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高光譜成像技術在大曲檢測中的應用

更新時間:2025-05-16      點擊次數:31

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一、引言

白酒釀造歷史悠久,是我國傳統產業(yè)重要組成部分。大曲作為糖化發(fā)酵劑,為白酒釀造提供多種酶類和微生物,對白酒品質和風味形成起關鍵作用。大曲質量受原料、制曲工藝、發(fā)酵條件等多因素影響,其質量差異導致白酒品質不穩(wěn)定。因此,準確快速檢測大曲質量對白酒生產意義重大。
傳統大曲質量檢測主要通過感官評定和理化分析。感官評定依賴經驗,主觀性強且精度低。理化分析雖能準確測定部分指標,但需樣品預處理,過程繁瑣、耗時且有損,無法滿足現代白酒生產實時、在線、無損檢測需求。
高光譜成像技術興起于 20 世紀 80 年代,融合光譜學和成像技術,可同時獲取目標物體空間和光譜信息,形成三維數據立方體。該技術具有快速、無損、檢測信息豐富等優(yōu)點,能反映物質化學組成和結構信息,在農業(yè)、食品、醫(yī)藥等多領域廣泛應用。近年來,其在大曲檢測中的應用研究逐漸增多,有望為大曲質量檢測提供新方法。
二、高光譜成像技術原理及系統組成
2.1 技術原理
高光譜成像技術基于物質對不同波長光的吸收、反射、散射特性差異。物質分子結構不同,對光吸收和散射不同,產生特征光譜。高光譜成像系統在較寬光譜范圍內以高分辨率獲取物體光譜圖像,每個像素點對應連續(xù)光譜曲線,包含物質豐富化學信息。
以近紅外高光譜成像為例,近紅外光(780 - 2526nm)與物質分子振動的倍頻和組合頻相互作用。有機化合物中 C - H、O - H、N - H 等化學鍵振動在近紅外區(qū)有吸收峰,通過分析吸收峰位置、強度和形狀,可獲取物質成分和含量信息。在大曲檢測中,大曲成分復雜,含淀粉、蛋白質、水分及微生物代謝產物等,這些成分在近紅外光譜區(qū)吸收特性不同,高光譜成像系統可捕捉差異并用于分析。
2.2 系統組成
高光譜成像系統主要由光源、成像光譜儀、相機、數據采集與存儲設備及樣品平臺等組成。
光源提供穩(wěn)定均勻照明,確保樣品充分受光,常用鹵鎢燈、氙燈等。成像光譜儀是核心部件,將來自樣品的光按波長色散并成像,常見有光柵型、棱鏡型和傅里葉變換型。相機用于捕捉色散后的光譜圖像,分為面陣相機和線陣相機,線陣相機在推掃式高光譜成像系統中廣泛應用,可逐行獲取樣品高光譜圖像。數據采集與存儲設備實時采集并存儲大量高光譜數據,需大容量存儲介質和高速數據傳輸接口。樣品平臺用于固定和移動樣品,保證成像過程中樣品穩(wěn)定,部分平臺可實現樣品自動掃描。

例如,某高光譜成像系統采用 50W 鹵鎢燈光源,光譜范圍 900 - 1700nm 的光柵型成像光譜儀,分辨率 4nm,搭配線陣相機,數據采集速率可達每秒數百行,能滿足大曲樣本快速成像需求。

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三、高光譜數據處理方法
3.1 數據預處理
高光譜數據在采集過程中受環(huán)境、儀器噪聲及樣品表面散射等影響,需預處理提高數據質量。常見預處理方法包括輻射校正、幾何校正和光譜預處理。
輻射校正消除光照不均勻、相機響應不一致等因素導致的輻射誤差,使不同位置像素光譜值具可比性,通過采集暗參考圖像和白板參考圖像進行校正。幾何校正糾正圖像幾何變形,確保圖像中物體位置和形狀準確,基于特征點匹配或圖像配準算法實現。光譜預處理去除噪聲、校正基線漂移、減少散射影響,常用方法有平滑濾波、多元散射校正(MSC)、標準正態(tài)變量變換(SNV)等。平滑濾波如 Savitzky - Golay 濾波,通過滑動窗口對光譜數據進行多項式擬合,去除高頻噪聲;MSC 和 SNV 校正因顆粒大小、表面粗糙度等引起的散射效應,使光譜更能反映物質真實吸收特性。
3.2 特征提取與選擇
高光譜數據維度高、信息冗余大,需提取和選擇有效特征用于后續(xù)分析。特征提取是將原始高光譜數據變換到低維空間,提取包含主要信息的新特征,常用方法有主成分分析(PCA)、獨立成分分析(ICA)、線性判別分析(LDA)等。PCA 通過正交變換將原始數據轉換為一組線性無關的主成分,有效降低數據維度,保留大部分方差信息。ICA 用于分離數據中相互獨立的成分,在分析大曲中多種成分混合光譜時有用。LDA 是監(jiān)督學習方法,尋找使類間距離最大、類內距離最小的投影方向,用于分類問題時可提高分類性能。
特征選擇從原始光譜波段中挑選對目標分析波段,減少數據量同時保留關鍵信息,方法包括相關系數法、連續(xù)投影算法(SPA)、遺傳算法(GA)等。相關系數法計算光譜波段與目標參數的相關系數,選擇相關系數大的波段。SPA 基于消除變量間共線性,通過迭代選擇信息波段。GA 模擬生物進化過程,通過選擇、交叉和變異操作搜索波段組合。
3.3 模型建立與分析
基于預處理和特征提取后的數據,建立預測或分類模型用于大曲質量分析。常用建模方法有偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量機(SVM)、人工神經網絡(ANN)等。
PLSR 是常用多元統計分析方法,在自變量和因變量間建立線性回歸模型,有效處理自變量間多重共線性問題,在大曲理化指標預測中廣泛應用。SVM 是基于統計學習理論的分類和回歸方法,通過尋找分類超平面或回歸函數,對小樣本、非線性問題有良好性能,可用于大曲質量分級。ANN 模擬人腦神經元結構和功能,具有強大非線性映射能力,能學習復雜數據模式,在大曲檢測中,如基于 BP 神經網絡建立大曲微生物含量預測模型。
模型建立后需評估性能,常用指標有相關系數(R)、均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)等。R 越接近 1,RMSE 和 MAE 越小,模型預測精度越高。例如,建立大曲還原糖含量 PLSR 預測模型,預測集 R 為 0.92,RMSE 為 0.46g/100g,表明模型預測效果較好。
四、高光譜成像技術在大曲檢測中的應用
4.1 大曲理化指標檢測
4.1.1 水分含量檢測
水分是大曲重要理化指標,影響微生物生長和代謝,進而影響大曲質量。傳統水分檢測方法如烘干法耗時且有損。高光譜成像技術可快速無損檢測大曲水分含量。研究表明,在 900 - 1700nm 光譜范圍,大曲水分在 1450nm 等波長處有明顯吸收峰。通過采集大曲高光譜圖像,提取光譜信息,經預處理和特征選擇,建立 PLSR 或 SVM 模型,可準確預測大曲水分含量。有研究建立的水分含量預測模型,R 可達 0.95 以上,RMSE 小于 0.5g/100g,能滿足生產中快速檢測需求。
4.1.2 還原糖含量檢測
還原糖為大曲微生物生長提供碳源,其含量影響大曲發(fā)酵進程和白酒風味。利用高光譜成像技術檢測大曲還原糖含量,在 900 - 1700nm 波段采集光譜數據,經 SNV 等預處理,用 PCA - SPA 算法提取特征波段,建立 PLSR 模型,預測集 R 可達 0.92 以上,RMSE 約 0.45g/100g,實現還原糖含量快速準確檢測和可視化分布。
4.1.3 總酸含量檢測
總酸反映大曲發(fā)酵程度和微生物代謝情況,影響白酒口感和風味?;诟吖庾V成像技術,在可見 - 近紅外光譜區(qū)域結合優(yōu)化算法,可快速準確檢測大曲總酸含量。有研究利用高光譜成像系統采集大曲樣本光譜圖像,經數據處理和建模,實現總酸含量可視化,直觀反映其在大曲中的分布。
4.2 大曲微生物分布監(jiān)測
微生物是大曲發(fā)酵核心,其種類和分布影響大曲質量。傳統微生物檢測方法如平板計數法、PCR 技術等操作復雜、耗時且只能獲取微生物總量信息,無法直觀反映空間分布。高光譜成像技術可監(jiān)測大曲微生物分布。不同微生物代謝產物光譜特性不同,通過分析高光譜圖像,可識別微生物種類和分布。例如,利用高光譜成像結合熒光標記技術,可清晰觀察大曲中酵母菌、霉菌等微生物分布情況,為優(yōu)化制曲工藝、控制大曲質量提供依據。
4.3 大曲質量分級
大曲質量分級對白酒生產質量控制和成本管理重要。傳統分級依賴感官和理化指標,主觀性強、效率低。高光譜成像技術結合化學計量學方法可實現大曲快速客觀分級。通過采集不同等級大曲高光譜圖像,提取光譜和圖像特征,建立分類模型,如基于 PCA - LDA 的大曲質量分級模型,對不同等級大曲分類準確率可達 90% 以上,為大曲質量分級提供新方法。
五、高光譜成像技術在大曲檢測中面臨的挑戰(zhàn)與展望
5.1 面臨的挑戰(zhàn)
5.1.1 設備成本與復雜性
高光譜成像系統設備昂貴,包括高分辨率成像光譜儀、高性能相機及配套數據采集存儲設備等,增加企業(yè)檢測成本。系統結構復雜,對操作人員專業(yè)要求高,需掌握光學、光譜學、計算機等多學科知識,限制技術推廣應用。
5.1.2 數據處理與分析難度
高光譜數據量大、維度高,處理分析需強大計算能力和高效算法。數據預處理、特征提取與選擇及模型建立優(yōu)化過程復雜,不同算法對不同大曲樣本適應性不同,需大量實驗尋找最佳參數組合,增加研究和應用難度。
5.1.3 模型通用性與穩(wěn)定性
高光譜成像技術建立的檢測模型受大曲原料、產地、制曲工藝等因素影響,通用性和穩(wěn)定性有待提高。不同批次大曲成分和光譜特性有差異,同一模型難以準確檢測不同來源大曲,需不斷優(yōu)化模型或建立針對不同情況的模型庫。
5.2 未來展望
5.2.1 設備改進與成本降低
隨著技術發(fā)展,高光譜成像設備將向小型化、集成化、低成本方向發(fā)展。新型光學元件和探測器研發(fā)應用,將降低設備成本,提高性能和穩(wěn)定性,使更多白酒企業(yè)能采用該技術。
5.2.2 數據處理與分析技術創(chuàng)新
深度學習等人工智能技術在高光譜數據處理分析中應用前景廣闊。深度學習模型如卷積神經網絡(CNN)、循環(huán)神經網絡(RNN)能自動學習高光譜數據特征,提高數據處理效率和模型準確性,有望解決數據處理復雜和模型通用性問題。
5.2.3 多技術融合發(fā)展
將高光譜成像技術與其他檢測技術如近紅外光譜技術、拉曼光譜技術、電子鼻技術等融合,可獲取更全面大曲信息,提高檢測準確性和可靠性。結合大數據和云計算技術,可實現大曲質量遠程在線監(jiān)測和數據分析,為白酒企業(yè)智能化生產提供支持。
5.2.4 行業(yè)標準與規(guī)范建立
隨著高光譜成像技術在大曲檢測中應用增多,需建立統一行業(yè)標準和規(guī)范,包括設備性能指標、數據采集與處理方法、模型評價標準等,促進技術規(guī)范化發(fā)展,提高檢測結果可比性和可信度。
六、結論

高光譜成像技術作為新興檢測技術,在大曲檢測中展現出快速、無損、信息豐富等優(yōu)勢,可實現大曲理化指標檢測、微生物分布監(jiān)測和質量分級,為白酒釀造過程質量控制提供有效手段。盡管目前面臨設備成本高、數據處理復雜、模型通用性差等挑戰(zhàn),但隨著技術不斷發(fā)展創(chuàng)新,設備成本降低、數據處理技術改進、多技術融合及行業(yè)標準建立,高光譜成像技術有望在大曲檢測及白酒生產中廣泛應用,推動白酒行業(yè)智能化、現代化發(fā)展,提升白酒產品質量和市場競爭力。

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以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè),在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業(yè)內的一顆璀璨新星。

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以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業(yè)資深專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發(fā)起成立的科技型公司,目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現國產化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

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