的示例。该图的左半部分和右半部分显示了放置在相对表面上的相同咖啡豆(围绕y轴旋转180°)。数字是预测平均脂质,根据每个bean的像素值计算含量,表示为%(dmb)。

参考文献:Nicola Caporaso, et al. Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 2018, 227: 18- 29.

3 高光谱成像预测可可豆的发酵指数,多酚含量和抗氧化活性

可可是巧克力生产的关键成分。可可豆酚类化合物,抗氧化活性和发酵指数是可可品质的重要参数。17个可可豆批次中随机选择,使用Specim高光谱成像系统在1000-2500nm的光谱范围内(HSI)定量预测个体的发酵指数(FI),总多酚(TP)和抗氧化活性(AA)。

 

图4:发酵指数,总多酚含量和抗氧化活性。单个像素级别(左侧的图片),或平均预测值以获得单豆值(右侧的bean)。白色数字表示每个可可豆的预测平均值,黑色表示参考测量值。发酵指数值是无量纲的,总多酚表示为mg ferulic acid equivalent/ g cocoa,而抗氧化活性表示为mmol Trolox equivalent/ kg cocoa。

参考文献:Nicola Caporaso, et al. Hyperspectral imaging for non-destructive prediction of fermentation index, polyphenol content and antioxidant activity in single cocoa beans. Food Chemistry, 2018, 258: 343- 351.

4 高光谱成像预测小麦籽粒蛋白质含量

小麦品质中,蛋白质含量是非常重要的参数。它会影响烘焙产品的质量,尤其是麸质面包的生产。蛋白质含量对最终价格产生重大影响,许多国家都以蛋白质含量作为定义小麦价格的关键标准。

样品主要来自英国各供应商,还包括加拿大,法国,意大利,德国和东欧小麦。不同品种,不同环境和不同农艺条件的小麦,总共约190个小麦样品用于本实验,使用Specim高光谱进行成像检测。

图5:a)单像素级应用,显示背侧(左:平均值:12.7%)和腹侧(右:平均值:13.5%)相同籽粒的两面。批次的参考蛋白质测量:13.1%;b)通过平均每个籽粒的光谱,左:低蛋白质样本,参考蛋白质含量= 10.2%; 预测值= 9.7%。右:高蛋白质样本,参考蛋白含量= 15.1%,预测值= 14.6%。黑色文字:预测值;白色文本:参考值(%)。

参考文献:Nicola Caporaso, et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 2018, 240: 32- 42.

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