小麦起源于公元前7000年左右的中东地区,可以说是世界上最重要和最受欢迎的粮食作物之一。小麦的种植、加工和分销对许多国家的经济都有重大贡献,是全球市场上交易最多的商品之一。根据联合国粮食及农业组织的统计数据,小麦是世界上产量第三多的粮食作物,仅次于水稻和玉米。其生产集中在80多个国家,其中大多数来自亚洲、欧洲和美洲地区的几个国家(2000-2021年的数据如图1所示)。中国目前是全球最大的小麦生产国,从2000年到2021年,年产量超过1亿吨,总产量为25.4亿吨,其次是印度、俄罗斯和美利坚合众国。
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小麦籽粒质量评价
小麦品质是一个极其复杂的综合概念,可分为加工质量,可食用质量、营养质量和卫生质量。从不同的角度来看。这些品质之间存在差异和相关性。一个指标可以用来同时反映两个或两个以上的质量。
小麦籽粒质量评价包括评估各种物理和化学特性,以确定其是否适合特定的终端设备,通常使用手工和化学方法进行。这些传统的方法不能满足对大量样品的现场检测的要求。因此,开发更先进的分析工具取代部分或全部传统的检测方法,快速、无损、准确地评价小麦质量,提高检测效率,降低成本是必要的。以非预处理、无污染、非接触、方便和快速特性为特征的光学技术,如近红外光谱和计算机视觉,已经被研究评价小麦质量,并取得了良好的结果。原则上,NIR是一个在780-2526nm范围内的电磁波,分为NIR短波(780-1100nm)和NIR长波(1100-2526nm)两个区域。NIR检测主要基于氢的双波吸收和谐波吸收的分子振动。
对这些信号进行各种图像处理操作,以进行提取目标的特征,然后根据预设的公差等条件输出结果,以实现自动识别。与这两种光学技术不同,高光谱成像技术不仅提供指示内部化学成分信息的光谱信息,还提供反映外部形态特征的图像信息。高光谱成像技术提供了更多的信息,可以更全面、更准确地评价目标质量,比单独使用近红外光谱和计算机视觉更先进。高光谱成像技术在电磁波谱中捕获许多狭窄和连续波段的数据。高光谱图像中的每个像素都包含一个信息光谱,允许根据材料的光谱特征对材料进行详细的分析和识别。
为加强和加深对高光谱成像技术在小麦质量评价中的认识,对近五年(2018-2023年)小麦质量评价的物理、化学、营养成分测定、品种鉴定、真菌和霉菌毒素检测、损害评价、掺假分类的研究结果进行了综合回顾(如图2所示)。讨论了高光谱成像技术在小麦品质评价中的挑战及其未来工业应用前景。
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图2 利用不同指标评价小麦品质的高光谱成像技术概述图
高光谱成像技术原理及分析程序
高光谱成像技术系统将成像和光谱学技术集成到一个系统中,同时获取空间图像信息和光谱数据。一个典型的高光谱成像技术系统由光谱仪、摄像机、照明设备、移动平台和安装有数据处理软件的计算机组成,并放置在一个黑盒中,如图3a所示。
高光谱成像技术系统生成三维超立方体,包括二维空间数据和一维光谱数据,形成连续波长的图像堆叠,也可以解释为不同波长的空间图像的叠加(图3b)。超立方体通常通过三种光感知模式获得,如反射、透射和相互作用。反射模式通常用于评估外部质量特征,包括颜色、尺寸、表面纹理、损伤和物理缺陷,而透射模式通常用于评估内部成分和缺陷。通过交互模式可以获得更深入的信息。根据分析的目的和样本的性质,可以选择最合适的模式来收集超立方体。采用点扫描、线扫描、区域扫描和单次拍摄程序等四种不同的模式来获取高光谱图像,线扫描是食品分析中最常用的模式。
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图3食品质量分析的高光谱成像技术的一般程序
a高光谱成像技术系统,b. 超立方体, c.高光谱分析的步骤
3、结论
小麦籽粒含有多种化学成分,有些成分直接或间接影响小麦品质。具体来说,水分含量直接影响着小麦的贮藏寿命和质量。蛋白质是小麦中最重要的化学成分和营养物质之一,其含量直接影响着小麦面筋的弹性和口感。淀粉是小麦的主要成分,其含量直接影响着小麦面筋的品质和口感。灰分是小麦中无机物的总称,其含量也是评价小麦品质的重要指标之一。
B、Ca、Cu、铁、镁、Mn、Mo、锌等微量元素是评价小麦营养品质的重要因素。
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审核编辑 黄宇
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