【案例分享】光譜成像技術在霉變大豆識別與篩選中的應用

大豆作為我國主要糧食作物之一，富含蛋白質、異黃酮、脂肪以及多種維生素、微量元素，是人們?nèi)粘Ｉ钪?的食品，其重要性不言而喻。大豆在我國至今已有5000多年的種植史，目前主要集中在東北、華北、陜、川及長江下游地區(qū)。

在大豆的收獲過程中，首先需要將存在于豆莢中的大豆進行脫殼處理，然后需再將其攤開晾曬，等到大豆自由水脫干，才能入倉貯藏。在這一整個過程中，大豆中免不了混入雜質，如豆莢、石子、泥沙等等，同時，有些大豆在成熟的過程中,由于各種原因可能導致的干癟、霉變、籽粒大小不均勻的不利因素，將會嚴重影響大豆的質量，因此對于大豆里的雜質、霉變大豆的篩選顯得尤其重要。

本案例通過光譜成像技術來區(qū)分霉變大豆和正常大豆，利用霉變大豆和正常大豆光譜數(shù)據(jù)的差異，實現(xiàn)對兩者的識別與篩選。

 高光譜數(shù)據(jù)采集分析設備

推掃式高光譜相機VIX-N110

數(shù)據(jù)分析與模型訓練

對所采集的光譜數(shù)據(jù)使用光譜分析軟件進行區(qū)域采集數(shù)據(jù)和主成分分析。（注：主成分分析是對采集的光譜數(shù)據(jù)在光譜維度下進行分析計算，得出圖像中的光譜差異，以偽彩色進行標注，如下圖：

 通過中達瑞和高光譜大數(shù)據(jù)分析應用云平臺，把采集的正常大豆和霉變大豆的光譜數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)集中，對多個樣本進行標注，分析和模型訓練，最后通過正常和霉變大豆混合采集的數(shù)據(jù)進行模型匹配，驗證結果如下圖。

 如上圖驗證結果表明，基于光譜成像技術并結合機器學習模型訓練方法能夠準確地實現(xiàn)正常大豆與霉變大豆的識別與篩選。 

高光譜成像技術可捕捉遠大于可見光范圍的光譜信息和圖像信息，能看到普通可見光成像看不到的物質信息，是未來成像技術主要發(fā)展方向之一。深圳市中達瑞和科技有限公司作為國內(nèi)光譜成像行業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)，擁有自主研發(fā)的分光器件、光譜相機、光譜軟件和光譜智能云平臺，產(chǎn)品與技術在科學研究、精準農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境、資源勘探、工業(yè)檢測、生物醫(yī)學、智能探測、食品安全等領域得到廣泛應用。未來，中達瑞和將持續(xù)攻難克堅，堅持“光譜領域芯片技術+光譜產(chǎn)品＋解決方案＋行業(yè)應用”的市場定位，推動高光譜成像技術從科研到工業(yè)應用、并最終到消費級應用，為各行業(yè)實現(xiàn)光譜數(shù)字化、智能化賦能，為改善人們生活品質而持續(xù)努力。