1. 魚(yú)類品質(zhì)檢測(cè)的重要性
人們普遍認(rèn)為，魚(yú)、蝦和蟹等海鮮構(gòu)成了營(yíng)養(yǎng)和健康飲食的重要組成部分，因?yàn)樗鼈兪莾?yōu)質(zhì)和易消化的動(dòng)物蛋白、維生素和礦物質(zhì)的直接來(lái)源，以及主要與長(zhǎng)鏈ω-3二十碳五烯酸和二十二碳六烯酸相關(guān)的特定多不飽和脂肪酸的供應(yīng)。近年來(lái)消費(fèi)者對(duì)這些水產(chǎn)品的需求有所增加，但也出現(xiàn)了相關(guān)問(wèn)題，如食品摻假造假、營(yíng)養(yǎng)損失、新鮮度品質(zhì)下降、線蟲(chóng)污染，以及凍融、鹽漬、煙熏等加工因素、漁場(chǎng)、捕撈和上岸時(shí)間等捕撈因素造成的其他干擾和影響 (Cheng et al., 2014)。因此，食品安全和質(zhì)量控制與檢驗(yàn)問(wèn)題日益突出，嚴(yán)重影響了消費(fèi)者的信心和接受度。特別是對(duì)于魚(yú)類來(lái)說(shuō)，與此類海鮮相關(guān)的最困難的技術(shù)問(wèn)題是它的脆弱性和易腐性，這對(duì)質(zhì)量參數(shù)有很大影響，包括保水能力、水分含量、脂肪和蛋白質(zhì)含量和結(jié)構(gòu)、顏色、質(zhì)地和新鮮度。至于魚(yú)的新鮮度，它一直被認(rèn)為是評(píng)估魚(yú)質(zhì)量的最重要綜合質(zhì)量屬性之一，無(wú)論是直接食用還是作為加工業(yè)的原材料。這個(gè)關(guān)鍵的新鮮度指標(biāo)在很大程度上影響著安全性、營(yíng)養(yǎng)質(zhì)量、可用性和可食用性，這主要是由物理、化學(xué)、生化和微生物過(guò)程產(chǎn)生的 (Cheng et al., 2015)。
隨著水產(chǎn)品貿(mào)易的日益全球化，制造商、消費(fèi)者和政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)迫切需要尋找快速、可靠和實(shí)用的分析方法和技術(shù)來(lái)對(duì)水產(chǎn)品進(jìn)行安全檢查和評(píng)估。更重要的是，在從農(nóng)場(chǎng)到餐桌的整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程鏈中，防止食源性疾病的發(fā)生，避免消費(fèi)者的嚴(yán)重健康危害，就是要證明原材料的優(yōu)良品質(zhì)，控制海產(chǎn)品的質(zhì)量，保持現(xiàn)代海產(chǎn)品業(yè)的健康發(fā)展。傳統(tǒng)的分析方法（感官評(píng)價(jià)、化學(xué)方法）通常耗時(shí)、破壞性強(qiáng)，并且需要訓(xùn)練有素的人員或有毒污染。由于這些缺點(diǎn)和缺陷，這些方法通常不適合在線檢測(cè)和大規(guī)模作。因此，快速、非破壞性和可靠的技術(shù)和方法來(lái)確定魚(yú)類和其他海鮮的質(zhì)量，對(duì)漁業(yè)和消費(fèi)者都有很大的好處。目前，新興的高光譜成像在食品質(zhì)量和安全評(píng)估方面比光譜學(xué)或計(jì)算機(jī)視覺(jué)更有利，因?yàn)樗鼘⒐庾V學(xué)和成像這兩種流行的技術(shù)集成到一個(gè)系統(tǒng)中。近年來(lái)，這種創(chuàng)新技術(shù)的能力在魚(yú)類和其他海鮮品質(zhì)檢測(cè)中得到了普遍發(fā)展。
2. 高光譜成像技術(shù)在魚(yú)類新鮮度檢測(cè)中的應(yīng)用
為了滿足消費(fèi)者對(duì)新鮮魚(yú)類的需求，零售商可能打算將冷凍解凍的魚(yú)類標(biāo)記為新鮮魚(yú)類。然而，在每次凍融循環(huán)之后，魚(yú)中的一些蛋白質(zhì)、氨基酸和其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)會(huì)隨著水流失，從而改變魚(yú)的質(zhì)地和風(fēng)味。它甚至可能導(dǎo)致微生物的生長(zhǎng)，加速產(chǎn)品的變質(zhì)和變質(zhì)。從外觀上很難區(qū)分鮮魚(yú)和反復(fù)解凍的魚(yú)，因此檢測(cè)凍融魚(yú)對(duì)于保證魚(yú)的品質(zhì)和保護(hù)消費(fèi)者利益具有重要意義。在以往的研究中，Shao et al. (2023)選取了160條小黃魚(yú)樣本，分為新鮮、凍融一次、凍融兩次和凍融三次四組，利用高光譜成像技術(shù)獲取了小黃魚(yú)的圖像（圖1）。通過(guò)灰度共生矩陣提取紋理特征，運(yùn)用隨機(jī)蛙算法選取特征波長(zhǎng)，構(gòu)建LIBSVM分類模型和PLSR回歸模型。研究發(fā)現(xiàn)，基于特征波長(zhǎng)和紋理特征融合建立的LIBSVM 模型分類準(zhǔn)確率最高，達(dá)96.88%；PLSR模型預(yù)測(cè)小黃魚(yú)新鮮度性能良好，R2v=0.90，RPD=3.17。研究表明，高光譜成像技術(shù)可用于小黃魚(yú)新鮮度無(wú)損檢測(cè)，為水產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)和品質(zhì)保障提供了技術(shù)支持。
圖1. 小黃魚(yú)的高光譜圖像采集
羅非魚(yú)是全球重要淡水魚(yú)，但肉質(zhì)易腐，其新鮮度評(píng)估對(duì)品質(zhì)把控意義重大?？倱]發(fā)性堿氮（TVB-N）是評(píng)價(jià)水產(chǎn)品新鮮度的重要指標(biāo)，Yu et al. (2021)利用可見(jiàn)近紅外（Vis-NIR）和近紅外（NIR）高光譜成像系統(tǒng)采集了4℃冷藏羅非魚(yú)片圖像（圖2），并測(cè)定TVB-N值，運(yùn)用低級(jí)和中級(jí)數(shù)據(jù)融合及多種變量選擇方法建立預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明，在單數(shù)據(jù)塊中，Vis-NIR數(shù)據(jù)用GA算法、NIR數(shù)據(jù)用IRIV算法效果*佳；低級(jí)融合數(shù)據(jù)經(jīng)變量選擇后模型性能提升；中級(jí)融合數(shù)據(jù)中，CARS算法構(gòu)建的模型*優(yōu)。此外，研究還利用最佳模型繪制TVB-N值可視化分布圖（圖3）。研究表明，高光譜成像結(jié)合數(shù)據(jù)融合分析在羅非魚(yú)片新鮮度無(wú)損評(píng)估方面具有高度可行性。
圖2. 羅非魚(yú)的高光譜圖像采集
圖3. 羅非魚(yú)片中 TVB-N 含量的可視化分布圖
鯖魚(yú)營(yíng)養(yǎng)豐富但易變質(zhì)，其新鮮度評(píng)估至關(guān)重要。傳統(tǒng)評(píng)估方法存在諸多缺陷，而高光譜成像技術(shù)結(jié)合多元分析為無(wú)損檢測(cè)提供了新途徑。Ryu et al. (2024)等以96條鯖魚(yú)為研究樣本，設(shè)置5種存儲(chǔ)條件，在6天存儲(chǔ)期內(nèi)測(cè)定pH、TVB-N和K值，并采集278 - 1723nm的高光譜圖像（圖4）。運(yùn)用PLSR、VIP-PLSR、SVR 和 VIP-SVR 模型進(jìn)行分析，通過(guò)相關(guān)性分析去除噪聲像素，篩選顯著波長(zhǎng)。結(jié)果表明，VIP-PLSR模型預(yù)測(cè)性能最佳，預(yù)測(cè)pH、TVB-N和K值的分別達(dá)0.86、0.86和0.91?；趐H、TVB-N和K值的最佳 VIP-PLSR 模型，使用高光譜圖像的像素級(jí)預(yù)測(cè)結(jié)果繪制了化學(xué)圖，如圖5所示?；瘜W(xué)圖顯示了貯存期間新鮮度指標(biāo)分布的變化。研究表明，高光譜成像結(jié)合多元回歸分析可定量無(wú)損評(píng)估鯖魚(yú)新鮮度，為魚(yú)類新鮮度檢測(cè)提供了有效方法。
圖4. 貯藏期的鯖魚(yú)樣品的平均光譜。（a）環(huán)境溫度;（b）冰鎮(zhèn);（c）冷藏;（d）冰箱中冷凍和解凍;（e）自來(lái)水中冷凍和解凍
圖5. 基于貯藏期間（第0-6天）像素預(yù)測(cè)的新鮮度指標(biāo)的化學(xué)圖。（a） pH 值;（b）TVB-N;（c）K值
Hardy et al. (2024)使用高光譜相機(jī)（400–1000 nm）通過(guò)吸收光譜分析鮭魚(yú)片連續(xù)儲(chǔ)存4天。對(duì)所有變量（波長(zhǎng)）進(jìn)行優(yōu)化的K最近鄰分析，返回77.0%的存儲(chǔ)日預(yù)測(cè)（跨所有天數(shù)）的平均分類準(zhǔn)確率。五主成分（PC）模型返回的平均準(zhǔn)確率為73.7%（所有天）。與參考光譜匹配的高光譜圖像中光譜像素的直方圖分析顯示，隨著尾部底部圓角截面的圓角老化，損壞區(qū)域的破壞區(qū)域增加。總體而言，12個(gè)魚(yú)片區(qū)域中有5個(gè)區(qū)域顯示腐敗變質(zhì)單調(diào)增加（p值≈0.01）。雖然主成分分析顯示最重要的PC在幾天之間的分離最小，但通過(guò)使用高光譜數(shù)據(jù)規(guī)定的“新鮮"和“變質(zhì)"類標(biāo)簽，這種情況得到了改善。通過(guò)平均光譜分析，600 nm附近吸光度帶的阻尼被確定為新鮮數(shù)據(jù)集和破壞數(shù)據(jù)集之間的主要判別因素。因此，在魚(yú)類新鮮度研究中應(yīng)考慮樣品新鮮度的空間不均勻性，高光譜成像可以作為有用的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
圖6. 高光譜成像概述。（a）HSI系統(tǒng)（i）照片和 ii）示意圖。（b）鮭魚(yú)主魚(yú)片（綠色）和白蛋白（紅色）的分類;（i）分類區(qū)域，（ii）相關(guān)光譜（未縮放），（iii）定義的分類區(qū)域。（iv）魚(yú)片表面白蛋白的各個(gè)部分定義和分類。（c）參考圓角樣本（i）確定的分類區(qū)域和（ii）與（iii）彩色照片的相關(guān)光譜。在5%相似度閾值下使用標(biāo)準(zhǔn)縮放器。光譜范圍= 402–998 nm。（d） 將圓角初步分為頭部、尾部和三個(gè)參考部分。在（b）（i）和（c）（i）中，I=強(qiáng)度（任意單位）
Wu et al. (2025)創(chuàng)新性地將高光譜成像（HSI）技術(shù)與氣味成像傳感器（OIS）相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大型黃花魚(yú)中TVB-N含量的無(wú)損預(yù)測(cè)（圖7）。通過(guò)OIS捕獲魚(yú)體內(nèi)的氣體變化。在此之后，使用高光譜成像儀同時(shí)表征OIS和魚(yú)類樣本本身的高光譜信息。隨后，選擇魚(yú)眼和魚(yú)體區(qū)域作為兩個(gè)感興趣區(qū)域（ROI）來(lái)表示魚(yú)樣本的高光譜信息。比較來(lái)自魚(yú)眼和身體的ROI的HSI數(shù)據(jù)的建模性能，發(fā)現(xiàn)身體ROI可以更好地表示大型黃魚(yú)的腐敗信息。最后，應(yīng)用數(shù)據(jù)融合分析不同數(shù)據(jù)源光譜信息配對(duì)融合的優(yōu)化效果。研究發(fā)現(xiàn)，OIS與大型黃魚(yú)體部位的HSI融合可以獲得具有預(yù)測(cè)集決定系數(shù)為 0.9506，為水產(chǎn)品安全評(píng)估提供了新的視角。
圖7. 使用OIS耦合HSI技術(shù)測(cè)量大型黃魚(yú)體內(nèi)TVB-N含量的示意圖
3. 高光譜成像技術(shù)在魚(yú)類摻假檢測(cè)中的應(yīng)用
魚(yú)類和其他海鮮摻假是食品安全的一個(gè)重要方面，也是一種嚴(yán)重的欺詐行為，因?yàn)榉欠ㄙQ(mào)易商和企業(yè)經(jīng)常狡猾地利用更便宜、劣質(zhì)、不合格的原料和原料，作為高成本原料和優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的替代品。這種經(jīng)濟(jì)摻假的行為以不合理的價(jià)格欺騙了消費(fèi)者，擾亂了市場(chǎng)的正常運(yùn)作。Li et al. (2023)究?jī)蓚€(gè)高光譜成像（HSI）系統(tǒng)分別覆蓋可見(jiàn)光和近紅外范圍（VNIR，397-1003 nm）和短波近紅外范圍（SWIR，935-1720 nm）的潛力（圖8），以快速準(zhǔn)確地確定大西洋鮭魚(yú)糜中的摻假情況。手動(dòng)制備含有11個(gè)摻假水平（0-100%（w/w），間隔10%）的摻假樣品。采用4種光譜預(yù)處理方法和5種特征波長(zhǎng)選擇算法結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）建立預(yù)測(cè)摻假水平的定量模型。比較了兩個(gè)HSI系統(tǒng)的預(yù)測(cè)能力，以揭示最佳光譜檢測(cè)范圍。經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)使用VNIR數(shù)據(jù)的建模結(jié)果總是優(yōu)于使用SWIR數(shù)據(jù)的建模結(jié)果。具體而言，VNIR的最佳預(yù)測(cè)來(lái)自組合模型SNV-CNN，平均值R2p、RMSEP和RPD分別為0.9885、3.3526和9.6882。SWIR的最佳性能來(lái)自組合模型 SNV-VCPA-IRIV-CNN，平均值R2p、RMSEP和RPD分別為 0.9839、3.9926和8.0251。此外，最佳模型成功地用于可視化了制備樣品中摻雜物的分布（圖9）?？傮w而言，這項(xiàng)研究表明，HSI與CNN 相結(jié)合是快速、無(wú)損和準(zhǔn)確檢測(cè)大西洋鮭魚(yú)摻假的一種有前途的解決方案。此外，VNIR-HSI被認(rèn)為具有更合理的檢測(cè)范圍，因?yàn)樗某杀镜停cSWIR-HSI相比具有更好的預(yù)測(cè)性。
圖8. 在（a）VNIR和（B）SWIR范圍內(nèi)不同摻雜水平的平均反射光譜
圖 9. VNIR-HSI和SWIR-HSI中不同摻雜水平樣品的可視化結(jié)果
Sanhueza et al. (2025)提出了使用多變量分析和可見(jiàn)-近紅外高光譜成像（HSI）的快速表征的魚(yú)，包括特定的形態(tài)感興趣的區(qū)域（ROI）在魚(yú)的圖像或intrasample 光譜變異性，物種分化和新鮮度評(píng)估的評(píng)價(jià)。這項(xiàng)研究涉及三個(gè)遠(yuǎn)洋物種：沙丁魚(yú)（Strangomera lingincki）、銀漢魚(yú)（Odontesthes regia）和鳀魚(yú)（Engraulis ringens）。主成分分析（PCA），支持向量機(jī)回歸（SVM-R），偏最小二乘回歸（PLS-R），偏最小二乘判別分析（PLS-DA）作為多變量技術(shù)應(yīng)用于這些目的。形態(tài)感興趣區(qū)的比較研究顯示，不同魚(yú)類區(qū)的光譜特征之間存在顯著差異。檢測(cè)到由于新鮮度損失而導(dǎo)致的反射強(qiáng)度的降低，并且使用SVM-R可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這種新鮮度的預(yù)測(cè)，量化為“捕獲后的時(shí)間"，預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差為9%?？傮w而言，可見(jiàn)-近紅外HSI，支持多變量分析，使研究物種之間的差異，突出了其作為一個(gè)強(qiáng)大的魚(yú)類物種識(shí)別和表征工具的潛力。
圖 10. HSI在魚(yú)類表征中的應(yīng)用包括：a）分析不同的 ROI 以評(píng)估魚(yú)類的樣本內(nèi)光譜變異性，b）使用HSI作為中上層物種區(qū)分的工具，以及c）8小時(shí)內(nèi)的魚(yú)類新鮮度估計(jì)
Qin et al. (2020)開(kāi)發(fā)了多模式高光譜成像技術(shù)來(lái)檢測(cè)魚(yú)片的替代和錯(cuò)誤標(biāo)記。以可見(jiàn)光和近紅外（VNIR）區(qū)域的反射率、365 nm紫外激發(fā)的熒光、短波紅外 （SWIR）區(qū)域的反射率和785 nm激光激發(fā)的拉曼光譜四種模式從魚(yú)片中獲取線掃描高光譜圖像。采用紅鯛魚(yú)、朱紅鯛魚(yú)、馬拉巴爾鯛魚(yú)、夏鱸魚(yú)、白鱸魚(yú)和羅非魚(yú)等6種魚(yú)片進(jìn)行物種區(qū)分，凍融紅鯛魚(yú)片用于新鮮度評(píng)價(jià)（圖11）。所有魚(yú)片樣本都經(jīng)過(guò)DNA測(cè)試以驗(yàn)證該物種。共有24個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，分為6類（即決策樹(shù)、判別分析、樸素貝葉斯分類器、支持向量機(jī)、k最近鄰分類器和集成分類器）用于魚(yú)類物種和新鮮度分類，使用三個(gè)不同數(shù)據(jù)集中的四種類型的光譜數(shù)據(jù)（即全光譜、主成分分析的*十個(gè)分量和通過(guò)順序特征選擇方法選擇的波段）。使用全VNIR反射光譜進(jìn)行物種分類時(shí)，精度為100%，使用全SWIR反射光譜進(jìn)行新鮮度分類時(shí)，精度為99.9%（圖12）。VNIR反射模式在物種和新鮮度檢查方面都提供了總體最佳性能，它將作為檢測(cè)魚(yú)片替換和錯(cuò)誤標(biāo)記的快速技術(shù)進(jìn)一步研究。
圖 11. 魚(yú)片樣品的圖片：（a）用于物種區(qū)分研究的六種魚(yú)，以及（b）用于新鮮度評(píng)估研究的紅鯛魚(yú)片示例
圖 12. 使用線性支持向量機(jī)對(duì)魚(yú)類物種進(jìn)行分類的混淆矩陣，該矩陣具有（a）VNIR反射率、（b）熒光、（c）SWIR反射率和（d）拉曼光譜的完整光譜數(shù)據(jù)
Xu et al. (2017)探索計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)（CVS）和兩個(gè)高光譜成像 （HSI）系統(tǒng)的潛力，分別覆蓋可見(jiàn)光和短波近紅外范圍（400-1000 nm）和長(zhǎng)波近紅外范圍（897-1753 nm），用于區(qū)分新鮮和冷藏條件下的有機(jī)和傳統(tǒng)養(yǎng)殖鮭魚(yú)片（圖12）。采用偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林（RF）分類器建立分類模型，對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證（圖13）。結(jié)果表明，高光譜判別性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于CVS。對(duì)于同一個(gè)驗(yàn)證集，最高的正確分類率（CCR）相當(dāng)于98.2%，在兩個(gè)SVM模型，一個(gè)是建立在400-1000 nm的全光譜變量，另一個(gè)是建立在同一光譜區(qū)域的四個(gè)最佳波長(zhǎng)。最佳預(yù)測(cè)CVS的PLS-DA的CCR為83.6%的驗(yàn)證，而HSI在897-1753 nm的最令人滿意的結(jié)果，通過(guò)應(yīng)用SVM算法的全光譜區(qū)域，以及10個(gè)重要的波長(zhǎng)，CCRs為92.7%的驗(yàn)證。簡(jiǎn)而言之，400-1000 nm的高光譜成像具有區(qū)分有機(jī)和傳統(tǒng)鮭魚(yú)片的最佳預(yù)測(cè)能力（圖14），而SVM分類器已被證實(shí)在該研究的情況下對(duì)于多變量分析非常強(qiáng)大。
圖 13. 識(shí)別分析全過(guò)程的關(guān)鍵步驟
圖 14. 樣本在470、490、510和630 nm的四個(gè)重要波長(zhǎng)下獲得彩色圖像
4. 高光譜成像技術(shù)在魚(yú)類加工過(guò)程檢測(cè)中的應(yīng)用
魚(yú)類加工業(yè)在保持魚(yú)糜產(chǎn)品質(zhì)量方面面臨重大挑戰(zhàn)，這可能會(huì)影響消費(fèi)者吸引力和整體產(chǎn)品質(zhì)量。Xia et al. (2025)調(diào)查了在魚(yú)糜兩階段水浴加熱過(guò)程中使用高光譜成像對(duì)質(zhì)量變化進(jìn)行快速、無(wú)損、在線監(jiān)測(cè)的使用。魚(yú)糜樣品在40°C下加熱 30分鐘，在90°C下加熱20分鐘，每5分鐘收集一次關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)的數(shù)據(jù)，包括凝膠強(qiáng)度、持水能力和白度。為全面評(píng)價(jià)魚(yú)糜在兩階段加熱過(guò)程中的品質(zhì)變化，利用高光譜成像開(kāi)發(fā)了兩個(gè)模型：偏最小二乘法（PLS）模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)短期記憶（CNN-LSTM）模型。創(chuàng)建了一個(gè)單獨(dú)的CNN-LSTM模型來(lái)同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)質(zhì)量指標(biāo)。盡管預(yù)測(cè)單個(gè)質(zhì)量指標(biāo)的最佳模型略優(yōu)于多指標(biāo)預(yù)測(cè)模型（R2p> 0.93，RPD >3.9），兩種方法都是有效的。此外，還對(duì)加熱過(guò)程中觀察到的質(zhì)量變化進(jìn)行了可視化和分析（圖14）。這項(xiàng)研究表明，高光譜成像與化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合，為預(yù)測(cè)魚(yú)糜熱加工過(guò)程中的質(zhì)量變化提供了一種無(wú)損、快速和在線的方法。這種方法滿足了行業(yè)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)估工具的需求，并有可能提高加工魚(yú)糜市場(chǎng)的產(chǎn)品質(zhì)量和消費(fèi)者滿意度。
圖 15. 單指標(biāo)預(yù)測(cè)分布圖的優(yōu)化模型及可視化。(A-C)凝膠強(qiáng)度的*優(yōu)模型過(guò)程圖、回歸圖和可視化分布圖;（D-F）持水力的*優(yōu)模型過(guò)程圖、回歸圖和可視化分布圖;（G-I）*優(yōu)模型的損失圖、回歸圖和可視化分布圖
Ortega et al. (2025) 評(píng)估了高光譜成像在估計(jì)肝臟脂肪含量在三個(gè)商業(yè)相關(guān)的水產(chǎn)養(yǎng)殖物種：大西洋鮭魚(yú)，歐洲鱸魚(yú)，大西洋鱈魚(yú)。兩臺(tái)高光譜相機(jī)用于覆蓋不同的光譜范圍，包括可見(jiàn)光和近紅外（VNIR）和短波紅外（SWIR）區(qū)域（圖15）。偏最小二乘回歸（PLSR）模型的基礎(chǔ)上VNIR和SWIR光譜顯示中等至高精度預(yù)測(cè)肝臟脂肪（R2 =0.62-0.89），這取決于物種和波長(zhǎng)區(qū)域。 三個(gè)物種的肝組織之間的光譜差異是不同的，因?yàn)槭荘LSR模型預(yù)測(cè)脂肪含量的回歸系數(shù)。這些結(jié)果證明了高光譜成像作為一種高通量方法來(lái)評(píng)估水產(chǎn)養(yǎng)殖魚(yú)類肝臟脂肪的實(shí)用性。
圖 16. 鮭魚(yú)（A）和鱸魚(yú)（B）肝臟脂肪預(yù)測(cè)圖。每個(gè)物種的三個(gè)圖像，從左到右：彩色圖像（RGB），可見(jiàn)光和近紅外（VNIR）和短波紅外（SWIR）
Wang et al. (2022) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與可見(jiàn)-近紅外高光譜成像（Vis-NIR hyperspectral imaging，HSI）技術(shù)相結(jié)合，對(duì)大黃魚(yú)魚(yú)片在低溫貯藏過(guò)程中的顏色變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)（圖16）。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）被賦予了泄漏整流線性單元（Leaky-Relu）作為一種非線性定量分析模型。它提供了基于最佳光譜的顏色變化的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能力（L*、a*和B*的R2分別為0.908、0.915和0.977；RMSEP分別為1.062、3.315和0.082）。最后，利用簡(jiǎn)化的FNN-Leaky-Relu模型（S-FNN-L）可視化了魚(yú)片顏色參數(shù)的分布圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HSI可以替代傳統(tǒng)的色度計(jì)，以快速、無(wú)創(chuàng)的方式測(cè)定魚(yú)片顏色的空間分布。
圖 17. 研究過(guò)程
總結(jié)與展望
高光譜成像技術(shù)憑借其集光譜分析與圖像處理于一體的優(yōu)勢(shì)，在魚(yú)類及其他海鮮的質(zhì)量檢測(cè)中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)魚(yú)類新鮮度、摻假行為、加工狀態(tài)及物種鑒別等多個(gè)品質(zhì)指標(biāo)的快速、無(wú)損與高精度檢測(cè)。研究表明，高光譜成像結(jié)合多變量分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)融合技術(shù)，能夠顯著提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可視化能力，為水產(chǎn)品從捕撈、加工到流通各環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制提供了有力技術(shù)支持。盡管當(dāng)前高光譜成像技術(shù)在實(shí)驗(yàn)研究中取得了顯著進(jìn)展，其在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如設(shè)備成本高、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜及實(shí)時(shí)性不足等。未來(lái)的發(fā)展應(yīng)聚焦于設(shè)備的便攜化、數(shù)據(jù)處理算法的優(yōu)化與自動(dòng)化、以及與其他傳感技術(shù)（如氣味成像、拉曼光譜等）的融合應(yīng)用。此外，還需加強(qiáng)高光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)與標(biāo)準(zhǔn)化，推動(dòng)其在水產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化和規(guī)?；瘧?yīng)用。
綜上所述，高光譜成像技術(shù)作為一種新興的智能檢測(cè)手段，具有推動(dòng)海鮮產(chǎn)品質(zhì)量保障體系現(xiàn)代化的巨大潛力，將在未來(lái)水產(chǎn)品安全與品質(zhì)控制中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。
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