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高光谱荧光成像技术在食品安全问题上的应用

日期:2020-07-08 19:16
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摘要: 激光诱导荧光应用于农产品等相关领域的检测是一门新兴起的检测方法。近几年荧光光谱技术的理念已赢得国际上的广泛认可,并得到了迅猛发展,特别是生物体荧光传播的光学模型和数学模型的建立的深入发展,实现了对生物组织定性定量的无损检测。荧光法已广泛应用于药材、生物制品、质量优劣、植物叶绿素荧光、果蔬的无损检测等方面的检测。 在国外,Colin D.Everard等采用荧光成像和高光谱成像技术对菠菜表面污染物进行检测,.通过比较发现采用*优波段比的荧光成像对污染物的检测准确率高于可见近红外高光谱的。Lichtenthaler...

激光诱导荧光应用于农产品等相关领域的检测是一门新兴起的检测方法。近几年荧光光谱技术的理念已赢得国际上的广泛认可,并得到了迅猛发展,特别是生物体荧光传播的光学模型和数学模型的建立的深入发展,实现了对生物组织定性定量的无损检测。荧光法已广泛应用于药材、生物制品、质量优劣、植物叶绿素荧光、果蔬的无损检测等方面的检测。

在国外,Colin D.Everard等采用荧光成像和高光谱成像技术对菠菜表面污染物进行检测,.通过比较发现采用*优波段比的荧光成像对污染物的检测准确率高于可见近红外高光谱的。Lichtenthaler HK等利用荧光成像系统测定了苹果在贮藏过程中苹果的荧光图像,随着储藏时间的增加,苹果的蓝绿荧光强度持续增加而且扩展到整个苹果表面。Byoung-Kwan Cho等采用荧光高光谱对小番茄的表皮破损进行检测,搭建的荧光高光谱以365nm的紫外灯为光源,结合EMCCD相机和瞬时荧光(IFOV)采集小番茄的荧光图像,发现表皮破损的荧光图像在蓝光区域非常明显,通过PCA提取*优荧光波长结合方差分析对小番茄破损的检测准确度大于99%。Ivan Simko等采用高光谱和叶绿素荧光成像技术对鲜切生菜的腐烂进行了研究,从高光谱图像中获取(LEDICF)检测指标和叶绿素荧光图像中获取(LEDI4)检测指标,结合这两个指标对生菜腐烂检测的准确率高达97%。Roberto Romaniello等采用荧光高光谱成像技术检测了西红柿表面的粪便污染,针对西红柿表面的污染区域和未污染区域图像通过PCA和BRI方法处理后,得到的灰度图像可以清楚的区分污染区域和未污染区域,结果表明BRI优于PCA处理,*优波段比为705nm和815nm。Wulf等使用波长为 337 nm的激光激发,获得苹果和胡萝卜在远红外、红、绿、蓝波段的荧光光谱,分析了苹果和胡萝卜在储藏过程中新鲜度的变化。结果发现,苹果在蓝绿波段产生的荧光受叶绿素和其他多酚物质影响,在远红、红波段产生的荧光仅受叶绿素影响而胡萝卜的蓝波段荧光受类胡萝卜素影响,并且基于偏*小二乘回归法的荧光特征与色素含量模型的相关系数达到0. 99。该研究说明了基于果蔬色素含量的荧光成像技术作为一种快速无损的检测方法,可用于监测果蔬储藏过程中的品质变化。Cerovic等选用2种光学传感器Dualex和Multiple 实现了葡萄的成熟程度的检测。分别用传感器中的3种LED灯(紫外、绿、红)照射葡萄粒后发现,葡萄表皮中的黄酮醇( Flavonol)和花青素( Anthocyanin)能发射出蓝绿、红和远红 荧光,且其含量影响荧光强度。Kondo等基于荧光成像技术实现了腐烂脐橙的检测。选取两个品种的腐烂脐橙,在紫外和白色 LED 灯的照射后,采集其彩图像和荧光图像。通过比较两幅图像采集的脐橙腐烂部位,排除了紫外灯造成的光晕影响,提取出真实的脐橙腐烂部位。再分别比较了荧光图像的R\G\B3个分量图中脐橙腐烂部位和正常部位的灰度。结果发现,在荧光图像的G分量图中,腐烂部分的灰度是正常部分的3-5倍,并且该差异与脐橙的品种有关。在之后的研究中,该研究团队又分别将腐烂橙皮和正常的橙皮捣碎,腐烂橘皮中提炼的荧光活性物质溶于己烷,作为腐烂组,正常橙皮作为对照组。使用核磁 共振( Nuclear magnetic resonance,NMR) 技术和质谱法( Mass spectrometry,MS) 分析腐烂组和正常组溶液,在将两组溶液的吸收光谱、荧光光谱和激发光谱进行对比后发现,脐橙腐烂物质的激发光谱和荧光光谱分别在波长360-375 nm和波长530-550 nm范围内出现峰值,该现象与用化学方法提取的病菌物质的光谱变化相吻合。然后又用波长365 nm的 UV灯照射完整的腐烂脐橙,采集其在530-550 nm波段的荧光图像,通过图像分析验证了之前的结论。

在国内,吴彦红等利用405nm的激光照射猕猴桃,当激光穿过猕猴桃内部时,采集诱导产生的荧光散射图像,选取感兴荧光区域采用多元线性回归建立与糖度的预测模型,模型的Rc=0.932。陈菁菁等利用紫外光源结合高性能背照明CCD和行扫描高光谱仪搭建的荧光高光谱系统,采集400-1000nm菜叶表面不同浓度农药的高光谱荧光图像,选取感性区域得到平均光谱曲线,荧光强度与农药溶液的浓度在一定范围内成正比。涂冬成等用405nm的激光发射器、近红外光谱仪和计算机搭建的激光诱导荧光成像系统,归一化处理后的鸡肉嫩度的荧光光谱曲线图,采用PLS建立嫩度的预测模型,相关系数R为0.89。李江波等用UV-A(365nm)的紫外光源来激发荧光并同时用卤素灯,线阵CCD摄像机采集图像,用*佳指数理论对腐烂果的识别率高达100%。刘海彬等用波长635nm半导体激光器照射到物体上,激光扩束其出射光斑直径约为20mm,其表面反射光和经过内部组织散射的光经过不同光程后在空间中相互干涉叠加,CCD相机采集信号,采集的图像通过灰度共生处理后提取特征量,二元logistic回归模型进行分析,结果显示建模和预测准确率均达到了97.5%。

荧光光谱技术用于农产品果蔬的检测,由于具有无损、快速、准确度高等优点近几年里的到了快速的发展。激光诱导荧光应用于农产品等相关领域的检测是一门新兴起的检测方法,其在果蔬检测方面具有独特的优势。由于荧光寿命体现荧光光子的衰减时问的长短,只与激发光强度有关不会受到环境光、荧光散射等因素的影响,稳定性好。激光诱导荧光高光谱技术应用于水果内部品质无损检测,能准确预测实现水果内部品质快速、准确的检测与分级。

表 1 分别列举了国外荧光光谱和荧光成像技术在植物叶片和果实病害检测中的应用研究,总结了响应激发光源、波段和荧光发射波段。从这些研究可以发现: 在叶片检测方面,同一个装置中,基于卤素灯、氙气灯和 LED 灯的激发波段可以有多种选择,虽然也使用了绿光和红光,但常集中分布于紫外和蓝光范围,而同一装置中基于激光的激发波长固定,且集中分布于蓝光和绿光范围。但无论使用哪种光源,叶片的荧光发射波长均集中在红光波段,即叶绿素荧光; 在果实检测方面,激发波段或激发波长集中分布在紫外范围,而荧光发射波段的分布并没有集中在某一波段范围。

 

图1  苹果不同储藏时间不同波段下的荧光图像

表 1 荧光成像技术检测的响应激发光源、波段和荧光发射波段

 

图2 苹果不同储藏时间不同比值荧光比值图像

 

图3  365nm激发光下破损小番茄不同部分的荧光强度

 

图4  农药浓度为 8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线

 

图5 肉脂肪区域荧光百分比增长趋势及脂肪区域荧光百分比随存储时间指数规律增长曲线拟合


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