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可見近紅外高光譜相機快速鑒別茶葉品種

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-06-05 瀏覽量:783 作者:awei

可見近紅外高光譜相機快速鑒別茶葉品種需要借助光譜數(shù)據(jù)分析、特征提取和分類識別等專業(yè)技術(shù),以便達到高效準確的品種鑒別。

可見-近紅外高光譜相機快速鑒別茶葉品種

可見近紅外高光譜相機是什么?

可見近紅外高光譜相機是一種能夠同時獲取可見光和近紅外波段的高光譜圖像的相機。它是通過將被測物體反射或透過的光分解成不同波長的光,并記錄其中所包含信息的儀器。它可以將復(fù)雜的光譜信息轉(zhuǎn)化為可視化的圖像,可用于茶葉品種鑒別。


茶葉品種鑒別的重要性及目前常用的鑒別方法簡介

茶葉品種鑒別是茶葉行業(yè)中非常重要的一環(huán)。目前常用的品種鑒別方法主要有基于視覺特征的人工判別、化學(xué)指紋圖譜法、DNA分子標記技術(shù)等。這些方法雖然可以達到較高的準確性,但都存在一定的局限性。


可見近紅外高光譜相機鑒別茶葉品種的具體操作步驟及注意點

具體操作步驟包括:采集茶葉樣品的高光譜圖像、預(yù)處理和校正光譜數(shù)據(jù)、提取特征和分類識別等。在操作過程中需要注意光源、標準樣品、誤差校正等問題。


可見近紅外高光譜相機快速鑒別茶葉品種應(yīng)用案例

本研究應(yīng)用400-1000nm的可見-近紅外高光譜相機,可采用SINESPEC賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。

可見-近紅外高光譜相機快速鑒別茶葉品種應(yīng)用案例

茶葉于2000多年前發(fā)源于中國,目前已經(jīng)傳播到全世界。茶是我國的傳統(tǒng)飲料,也是世界三大飲料之一。茶葉主要分為3種,即不發(fā)酵的綠茶、半發(fā)酵的烏龍茶以及發(fā)酵的黑茶和紅茶。綠茶是我國茶葉重點出口茶類,出口量占我國出口茶葉總量的70%,占世界綠茶總量的85%以上。茶葉作為健康飲料風(fēng)靡世界。隨著國際貿(mào)易的發(fā)展和人們飲食結(jié)構(gòu)的調(diào)整,對茶葉質(zhì)量的要求越來越高,全面提高茶葉產(chǎn)品的質(zhì)量,已日趨為人們所重視。茶葉質(zhì)量安全市場準入制度即將實施,我國茶葉將在國際大市場中運營,這些都對我國茶葉加工業(yè)提出更高的科技創(chuàng)新要求。用簡便、快速、準確的現(xiàn)代分析方法定量鑒別其品種和等級成為分析工作者的一項重要任務(wù)。

本文以光譜技術(shù)為基礎(chǔ)研究茶葉的品種鑒別?,F(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù),可充分利用全譜段或多波長下的光譜數(shù)據(jù)進行定性或定量分析。由于近紅外光譜分析技術(shù)具有速度快、效率高、成本低、測試重現(xiàn)性好、測量方便等特點,已經(jīng)被越來越多地應(yīng)用于食品工業(yè)、石油化工、制藥工業(yè)等領(lǐng)域。國內(nèi)外很多學(xué)者研究利用近紅外光譜技術(shù)區(qū)別物質(zhì)品種,如咖啡品種、草莓品種、瓜類品種、大豆品種、道地山藥等,但還沒有人應(yīng)用可見-近紅外光譜對茶葉品種進行鑒別。

通過實驗獲得了5個品種茶葉的光譜特征曲線,利用這些光譜信息結(jié)合主成分分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了茶葉品種鑒別的模型,該模型的預(yù)測效果很好,識別率達到100%。說明運用可見-近紅外光譜技術(shù)可以快速、準確、無損的對茶葉品種進行鑒別。我們用于茶葉品種分析的可見-近紅外光譜在400~1000 nm 范圍內(nèi),說明該波長范圍是對茶葉品種敏感的特征波段。本文提出的主成分結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,用于品種鑒別得到的識別率得到很大提高,說明該模型用于鑒別茶葉品種是成功的,為茶葉品種的快速無損檢測提供了一種新的方法。

隨著茶葉行業(yè)的不斷發(fā)展,可見-近紅外高光譜相機在茶葉品種鑒別中的市場價值也越來越高。茶葉品種鑒別的場景主要包括生產(chǎn)、加工、銷售等環(huán)節(jié)。茶葉行業(yè)對品種鑒別的需求非常迫切,因為它直接關(guān)系到茶葉的品質(zhì)和價格等關(guān)鍵因素。有分析預(yù)測,未來幾年該市場規(guī)模將會繼續(xù)擴大。目前,基于高光譜圖像分析的茶葉品種鑒別算法已經(jīng)有了較多研究成果。未來的發(fā)展趨勢將是更深層次的算法研究和改進,以實現(xiàn)更快速、更準確的茶葉品種鑒別。

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