专家预测，2023年的春节将是春运有史以来“地表最大规模人口迁徙”。伴随着人口流动，还有一样东西也将在短时间内迅速流窜——年节礼品。
爸妈带着我们满面笑容的站在各位亲戚朋友的门前，“这个鲍鱼可好了，最高等级的，对身体好”“那个水果特别甜，甜得都齁得慌”。父母们一边忙着说新年祝福，一边忙着将这些包装精美，品质上乘的礼品送到大叔二伯三姨四奶的手里。
在父母跟各位亲友热火朝天的聊天中，我们大概率因为插不上话就直接沦为话题中心，“啥时候结婚呀”“有没有对象呀”“工资多少呀”等等问题接踵而至。与其被动受讨论，不如主动出击，借着这些包装精美的年节礼品，今年就来隆重跟大家分享分享，“为什么那个鲍鱼就是一等品”“为什么那个水果特别甜”“为什么这个营养品含钙更加高”，各个厂家是如何将各种等级的产品筛选出来送到我们的手中呢？
食品检验技术
过去人们依靠人类的感官来判断的食物的外观、气味和质地。但是现如今我们有了更加先进的检验方法，不仅可以根据颜色、质地、水分含量和内部特征对产品进行分级，还可以根据脂肪、糖甚至葡萄糖含量对产品进行分级也不会损坏食品。
在各类检验技术中，从机器视觉到光谱学，再到高光谱成像，这几种主要方法是特定流程最有效的检查方法。
机器视觉
自动化机器视觉主要分为可见光成像与不可见光成像。可以利用高速CCD和CMOS摄像机识别凹痕、划痕和霉菌，对于更高级别的检查，可使用RGB三线性和RGB NIR四线性等不同的多线性相机，同时捕获光谱。可见光成像的优点包括可以识别划痕、凹陷等外观缺陷，并能够根据形状和尺寸对检测对象进行分级。
不可见光成像技术，例如近红外铟镓砷（InGaAs）相机，可以提供典型CCD或CMOS相机无法提供的信息。InGaAs相机在900至2500 nm波段具有很高灵敏度，通常被用于不可见光成像。与几十年前InGaAs制造技术刚刚起步时不同，如今的InGaAs相机分辨率高、速度高。
图1：使用不同波长的成像技术收集不同的信息
图2：近红外波段可检测的食品成分
不可见光成像可以检测水分含量（例如检测产品上的瘀伤）和识别杂质（例如咖啡豆或大米中颜色相近的砂石）。不可见光成像还可以透过薄表面（如塑料和纸张）成像，可以用于检查包装的密封质量。
图3：包装密封性检查
X射线成像是检查内部特征的最可靠方法，透过厚表面高速检测内部非常小的物体，能够以非常高的灵敏度检测出金属、玻璃、塑料、骨骼和外壳，显示异物的形状、大小和位置，还可以识别包装内的物体或检查包装的密封质量。
图4：通过X摄像可以检测出肉或者鱼中的骨头
在流水线上使用X射线相机以极高的速度进行扫描，这些高动态范围的X射线图像被发送到计算机，并通过各种软件程序自动执行缺陷识别。当涉及检查混合物质物体（如鸡或鱼里的骨头）时，可以使用双能量X射线来实现高灵敏度。
这种在线食品检查技术仅使用一个X射线源与双能量X射线相机相结合，摄像机可以从X射线光谱中检测到两个能量等级。操作员可根据质量标准调整阈值设置，在缺陷自动识别软件中处理图像。双能扫描与TDI技术兼容，滨松新款X射线相机带你探索轻质材料的世界，
图5：双能X射线相机C15400-30-50A的能量下限
光谱分析
食物主要由水、脂肪、蛋白质和碳水化合物以及多种其他成分组成。食品的特征——如外观、颜色、风味和质地——能够指示食品的质量和安全性，这是由食品的分子结构以及分子内部和分子之间相互作用决定的。因此，食品供应商可以利用光谱识别和测量食品的分子成分，从而确定食品的质量和安全性。
使用光谱分析，食品供应商可以得出定量数据。借助内置的光谱库，食品供应商可以通过光谱更容易识别食物的关键成分，量化的统计数据可以用来衡量食品质量。此外，光谱检查仅需要很少或无需样品制备，能够对单个或多个样品进行快速的在线分析。
图6：近红外光谱法识别和测量新鲜农产品的成分
高光谱成像
高光谱成像系统的工作原理类似于使用数千或数百万的分光计，通过图像每个像素的反射光线反应化学特征。当食品沿传送带移动时，针对特定应用微调光栅，加之探测器高灵敏度和足够的动态范围，高光谱成像系统在每个波段内可以收集数百个光谱带，从而可以识别出物品的大小和形状等空间信息，也可以识别糖分、水分含量等光谱信息，是辨别异物、鉴定脂肪含量以及检测多余的掺杂物质的绝佳工具。
以近红外高光谱成像为例，根据所分析的每种复合物的不同波长或光谱指纹，可以帮助识别和量化食品的化学成分，提供营养成分、脂肪百分比、含糖量和新鲜度等信息。例如，无人机上的经红外高光谱相机可以帮助测量树上苹果的含糖量，并在收获季节前预测苹果的等级和品质。
参考文献
1. H. Ishizawa. Application of the infrared radiation to food safety. The Illuminating Engineering Institute of Japan, www.jstage.jst.go.jp/article/jieij/94/12/94_KJ00006773151/_pdf.
2. T. Tanabe et al. (1995). Internal quality measurement of tropical fruits by near infrared spectroscopic technique. J Soc Agric Struct, Japan, No. 67, pp. 1-24, www.jstage.jst.go.jp/article/sasj1971/26/3/26_3_153/_pdf.
文章来源：Vision Spectra
编辑：又又&▼
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