王雪瑩,羅佳麗,黃明亮,蔣和體
(西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院,重慶400715)
熱成像技術(shù)(thermal imaging,TI)是一種無損、無觸點(diǎn)的檢測(cè)系統(tǒng),一般用于材料表溫的非破壞性質(zhì)量評(píng)價(jià)。該技術(shù)最早用于美軍的夜間觀察,后來發(fā)展為具備高分辨率圖像的計(jì)算機(jī)分析工具,并逐漸向民用工業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展,如醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)、醫(yī)療、食品工業(yè)等領(lǐng)域[1]。美國(guó)《化學(xué)文摘》在50年前報(bào)道過相關(guān)的研究,但該技術(shù)的發(fā)展卻受到靈敏性的局限。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,熱成像技術(shù)逐漸成為一項(xiàng)能夠記錄物體表面溫度空間分布圖的新型診斷工具[2],能夠進(jìn)行非接觸式的、高分辨率的溫度成像,提供測(cè)量目標(biāo)的眾多信息,彌補(bǔ)人類肉眼的不足。本文闡述了熱成像技術(shù)的原理及其在食品工業(yè)領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用潛力,為相關(guān)的研究提供依據(jù)和參考,以加快該技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)程。
任何絕對(duì)零度(-273℃)以上的物體都可以連續(xù)發(fā)射紅外線,熱成像技術(shù)利用該原理,選擇被測(cè)物表面的多個(gè)點(diǎn)測(cè)溫、再使用紅外探測(cè)器和光學(xué)成像物鏡將被測(cè)物的熱能分布反映到光敏元件上,從而繪制其熱力分布圖[3]。
熱成像系統(tǒng)通常包括相機(jī)、光學(xué)系統(tǒng)(如聚焦鏡、透鏡、平行過濾器)、檢波器組合(如微型輻射熱測(cè)量器)、信號(hào)處理、圖像處理系統(tǒng)等部件,不需要光源,但是需要配備溫差生成裝置。溫差生成裝置一般分為加熱或制冷裝置,測(cè)量前對(duì)被測(cè)物進(jìn)行預(yù)熱或遇冷處理,再利用生成的溫差來進(jìn)一步檢測(cè)分析。微型輻射熱測(cè)量器是敏感的紅外探測(cè)器,當(dāng)受到被測(cè)物的紅外輻射時(shí),攝像系統(tǒng)能夠?qū)⒈粶y(cè)物體發(fā)射的8~12μm波段的紅外射線轉(zhuǎn)化為電子信號(hào)、進(jìn)而轉(zhuǎn)化為圖像。熱電電壓、電阻、熱釋電電壓等機(jī)械裝置可以探測(cè)短波到長(zhǎng)波范圍的紅外射線[4],在室溫下可靈敏檢測(cè)出長(zhǎng)波紅外射線、高溫時(shí)(如400℃)對(duì)中波紅外線的檢測(cè)靈敏度較高,這些性質(zhì)都可以應(yīng)用于食品工業(yè)。圖像模型中用不同色彩代表不同的溫度,能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)被測(cè)物體的空間溫度分布。
與熱電偶、溫度計(jì)等單一點(diǎn)接觸式的測(cè)溫方法相比,熱成像技術(shù)具有較高的瞬時(shí)性和空間分辨率,并且可以量化表達(dá)表面溫度的變化,能夠提供被測(cè)物的相關(guān)性質(zhì),如結(jié)構(gòu)組成、尺寸、理化性質(zhì)、動(dòng)力學(xué)特性等[5],與計(jì)算機(jī)軟件的連用可以加強(qiáng)其分析強(qiáng)度。高空間分辨率的熱成像技術(shù)可以根據(jù)溫差直觀分析被測(cè)物體,分析過程中圖像采集速度高達(dá)50~60圖/s,非常適于測(cè)定熱性質(zhì)變化迅速的物體[6]。
溫度的控制、監(jiān)測(cè)不僅是預(yù)煮、熱燙、消毒等食品加工前處理過程中的重要控制因素,也影響著食品貯藏運(yùn)銷過程中的其他方面。食品工業(yè)中傳統(tǒng)的溫度控制采用熱電偶、溫度計(jì)、熱電阻等接觸式的方法,近年來,包括熱成像技術(shù)在內(nèi)的一些無觸點(diǎn)式測(cè)量方法和成像技術(shù)也以其高頻率和高分辨率的優(yōu)點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用[7]。熱處理有助于多種食品風(fēng)味物質(zhì)的形成,增加食品的安全性,延長(zhǎng)貨架期[8]。過度地加熱會(huì)引起食品組織損傷,而熱量不足會(huì)導(dǎo)致受熱不均或殺菌不徹底。與傳統(tǒng)熱處理方式相比,熱成像技術(shù)對(duì)于殺菌處理中的熱量遷移和受熱均衡意義重大,并且有高速、無損和防止交叉感染的優(yōu)點(diǎn)。Samuel等[9]研發(fā)了一種高溫恒熱蒸汽殺菌系統(tǒng),采用表面熱殺菌的方式有效減少了物料內(nèi)部受熱、損傷程度。該系統(tǒng)基于熱成像技術(shù),結(jié)合蒸汽噴射、電力蒸汽干燥等原理,使用溫度監(jiān)控器實(shí)時(shí)、獨(dú)立、分段、精確地控制加工過程中各個(gè)階段的溫度。結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效降低胡蘿卜貯藏期間核盤菌引發(fā)的軟腐病發(fā)病率,減少其60%~80%具有植物毒性的顏色變化。
熱成像技術(shù)有助于加強(qiáng)控制食品表面的冷熱循環(huán)[10-11],可以用于即食食品質(zhì)量安全控制以及食品表面溫度的在線檢測(cè)[12-13]。Ibarra 等[14]依據(jù)雞胸肉的表面溫度和加熱時(shí)間構(gòu)建統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,借助熱成像技術(shù)測(cè)溫后進(jìn)一步估算出雞肉蒸煮后的內(nèi)部溫度。此外,該技術(shù)可以用于微波加熱過程的設(shè)計(jì)[15]以及不同種類食品微波加熱模式的區(qū)分[16]。在另一項(xiàng)相似的研究里,該技術(shù)被用于確定黑麥、燕麥微波加熱時(shí)的過冷點(diǎn)和過熱點(diǎn)[17]。熱成像技術(shù)還可以改善水果熱消耗、提升其質(zhì)量品質(zhì)。Fito等[18]通過測(cè)定柑橘在失水過程中的溫度分布研究其脫水動(dòng)力學(xué),繼而確定水果的最終干燥點(diǎn),建立其在線質(zhì)量控制系統(tǒng)。此外,熱成像技術(shù)可以檢測(cè)食品的加熱效率、通風(fēng)情況、空氣條件和制冷效果,追蹤食品生產(chǎn)中的潛在空氣污染源等[19]。
機(jī)械損傷引起的表觀受損、微生物侵染和加速成熟往往會(huì)影響采后果蔬的品質(zhì),造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)方法中的目測(cè)法等人工評(píng)價(jià)方法耗時(shí)長(zhǎng)、易受到人體疲勞的影響,而光譜成像、熱成像等無損檢測(cè)技術(shù)在采后果蔬質(zhì)量控制方面發(fā)展快速[20-22]。目前,熱成像技術(shù)在機(jī)械傷的客觀量化方面嶄露頭角,該方法借助樣品之間熱擴(kuò)散系數(shù)的差異,利用不同損傷程度的樣品對(duì)于溫度的差異性響應(yīng)進(jìn)行檢測(cè)。
自然對(duì)流的方式在1980年已經(jīng)被用于蘋果機(jī)械傷隨溫度變化的研究[23]。在一項(xiàng)最近的研究中,Varith等[24]將有機(jī)械傷的蘋果藏于26℃、空氣濕度50%的環(huán)境下48h,然后用熱成像技術(shù)分別觀察熱處理和冷卻過程中蘋果的溫度變化,判定具有機(jī)械傷的個(gè)體,該技術(shù)與高光譜技術(shù)聯(lián)用可有效檢測(cè)果實(shí)的早期機(jī)械傷[25]。結(jié)果表明受損組織與正常組織在30~180s內(nèi)至少存在1~2℃的溫差,機(jī)械傷檢出率為100%,該方法可廣泛應(yīng)用于果蔬的機(jī)械分選。貯藏前后的冷卻速率、表面溫度可以用于評(píng)價(jià)蘋果的表面質(zhì)量和蠟質(zhì)層結(jié)構(gòu),研究發(fā)現(xiàn)不同品種的冷卻速率有顯著區(qū)別,這與其蠟質(zhì)層結(jié)構(gòu)相關(guān),但是該指標(biāo)在貯藏期間卻并無顯著差異[26]。
熱成像技術(shù)不僅可以用于檢測(cè)采后果蔬的機(jī)械傷,還可以用于其生理病害的檢測(cè)。“水心病”是蘋果生理病害中的一種,病果內(nèi)部組織呈水漬狀,果肉為半透明,輕病果的外表不易識(shí)別,必須剖開后才見到病變。Baranowski等[27]將1.5℃下貯藏的水果樣品移至20℃環(huán)境中(溫差18.5℃),升溫20min,通過升溫速率的差異判定果實(shí)是否感染水心病。研究發(fā)現(xiàn),預(yù)處理時(shí)增加溫差可以縮短水心病害的觀察時(shí)間。一項(xiàng)西紅柿輕微組織軟化的研究分別比較了1℃冷卻 90min、70℃ 烘箱加熱 1~2min、微波加熱7~15s三種不同方式在檢測(cè)機(jī)械傷時(shí)的處理效果;結(jié)果表明微波加熱15s后可以有效區(qū)分出被檢測(cè)物體細(xì)微的機(jī)械傷[28]。
果蔬成熟度的評(píng)估在采摘前后都是很關(guān)鍵的步驟,Bulanon等[29]研究了柑橘樹冠、果實(shí)的熱量瞬時(shí)變化,將熱成像技術(shù)用于柑橘成熟度的檢測(cè)。該研究使用紅外照相機(jī)24h循環(huán)監(jiān)測(cè)樹冠,測(cè)定其表面溫度、環(huán)境溫度和相對(duì)濕度,再以上述測(cè)定數(shù)據(jù)結(jié)合果實(shí)的熱輻射系數(shù)(估值0.9)來補(bǔ)償熱力圖像。分析結(jié)果表明樹冠和果實(shí)的溫差在下午四點(diǎn)至午夜時(shí)間段內(nèi)較大,可通過測(cè)量果實(shí)在該時(shí)段的溫差而區(qū)分其成熟度。此外,利用熱成像技術(shù)可以非傾入、無損傷地觀測(cè)植株各個(gè)器官的生長(zhǎng)狀況及水分含量[30-31],為研究大型苗木種群提供一個(gè)全新的視角。
病蟲害、微生物侵染是影響谷物質(zhì)量安全的重要因素,食品在貨架期和貯藏期內(nèi)的病蟲害檢測(cè)至關(guān)重要,這不僅與食品安全規(guī)范相關(guān),也關(guān)系著人們谷物消費(fèi)的健康、滿意度。傳統(tǒng)用于檢查糧食病蟲害的方法有手工挑選、篩分等,由于谷物籽粒數(shù)量大、體積小、許多特征肉眼難以發(fā)覺,人工檢測(cè)方法操作繁瑣、效率低、主觀性強(qiáng)、誤差較大,難以準(zhǔn)確判斷侵染昆蟲的具體生長(zhǎng)時(shí)期[32],熱成像技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展可以有效解決此類問題。
利用熱成像技術(shù)可以檢測(cè)出谷物中胚后發(fā)育階段的昆蟲,原理是該時(shí)期的昆蟲呼吸作用生熱,與谷物形成溫度差異[33-34]。該技術(shù)在谷物病蟲害侵染鑒別方面效果良好,但在識(shí)別昆蟲的生長(zhǎng)階段方面效果相對(duì)較差[35]。Manickavasagan 等[36]研究了受銹赤扁谷盜侵染小麥的溫度分布圖,觀察到小麥的溫度曲線與侵染昆蟲的呼吸作用相關(guān),該研究結(jié)果可進(jìn)一步應(yīng)用于谷物的在線連續(xù)檢測(cè)。此外,熱成像技術(shù)在小麥的分級(jí)和品種鑒別中體現(xiàn)出較高的辨別力,這是傳統(tǒng)方法中僅憑外觀檢測(cè)手段很難達(dá)到的[37-38]。
異物檢測(cè)是食品質(zhì)量安全檢測(cè)中的一個(gè)重要方面,最常見的手段為目測(cè)法,但限制因素較多。常見的物理篩選手段有篩分、沉降、篩選、過濾和重力法等,金屬探測(cè)器、X-射線、光學(xué)傳感、超聲波法等精密儀器系統(tǒng)也常被用于異物檢測(cè)[39],上述方法都無法依據(jù)大小、形狀檢測(cè)出所有的異物。
熱成像技術(shù)通過熱力性質(zhì)的差異區(qū)分食品和異物,該技術(shù)在異物檢測(cè)方面是一種輔助方法,是光學(xué)和機(jī)械法的補(bǔ)充檢測(cè)手段,檢測(cè)效果與被測(cè)食品的物理性質(zhì)、組成和圖像的噪音有關(guān)[40]。Ginesu 等[41]使用熱感攝像機(jī)成功檢測(cè)出食品中的異物,如腐爛的堅(jiān)果、貝殼、小石子等,證實(shí)了熱成像技術(shù)在該檢測(cè)領(lǐng)域的有效性。
隨著高分辨率紅外檢測(cè)器的發(fā)展,熱成像技術(shù)在食品工業(yè)領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用,然而該技術(shù)在食品質(zhì)量在線檢測(cè)方面的應(yīng)用還需克服一些局限性。首先,熱成像技術(shù)在檢測(cè)前一般通過冷或熱處理來形成樣品間的溫差,該過程有可能引入污染物并且改變某些食品的感官性質(zhì)[42]。因此,熱成像檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要考慮被檢測(cè)食品對(duì)溫度的耐受性。此外,熱處理或冷處理系統(tǒng)在紅外攝像機(jī)的拍照范圍內(nèi)要均一分布,否則熱分布的變化可能會(huì)影響成像效果。其次,環(huán)境熱干擾會(huì)影響熱成像傳感器的運(yùn)行,因此在線監(jiān)測(cè)中,各加工過程都須注重環(huán)境溫度的控制。另外,傳輸帶系統(tǒng)等不均勻的圖像背景會(huì)影響由檢測(cè)器引發(fā)的背景噪聲的去除效果。就檢測(cè)器本身而言,如像素出現(xiàn)不均一的響應(yīng)或“死點(diǎn)”、“壞點(diǎn)”,就要加強(qiáng)對(duì)所獲圖像精確性的要求。一般來說,“壞點(diǎn)”約占檢測(cè)器像素中的1%,該比例隨著攝像機(jī)的衰老而增加[43],因此,建議經(jīng)常檢測(cè)熱成像攝像機(jī)的性能?!皦狞c(diǎn)”的檢測(cè)表面可能溫度分布均勻,通過代替臨近像素的平均值或中值來校準(zhǔn)此類像素。
作為食品工業(yè)中一項(xiàng)新興的質(zhì)量安全評(píng)估技術(shù),現(xiàn)代熱成像技術(shù)高效、高速、無損、無輻射源、精密度好、安全性高并且容易使用,在食品工業(yè)中將會(huì)有廣泛的應(yīng)用前景。就今后的發(fā)展方向而言,與高光譜成像系統(tǒng)的聯(lián)用將加強(qiáng)熱成像技術(shù)在食品過程控制中的能力,也有助于對(duì)所測(cè)物體進(jìn)行更加全面、完整的描述。該項(xiàng)復(fù)合技術(shù)有可能加強(qiáng)整個(gè)食品流程鏈的監(jiān)測(cè)力度,但仍然在熱源、光源、被測(cè)物形狀描述等方面存在挑戰(zhàn)。目前該領(lǐng)域的相關(guān)研究尚處在實(shí)驗(yàn)階段,未來的研究應(yīng)該注重其在工業(yè)中的具體應(yīng)用。
[1]Amon F,Hamins A,Bryner N,et al.Meaningful performance evaluation conditions for fire service thermal imaging cameras[J].Fire Safety Journal,2008,43(8):541-550.
[2]Ng EY-K.A review of thermography as promising noninvasive detection modality for breast tumor[J].International Journal of Thermal Sciences,2009,48(5):849-859.
[3]Arora N,Martins D,Ruggerio D,et al.Effectiveness of a noninvasive digitalinfrared thermalimaging system in the detection of breast cancer[J].Surgery,2008,196(4):523-526.
[4]Rogalski A.Infrared detectors:status and trends[J].progress in Quantum Electronics,2003,27(2/3):59-210.
[5]GiorleoG,MeolaC.Comparison betweenpulsed and modulated thermography in glass-epoxy laminates[J].NDT & E International,2002,35(5):287-292.
[6]Rahkonen J,Jokela H.Infrared radiometry for measuring plant leaf temperature during thermal weed control treatment [J].Biosystems Engineering,2003,83(3):257-266.
[7]Manickavasagan A,Jayas DS,White NDG,et al.Applications of thermal imaging in agriculture-A review[C].proceedings of the CSAE/SCGR 2005 meeting,2005:05-002.
[8]Nott KP,Hall LD.Advances in temperature validation of food[J].Trends in Food Science & Technology,1999,10(11):366-374.
[9]Samuel GM,Rafi R,Asher L,et al.Adapted thermal imaging for the development of postharvest precision steam-disinfection technology for carrots [J].Postharvest Biology and Technology,2011,59(3):265-271.
[10]Foster AM,Ketteringham LP,Purnell GL,et al.New apparatus to provide repeatable surface temperature-time treatments on inoculated food samples[J].Journal of Food Engineering,2006,76(1):19-26.
[11]Foster AM,Ketteringham LP,Swain MJ,et al.Design and development of apparatus to provide repeatable surface temperature-time treatments on inoculated food samples [J].Journal of Food Engineering,2006,76(1):7-18.
[12]Ibarra JG,Tao Yang,Xin Hongwei.Combined IR imagingneural network method for the estimation of internal temperature in cooked chicken meat[J].Optical Engineering,2000,39(11):3032-3038.
[13]Goedeken DL,Tong CH,Lentz RR.Design and calibration of a continuous temperature measurement system in a microwave cavity by infrared imaging[J].Journal of Food Processing and Preservation,1991,15(5):331-337.
[14]Ibarra JG,Tao Yang,Walker C,et al.Internal temperature of cooked chicken meat through infrared imaging and time series analysis[J].Transactions oftheASAE,1999,42(5):1383-1390.
[15]Varith J,Noochuay C,Netsawang P,et al.Design of multimode-circular microwave cavity for agri-food processing[C].Proceedings of Asia-Pacific Microwave Conference,2007:1-4.
[16]Bows JR,Patrick ML,Janes R,et al.Microwave phase control heating[J].InternationalJournalofFood Science and Technology,1999,34(4):295-304.
[17]Vadivambal R,Jayas DS,Chellaaurai V,et al.Temperature distribution studies in microwave-heated grains using a thermal camera[C].Proceedings of ASABE Annual Meeting,2007.
[18]Fito PJ,OrtoláMD,De Los Reyes R,et al.Control of citrus surface drying by image analysis of infrared thermography[J].Journal of Food Engineering,2004,61(3):287-290.
[19]Burfoot D,Brown K,Xu Y,et al.Localised air delivery systems in the food industry[J].Trends in Food Science &Technology,2000,11(11):410-418.
[20]Gowe AA,O'Donnell CP,Cullen PJ,et al.Hyperspectral imaging e an emerging process analytical tool for food quality and safety control[J].Trends in Food Science & Technology,2007,18(2):590-590.
[21]Zhao Jiewen,Liu Jianhua,Chen Quansheng,et al.Detecting subtle bruiseson fruitswith hyperspectralimaging[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2008,39(1):106-109.
[22]Ueno A,Zhang S,Takahashi T.Determination of spectral wavelengths for detecting bruise defects on apple fruits[J].Journal of the Japanese Society of Agricultural Machinery,2008,70(5):63-68.
[23]Danno A,Miyazato M,Ishiguro E.Quality evaluation of agricultural products by infrared imaging method III Maturity evaluation of fruits and vegetables[J].Memoirs of the Faculty of Agriculture Kagoshima University,1980,16:157-164.
[24]Varith J,Hyde GM,Baritelle AL,et al.Non-contact bruise detection in apples by thermal imaging[J].Innovative Food Science and Emerging Technologies,2003,4(2):211-218.
[25]Piotr B,Wojciech M,Joanna W,et al.Detection of early bruises in apples using hyperspectral data and thermal imaging[J].Journal of Food Engineering,2012,110(3):345-355.
[26]VeraverbekeEA,Verboven P,Lammertyn J,etal.Thermographic surface quality evaluation of apple[J].Journal of Food Engineering,2006,77(1):162-168.
[27]Baranowski P,Lipecki J,Mazurek W,et al.Detection of watercore in 'Gloster'apples using thermography[J].Postharvest Biology and Technology,2008,47(3):358-366.
[28]Van Linden V,Vereycken R,Bravo C,et al.Detection technique for tomato bruise damage by thermal imaging[J].Acta Horticulturae,2002,599:389-394.
[29]Bulanon DM,Burks TF,Alchanatis V.Study on temporal variation in citrus canopy using thermal imaging for citrus fruit detection [J].Biosystems Engineering,2008,101(2):161-171.
[30]Jiménez-Bello MA,Ballester C,Castel JR,et al.Food thermal imaging process for assessing plant water status[J].Agricultural Water Management,2011,98(10):1497-1504.
[31]Belin é,Rousseau D,Rojas-Varela J.Thermography as noninvasive functional imaging for monitoring seedling growth[J].Computers and Electronics in Agriculture,2011,79(2):236-240.
[32]Eethirajan S,Karunakaran C,Jayas DS,et al.Detection techniques for stored-product insects in grain[J].Food Control,2007,18(2):157-162.
[33]Emeci M,Navrro S,Donhaye E,et al.Respiration of Tribolium castaneum(Herbst)at reduced oxygen concentrations[J].Journal of Stored Products Research,2002,38(5):413-425.
[34]Emekci M,Navrro S,Donahaye E,et al.Respiration of Rhyzopertha dominica(F.)at reduced oxygen concentrations[J].Journal of Stored Products Research,2004,40(1):27-38.
[35]Chelladurai V,Jayas DS,White NDG.Thermal imaging for detecting fungal infection in stored wheat[J].Journal of Stored Products Research,2010,46(3):174-179.
[36]Manickavasagan A,Jayas DS,White NDG.Thermal imaging to detect infestation by Cryptolestes ferrugineus inside wheat kernels[J].Journal of Stored Products Research,2008,44(2):186-192.
[37]Manickavasagan A,Jayas DS,White NDG.Wheat class identification using thermal imaging[J].Food and Bioprocess Technology,2010,3(3):450-460.
[38]Manickavasagan A,Jayas DS,White NDG.Wheat class identification using thermalimaging:a potentialinnovative technique[J].Transactions of ASABE 2008,51(2):649-651.
[39]Graves M,Smith A,Batchelor B.Approaches to foreign body detection in foods[J].Trends in Food Science & Technology,1998,9(1):21-27.
[40]Meinlschmidt P,Maergner V.Thermographic techniques and adapted algorithms for automatic detection of foreign bodies in food[C].Proceedings of Conference Thermosense XXV,2003:168-177.
[41]Genesu G,Giusto DD,Margner V,et al.Detection of foreign bodies in food by thermalimage processing [J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2004,51(2):480-490.
[42]Jha SN,Narsaiah K,Basediya AL,et al.Measurement techniques and application of electrical properties for nondestructive quality evaluation of foods-a review[J].Journal of Food Science and Technology,2011,48(4):387-411.
[43]Gowen AA,Tiwari BK,Cullen PJ,et al.Applications of thermal imaging in food quality and safety assessment[J].Trends in Food Science and Technology,2010,21(4):190-200.