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食品检测

行业现状

  • 中国自古以来讲究“民以食为天”,所以食品安全、食品质量的检测就成为了全社会关注的民生热点。食品质量检测围绕 “安全性”“合规性”“品质稳定性” 三大核心目标,覆盖从原料到成品的全链条。

  • 食品质量检测的范围非常广泛,包括安全性指标(基础门槛),如污染物限量是否超标;感官品质(直接体验)通过视觉、嗅觉、味觉等感知的品质特征,这是食品分级的直观依据;理化与营养指标(内在品质),反映食品成分、营养价值及加工精度的核心指标;加工与溯源(品质保障)高等级食品通常对生产过程和溯源性有更高要求。

  • 通过食品分级,消费者可直观识别食品品质差异,企业也能通过提升所供应食品的等级,进行差异化定价,增强产品竞争力。

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食品检测常见分类



食品异物检测

食品品质检测:新鲜度/外观瑕疵

食品成分检测

食品产地溯源

食品原料掺假


技术背景

  • 高光谱成像技术是上世纪80年代初发展起来的一种新型遥感技术,该技术将图形形态学测量光谱学分析测量有机地结合在一起,代表着新型检测技术的发展方向。

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产品方案

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工业高光谱相机

高帧率;

宽FOV;

适配工业级应用,多种触发控制模式,可以与其他设备联调


数据处理单元 

X86平台、linux平台

千/万兆高速采集接口

RS232等控制接口


数据建模、处理软件

支持实时高光谱数据/光谱数据预处理

支持实时暗背景补偿、光照均匀性修正、全像素反射率计算等;

支持传统光谱算法进行分类识别;

支持机器学习算法,含建模、实时处理两种模块



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                                              工业级专用高光谱相机



      HX系列工业级高光谱相机基于杭州高谱公司自主研发的棱镜-光栅色散分光高光谱成像技术,具有高光谱分辨率、高效率、一致性好、使用简单等诸多优点。同时,工业应用需要设备具有高速、强大和稳定的性能, HX系列的高帧频及大视场角特性可满足工业用户对于效率的更高需求,极高的性价比可以帮助客户获得更高效的投资回报。

      HX系列高光谱相机具有灵活的像元合并与波段选择功能,极大的降低了用户在线数据传输和处理的难度,可广泛应用于工业分选、精准农业、食品检测、医学制药、环境监测等领域。


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设备型号

功能说明/指标参数

高光谱相机

HX-17S

光谱范围:900-1700nm

光谱分辨率:8nm

光谱波段数:>224

空间像素数:640

全谱段最大帧频:1400fps

探测器类型:InGaAs 焦平面探测器(TE Cooled)

输出数据深度:12bit 

横向视场角(FOV):75°@f=8mm

瞬时视场角(IFOV):2.5mrad@f=8mm

电源电压: 12V  DC

功耗 :8.4WTEC OFF) / 16WTEC ON) 

镜头接口:C-Mount

数据接口:Camera Link

重量:约 4 kg


设备型号

功能说明/指标参数

高光谱相机

HX-10U

光谱范围400-1000nm

光谱分辨率优于2nm

光谱波段数2284x

空间像素数1500

全谱段最大帧频450fps

探测器类型:CMOS

输出数据深度:12bit 

横向视场角(FOV):80°@f=8mm

瞬时视场角(IFOV):3.125 mrad@f=8mm

电源电压: 12V  DC

功耗 10W

镜头接口:C-Mount

数据接口:Camera Link

重量:小于 2.5 kg


设备型号

指标

功能说明/指标参数

专用线性光源

光谱分布

350-2500nm

色温

3000K

均匀性

90%(h*d@1750px*875px)

光照区域

S=875px*500px (挂高70cm)

稳定性

12小时衰减0.5%

预热时间

1min

输入电压

80 ~ 264VAC  113 ~ 370VDC

频率范围

47 ~ 63Hz

效率

93%

交流电流

6.4A/115VAC    3.2A/230VAC

功耗

280-500W

工作环境温度

-20 ~ +50℃

外部控制

独立开关

开关寿命

≥ 100000

典型使用寿命

≥ 4000小时


应用案例

异物检测

                        大米中的结块异物识别效果良好。                                                      咖啡豆中的木屑、枯叶等杂质识别效果良好。




异物检测

   对蘑菇和薄膜、黑斑等表面杂质进行区分识别效果较好                                            识别核桃肉中的核桃壳,效果良好




肉质检测

应用于鸡肉品质的无损检测,以识别和筛选出木质化程度高的鸡肉,从而保障食品品质和消费者体验。


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      使用深度学习算法建立模型,用颜色渲染工具填图,木质化鸡肉和正常鸡肉具有明显区别,该功能可以规模化应用在的鸡胸肉是否有木质肉的生产检测线上。








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新鲜度检测

算法能快速的识别出白菜的表面干枯区域,实现对不同新鲜度白菜的有效区分



                                                         



湿度监测

椰枣湿度合格性检测


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                     绿色表示正常椰枣,即湿度合格红色表示异常椰枣,即湿度不合格。




                 如图所示,高光谱相机结合专用算法,可以非常明显地识别椰枣的湿度是否合格


辣度检测

对6种不同辣度的火锅底料(辣度分别为12°、36°、45°、52°、65°、75°)通过高光谱相机进行数据采集,然后进行算法处理,可以比较准确的识别不同辣度的火锅底料。


                  





生熟度测试

通过高光谱相机采集数据,加上专用算法能够高效地准确识别出生芝麻和熟芝麻。


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肉品成分检测

      




      随着经济社会的发展,消费者对肉类成分含量有了更高的要求。肥肉、瘦肉、骨头和皮等含量不同的肉,可以销售不同的价格。


      利用高光谱相机对猪肉采集数据,加上专用算法能够识别并直观展示待测肉品中不同成分的含量。


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