高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)在咖啡(fei)豆(dou)、可(ke)可豆(dou)、小(xiao)麥品(pin)質檢測(ce)方面(mian)的(de)應用(yong)

    作(zuo)物(wu)成分的(de)分(fen)析和檢(jian)測(ce)通常(chang)采用(yong)化(hua)學(xue)方法(fa)，使用液相(xiang)色譜(pu)（HPLC）或(huo)者分光(guang)光(guang)度(du)法(fa)測量提取(qu)物(wu)。但(dan)是(shi)化(hua)學(xue)方法(fa)檢測(ce)需(xu)要研磨，具有破(po)壞性，提取(qu)和分(fen)析所(suo)需(xu)的(de)大(da)量時間對(dui)於工(gong)業環(huan)境(jing)來(lai)說(shuo)是(shi)不(bu)切實際(ji)的(de)。

    高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)（HSI）是(shi)食(shi)品(pin)科(ke)學(xue)領域(yu)中新(xin)技術。它(ta)可(ke)以(yi)快(kuai)速，非(fei)破(po)壞性和非(fei)接觸方式(shi)分(fen)析單個谷物或(huo)豆(dou)類(lei)樣品(pin)，並(bing)提供以(yi)高(gao)通(tong)量掃(sao)描(miao)樣品(pin)的(de)可(ke)能(neng)性，同時(shi)可(ke)視(shi)化(hua)空(kong)間分(fen)布(bu)。

    英(ying)國的(de)諾(nuo)丁(ding)漢(han)大(da)學(xue)Nicola Caporasoa等研究人(ren)員(yuan)利(li)用Specim高(gao)光(guang)譜(pu)分別(bie)對(dui)咖啡(fei)豆(dou)的(de)蔗(zhe)糖(tang)、caffeine、脂質等；可可(ke)豆(dou)的(de)多(duo)酚(fen)含(han)量等；小麥(mai)籽(zi)粒蛋(dan)白質含(han)量進(jin)行無(wu)損品(pin)質檢測(ce)，4篇(pian)文(wen)章(zhang)分(fen)別(bie)發(fa)表(biao)在2018年(nian)的(de)《Food Research International》（IF：3.520）、《Journal of Food Engineering》（IF：3.197）、《Food Chemistry》（IF：4.946）。

1 高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)對(dui)綠(lv)咖啡(fei)豆(dou)的(de)蔗(zhe)糖(tang)、caffeine和葫(hu)蘆(lu)巴堿無(wu)損檢(jian)測(ce)

    咖啡(fei)是(shi)世(shi)界(jie)上(shang)非(fei)常(chang)受(shou)歡(huan)迎(ying)的(de)飲(yin)料之(zhi)壹，其綠咖啡(fei)豆(dou)化(hua)合(he)物（包括蔗糖(tang)和生物堿）的(de)水平(ping)直(zhi)接影響咖啡(fei)的(de)質量。咖啡(fei)豆(dou)中(zhong)的(de)酸(suan)和生物堿會(hui)影響咖啡(fei)的(de)風味(wei)。樣本來(lai)自(zi)巴西，埃塞(sai)俄(e)比亞(ya)，墨(mo)西(xi)哥等13個國(guo)家。對(dui)27個(ge)批次(ci)進(jin)行取(qu)樣，其中60％經(jing)過(guo)濕處(chu)理，剩(sheng)余(yu)的(de)40％幹燥(zao)處理。從(cong)每(mei)個(ge)批次(ci)中(zhong)隨(sui)機(ji)取(qu)樣10個單豆(dou)用(yong)於實(shi)驗，利(li)用Specim高(gao)光(guang)譜(pu)在980-2500 nm光(guang)譜(pu)範圍(wei)內進(jin)行成像(xiang)。

    圖(tu)1：在Robusta和Arabica批次(ci)，在單像(xiang)素的(de)綠(lv)咖啡(fei)豆(dou)中(zhong)（a）蔗糖(tang)，（b）caffeine和（c）葫(hu)蘆(lu)巴堿，數字表(biao)示(shi)每(mei)種(zhong)化(hua)合(he)物的(de)濃(nong)度(du)，mg /g。粗體(ti)數字表(biao)示(shi)預測化(hua)合(he)物濃度，然(ran)後(hou)是(shi)每(mei)種(zhong)咖啡(fei)豆(dou)的(de)參(can)考測量值。

    參考文獻(xian)：Nicola Caporaso, et al. Non-destructive analysis of sucrose, caffeine and trigonelline on single green coffee beans by hyperspectral imaging, Food Research International, 2018, 106: 193- 203.

2 高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)快(kuai)速預測綠(lv)咖啡(fei)豆(dou)的(de)水分和脂質含(han)量

    綠咖啡(fei)豆(dou)水分會(hui)影響咖啡(fei)豆(dou)的(de)保質期，脂質會(hui)影響咖啡(fei)沖(chong)泡的(de)健(jian)康和感(gan)官(guan)，來(lai)自(zi)哥倫比亞(ya)、印(yin)度、越(yue)南等，共(gong)27批綠咖啡(fei)豆(dou)用(yong)於實(shi)驗，從每(mei)批咖啡(fei)豆(dou)隨(sui)機(ji)選擇(ze)並(bing)單獨(du)分析，利(li)用Specim高(gao)光(guang)譜(pu)進(jin)行成像(xiang)檢測(ce)。

    圖(tu)2：咖啡(fei)豆(dou)的(de)水分含(han)量a）灰度(du)圖(tu)像(xiang)，顯(xian)示(shi)在壹個(ge)光(guang)譜(pu)帶處從連續(xu)移(yi)動臺獲(huo)得(de)的(de)反(fan)射(she)率(lv)超(chao)立(li)方體(ti)；b）重建圖(tu)像(xiang)，顯(xian)示(shi)在單(dan)個像(xiang)素級(ji)可視(shi)化(hua)的(de)預測水分含(han)量；c）預測咖啡(fei)豆(dou)另壹面(mian)水分含(han)量；d）批次(ci)細分(fen)為置於潮濕(shi)條(tiao)件下(xia)的(de)試(shi)樣（上(shang)部）和在烘(hong)箱(xiang)（下(xia)部）中部分幹燥(zao)試樣。 數字表(biao)示(shi)平(ping)均(jun)預測水分，以(yi)％表(biao)示(shi)。

    圖(tu)3：在綠(lv)色咖啡(fei)豆(dou)中(zhong)的(de)總脂質含(han)量可視化(hua)的(de)應用(yong)：Arabica （上(shang)圖(tu)）和 Robusta（下(xia)圖(tu)）批次(ci)的(de)示(shi)例(li)。該圖(tu)的(de)左(zuo)半部分和右半部分顯(xian)示(shi)了(le)放(fang)置(zhi)在相(xiang)對(dui)表(biao)面(mian)上(shang)的(de)相(xiang)同(tong)咖啡(fei)豆(dou)（圍(wei)繞y軸旋(xuan)轉180°）。數字是(shi)預測平(ping)均(jun)脂質，根據每(mei)個(ge)bean的(de)像(xiang)素值(zhi)計(ji)算(suan)含(han)量，表示(shi)為％（dmb）。

    參考文獻(xian)：Nicola Caporaso, et al. Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 2018, 227: 18- 29.

3 高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)預測可(ke)可豆(dou)的(de)發(fa)酵(jiao)指(zhi)數，多(duo)酚(fen)含(han)量和抗(kang)氧化(hua)活性

    可可(ke)是(shi)巧(qiao)克(ke)力(li)生產的(de)關(guan)鍵(jian)成分。可可(ke)豆(dou)酚(fen)類化(hua)合(he)物，抗氧化(hua)活性和發(fa)酵(jiao)指(zhi)數是(shi)可(ke)可(ke)品(pin)質的(de)重要參數。17個可(ke)可豆(dou)批次(ci)中(zhong)隨(sui)機(ji)選擇(ze)，使用Specim高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)系(xi)統在1000-2500nm的(de)光(guang)譜(pu)範圍(wei)內（HSI）定(ding)量預測個(ge)體(ti)的(de)發(fa)酵(jiao)指(zhi)數（FI），總多(duo)酚(fen)（TP）和抗(kang)氧化(hua)活性（AA）。

    圖(tu)4：發(fa)酵(jiao)指(zhi)數，總多(duo)酚(fen)含(han)量和抗(kang)氧化(hua)活性。單個(ge)像(xiang)素級(ji)別（左(zuo)側的(de)圖(tu)片），或(huo)平(ping)均(jun)預測值(zhi)以(yi)獲(huo)得(de)單豆(dou)值(zhi)（右側的(de)bean）。白色(se)數字表(biao)示(shi)每(mei)個(ge)可可豆(dou)的(de)預測平(ping)均(jun)值(zhi)，黑(hei)色(se)表(biao)示(shi)參(can)考測量值。發(fa)酵(jiao)指(zhi)數值是(shi)無(wu)量綱的(de)，總多(duo)酚(fen)表示(shi)為mg ferulic acid equivalent/ g cocoa，而抗(kang)氧化(hua)活性表示(shi)為mmol Trolox equivalent/ kg cocoa。

    參考文獻(xian)：Nicola Caporaso, et al. Hyperspectral imaging for non-destructive prediction of fermentation index, polyphenol content and antioxidant activity in single cocoa beans. Food Chemistry, 2018, 258: 343- 351.

4 高(gao)光(guang)譜(pu)成像(xiang)預測小(xiao)麥籽(zi)粒蛋(dan)白質含(han)量

    小麥品(pin)質中，蛋(dan)白質含(han)量是(shi)非(fei)常(chang)重要的(de)參(can)數。它(ta)會(hui)影響烘(hong)焙產(chan)品(pin)的(de)質量，尤其是(shi)麩(fu)質面包(bao)的(de)生產。蛋(dan)白質含(han)量對(dui)終(zhong)價(jia)格(ge)產(chan)生重大(da)影響，許多(duo)國家(jia)都以(yi)蛋(dan)白質含(han)量作為定(ding)義小麥價(jia)格(ge)的(de)關(guan)鍵(jian)標(biao)準(zhun)。

    樣品(pin)主(zhu)要來(lai)自(zi)英國各供應商(shang)，還包括加拿(na)大(da)，法(fa)國，意(yi)大(da)利(li)，德國(guo)和東(dong)歐(ou)小麥。不(bu)同品(pin)種(zhong)，不(bu)同環(huan)境和不(bu)同農(nong)藝條(tiao)件的(de)小(xiao)麥(mai)，總共(gong)約(yue)190個小(xiao)麥樣品(pin)用(yong)於本實(shi)驗，使用Specim高(gao)光(guang)譜(pu)進(jin)行成像(xiang)檢測(ce)。

    圖(tu)5：a）單像(xiang)素級(ji)應用(yong)，顯(xian)示(shi)背(bei)側（左(zuo)：平(ping)均(jun)值(zhi)：12.7％）和腹側(ce)（右：平(ping)均(jun)值(zhi)：13.5％）相(xiang)同(tong)籽(zi)粒的(de)兩(liang)面。批次(ci)的(de)參(can)考蛋(dan)白質測量：13.1％；b）通過(guo)平(ping)均(jun)每(mei)個(ge)籽(zi)粒的(de)光(guang)譜(pu)，左：低(di)蛋(dan)白質樣本，參(can)考蛋(dan)白質含(han)量= 10.2％; 預測值(zhi)= 9.7％。右：高(gao)蛋(dan)白質樣本，參(can)考蛋(dan)白含(han)量= 15.1％，預測值(zhi)= 14.6％。黑(hei)色(se)文(wen)字：預測值(zhi)；白色(se)文(wen)本：參(can)考值（％）。

    參(can)考文獻(xian)：Nicola Caporaso, et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 2018, 240: 32- 42.

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