糧食關乎國計民生，其品質檢測對公眾健康與農業(yè)發(fā)展至關重要，精準高效的檢測技術是助力糧食產業(yè)升級的關鍵。高光譜成像技術憑借 “圖譜合一”的核心優(yōu)勢，可實現(xiàn)糧食無損、非接觸、快速、多指標深度檢測，在品質控制、安全篩查等環(huán)節(jié)具有不可替代性。易科泰SpectraScan^®高光譜成像分析系統(tǒng)融合了先進的高光譜成像技術、一體式平臺控制與數(shù)據(jù)采集技術、光譜校準算法及圖像分析技術，顯著提升了檢測效率與結果準確性，系統(tǒng)還可進一步擴展為多功能高光譜成像系統(tǒng)，為糧食及食品安全、中藥材檢測、種質資源檢測等領域提供強有力的技術支撐。

近日，易科泰SpectraScan^®高光譜成像分析系統(tǒng)在東北農業(yè)大學工程學院順利交付。易科泰工程師與用戶就高光譜成像分析系統(tǒng)的安裝、操作流程及數(shù)據(jù)分析等內容進行了詳細交流，該系統(tǒng)將助力東北農業(yè)大學工程學院的糧食品質檢測與改良研究工作。

交流培訓過程中，技術人員選用東北寒地稻區(qū)主栽品種綏粳 18 水稻作為樣品進行測試實驗，通過該系統(tǒng)采集其 400-1000nm 波段的反射光高光譜數(shù)據(jù)，并利用配套的 SpectrAPP^®高光譜成像分析軟件完成數(shù)據(jù)解析。

反射光譜曲線顯示，700-1000nm 近紅外波段三種稻米樣品呈現(xiàn)不同特征：帶殼稻谷反射率顯著高于糙米和白米，這與稻殼化學組成及吸收特性相關，近紅外波段光吸收對應物質中 O-H 和 C-H 的振動躍遷，稻殼中這些基團的化學環(huán)境使其吸收較弱，故反射率較高；糙米與白米表層主要成分為淀粉和蛋白質，所含基團的振動模式與近紅外波段（尤其 900nm 附近）能量特征高度匹配，對該波段光吸收較強，因此反射率較低。

基于稻米高光譜數(shù)據(jù)，采用 PCA 降維分析法，選取前5個主成分計算平均權重系數(shù)，對主成分權重數(shù)據(jù)進行平滑處理，并利用函數(shù)檢測特征波段，共獲得5個特征波段：459.6、679.24、772.9、847.9和936.4 nm。

基于特征波段，采用 SVM 支持向量機分類法對三種稻米建模分類，其中糙米和稻谷分類精度較高，分別達 99.98% 和 89.32%，白米分類精度為 72.43%；基于全波段的 SVM 分類結果為稻谷 94.51%、糙米 98.73%、白米 86.27%，雖分類精度有所提升，但耗時大幅增加。結果表明，剔除冗余波段后，分類更具效率且準確。

此外，提取高光譜特征波段在糧食成分檢測領域同樣具有應用價值，以稻米為例，可借助化學檢測手段獲取其直鏈淀粉、蛋白質等營養(yǎng)成分的含量數(shù)據(jù)，隨后將多組樣品的特征光譜數(shù)據(jù)與之對應，構建機器學習模型，進而實現(xiàn)對營養(yǎng)成分含量的精準預測。以上分析結果說明SpectraScan^® 高光譜掃描成像分析系統(tǒng)可以無損快速的區(qū)分糧食種類，還可反映食品、中草藥有效成分含量。

北京易科泰生態(tài)技術公司生態(tài)健康研究中心依托EcoTech^®實驗室，對食品、中藥材的高通量無損傷品質檢測進行了系列研究探索，致力于為食品、中藥材、種質資源檢測提供全面的技術方案、服務與合作。

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