高光譜成像技術(shù)的工作原理與食品安全的關(guān)系：高光譜成像技術(shù)，它使用尖端的硬件和軟件來幫助用戶建立更好的質(zhì)量保證標記。硬件會捕獲圖像，然后軟件會對其進行處理，將常規(guī)光譜技術(shù)與數(shù)字成像的功能相結(jié)合，為用戶提供可操作的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)通常缺乏有效捕捉和向用戶傳遞細節(jié)和細微差別的能力。相反，智能成像技術(shù)在兩個主要領(lǐng)域利用了卓越的功能：光譜和空間分辨率。本質(zhì)上，智能成像系統(tǒng)所采用的細節(jié)水平遠遠超過當前的行業(yè)標準設(shè)備。例如，RGB攝像機只能看到三種顏色：紅色，綠色和藍色。高光譜成像可以檢測300到600種真實色彩，這是標準RGB攝像機檢測到的色彩的100-200倍。

智能成像還可以擴展到紫外或紅外光譜，提供在可見光譜中無法觀察到的食品化學和結(jié)構(gòu)成分的更多細節(jié)。高光譜成像相機通過生成“數(shù)據(jù)立方體”來做到這一點。這些是圖像內(nèi)收集的像素，顯示出人類或傳統(tǒng)相機無法觀察到的細微反射色差。一旦生成，這些數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)集將使用機器學習進行分類，標記和優(yōu)化，以在將來更好地處理信息。

除了光譜和空間數(shù)據(jù)外，其他基本的質(zhì)量保證體系也有其自身的局限性。X射線的價格過高，而且僅聚焦于捕獲異物。它們也很難校準和維護。金屬探測器價格便宜，但通常只能捕獲具有強磁場的金屬，例如鐵包括銅和鋁在內(nèi)的金屬以及諸如塑料，木材和糞便之類的非金屬物體都可以通過。

最后，當前的質(zhì)量保證體系有一個弱點，這個弱點會隨著時間的推移而改變:人的主體性。負責監(jiān)督食品質(zhì)量和食品安全的人員確實在盡最大努力。然而，眾所周知，肉眼和人腦是不一致的。也許一個勞累的人在長時間的輪班結(jié)束時漏掉了一種污染物，或者那些在兩個不同的輪班工作的人以稍微不同的方式判斷質(zhì)量，導致食品加工者和公眾都不知道的不同標準。

審核編輯：符乾江