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。
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与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。
产品方案
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
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。
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 :8.4W(TEC OFF) / 16W(TEC ON)
镜头接口:C-Mount
数据接口:Camera Link
重量:约 4 kg
HX-10U
光谱范围:400-1000nm
光谱分辨率:优于2nm
光谱波段数:228(4x)
空间像素数:1500
全谱段最大帧频:>450fps
探测器类型:CMOS
横向视场角(FOV):>80°@f=8mm
瞬时视场角(IFOV):3.125 mrad@f=8mm
功耗 :<10W
重量:小于 2.5 kg
指标
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次
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。
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。
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。
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
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。
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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