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    基于光譜圖像識(shí)別蔬菜表面農(nóng)藥殘留物的研究

    2024-01-01 00:00:00曹捷張國(guó)琦張亞龍
    西北園藝·蔬菜 2024年6期
    關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)食品安全

    摘" "要" "蔬菜表面農(nóng)藥殘留對(duì)公眾健康構(gòu)成重大威脅,開發(fā)無損且快速的檢測(cè)技術(shù)已成為食品安全領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。提出了結(jié)合高光譜圖像與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蔬菜表面農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法,旨在提供一種高效、快速的蔬菜篩查方案。研究以菠菜作為模型作物,針對(duì)敵敵畏與吡蟲啉兩種廣泛使用的農(nóng)藥,運(yùn)用高光譜成像技術(shù)捕捉作物表面光譜特征,再通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,成功實(shí)現(xiàn)了農(nóng)藥殘留的非接觸式、高精度檢測(cè)。結(jié)果顯示,該方法在農(nóng)藥殘留量預(yù)測(cè)上展現(xiàn)出優(yōu)異的性能,與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果相比,具有高度的線性關(guān)系,可為農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留的無損、高效檢測(cè)提供具有推廣應(yīng)用價(jià)值的解決方案。

    關(guān)鍵詞" "食品安全;農(nóng)藥殘留檢測(cè);光譜分析;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN);隨機(jī)森林回歸

    伴隨著社會(huì)文明程度的發(fā)展以及人民生活水平的不斷提高,人們對(duì)食品安全越來越關(guān)注,蔬菜表面的農(nóng)藥殘留直接關(guān)系到消費(fèi)者的健康。隨著人們食品安全意識(shí)的提升和各國(guó)食品安全法規(guī)的日趨嚴(yán)格,如何實(shí)現(xiàn)蔬菜表面農(nóng)藥殘留的有效監(jiān)測(cè)和控制,已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外食品安全領(lǐng)域所面臨的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。目前,普遍采用的蔬菜表面農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法有高效液相色譜(HPLC)檢測(cè)法、氣相色譜(GC)檢測(cè)法和質(zhì)譜(MS)檢測(cè)法等。上述蔬菜表面農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法雖然準(zhǔn)確性高,但存在成本高昂、操作復(fù)雜、耗時(shí)較長(zhǎng)等局限,目前僅是各級(jí)食品安全檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)在使用,難以滿足大規(guī)??焖俸Y查的日常需求。

    近年來,高光譜成像技術(shù)的迅猛發(fā)展為蔬菜農(nóng)藥殘留檢測(cè)提供了全新的視角。高光譜成像結(jié)合了成像技術(shù)和光譜分析的優(yōu)勢(shì),能夠在獲取物體二維圖像的同時(shí),記錄每個(gè)像素點(diǎn)的完整光譜信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體表面化學(xué)成分的無損、快速識(shí)別。高光譜成像技術(shù)與傳統(tǒng)的單波段或多波段成像相比,高光譜成像能夠提供更加豐富和精細(xì)的光譜數(shù)據(jù),為蔬菜表面農(nóng)藥殘留的定性和定量分析開辟了新路徑。

    同時(shí),深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起更有助于高光譜數(shù)據(jù)分析。深度學(xué)習(xí)模型,尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),因其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和模式識(shí)別能力,被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。在高光譜數(shù)據(jù)處理中,深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從復(fù)雜光譜中提取關(guān)鍵特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)蔬菜表面農(nóng)藥殘留的精準(zhǔn)識(shí)別與量化,極大地提高了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。

    鑒于此,本研究旨在探索一種基于高光譜成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合的蔬菜表面農(nóng)藥殘留檢測(cè)新技術(shù)。通過結(jié)合高光譜成像系統(tǒng)捕獲的精細(xì)光譜信息和一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)的特征提取能力,開發(fā)一種能夠快速、準(zhǔn)確檢測(cè)菠菜表面農(nóng)藥殘留的智能檢測(cè)方法。這項(xiàng)研究將為食品安全監(jiān)測(cè)提供強(qiáng)有力的科技支撐,能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的使用局限,滿足日常中對(duì)蔬菜農(nóng)藥殘留快速篩查的生活需求。

    1" "試驗(yàn)方法

    1.1" "高光譜系統(tǒng)的原理及主要組成部分" "高光譜成像技術(shù)是通過精細(xì)的光譜分辨能力捕捉物體表面的光譜特征,進(jìn)而進(jìn)行物質(zhì)識(shí)別和定量分析的前沿技術(shù)。本研究所采用的高光譜成像系統(tǒng)具備卓越的光譜分辨率,覆蓋從紫外線到近紅外的寬光譜波段(200~1 100 nm),特別配備工業(yè)級(jí)微型光譜儀,確保了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和可靠性,此外系統(tǒng)核心組件還包括鹵鎢燈光源、積分球、成像鏡頭、移動(dòng)平臺(tái)以及數(shù)據(jù)采集軟件。整個(gè)高光譜采集系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

    1.2" "實(shí)驗(yàn)樣本制作" "本實(shí)驗(yàn)選取新鮮菠菜葉作為研究對(duì)象,精心挑選200片表面無損傷的菠菜葉片,分為20組,每組10片。試驗(yàn)中選擇了兩種常見農(nóng)藥——敵敵畏和吡蟲啉,根據(jù)國(guó)家規(guī)定的農(nóng)藥殘留限量標(biāo)準(zhǔn),敵敵畏和吡蟲啉分別配制了10組濃度梯度的農(nóng)藥溶液,每組10個(gè)樣品,如表1所示為敵敵畏溶液的10組濃度清單(吡蟲林和敵敵畏10組濃度相同)。

    將菠菜清洗干凈,裁剪成200片,共分20組,每組10片浸泡在敵敵畏和吡蟲啉的溶液中1個(gè)小時(shí),取出晾干,用于光譜檢測(cè)。

    1.3" "光譜數(shù)據(jù)采集" "在本研究中,為提高光譜數(shù)據(jù)的信噪比,本研究實(shí)施了多階段數(shù)據(jù)預(yù)處理策略。首先,確保光源穩(wěn)定,環(huán)境光線條件一致,以減少外部因素對(duì)光譜信號(hào)的影響。然后,將菠菜樣本放置于高光譜成像系統(tǒng)的工作臺(tái)上,調(diào)整好距離和角度,保證每個(gè)樣本的光譜圖像清晰、完整。光譜數(shù)據(jù)采集過程中,覆蓋可見光至近紅外波段(400~1 100 nm),以全面捕捉菠菜表面農(nóng)藥殘留的光譜特征。在試驗(yàn)中選擇在每個(gè)菠菜葉樣本上隨機(jī)選擇10個(gè)位置處的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,每個(gè)濃度共采集100條光譜曲線。如圖2所示為吡蟲啉在菠菜表面10組濃度的光譜曲線。

    2" "數(shù)據(jù)處理

    2.1" "算法實(shí)現(xiàn)原理" "本研究通過分析菠菜表面的光譜信號(hào)來確定其所含農(nóng)藥殘留的含量??紤]到光譜信號(hào)的復(fù)雜性以及農(nóng)藥殘留對(duì)光譜反射特性的影響,光譜數(shù)據(jù)處理采用深度學(xué)習(xí)方法,通過將光譜數(shù)據(jù)映射到高維特征空間,識(shí)別不同農(nóng)藥殘留的光譜特征,從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留含量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)光譜信號(hào)與農(nóng)藥殘留之間的非線性關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)食品污染物含量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。光譜信號(hào)由于其高維性和復(fù)雜性,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以有效區(qū)分不同含量的食品污染物。因此,本算法采用深度學(xué)習(xí)模型,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),通過建立從光譜信號(hào)到食品污染物含量的映射模型,提取能夠表示食品污染物含量的高級(jí)特征。

    2.2" "光譜數(shù)據(jù)處理" "由于光譜曲線中存在由外部環(huán)境、基線變化以及采集過程中隨機(jī)噪聲所造成的波動(dòng),本實(shí)驗(yàn)首先使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(standard normal variate,SNV)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,降低噪聲和散射對(duì)于后續(xù)研究的影響。接著,使用Savizky-Golay濾波器(savitzky-golay,SG)和離散小波變換(discrete wavelet transformation,DWT)減少隨機(jī)噪聲對(duì)光譜的影響。最后,將預(yù)處理之后的光譜數(shù)據(jù)集按照4 ∶ 1的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集用于模型訓(xùn)練。

    為了更加精確地識(shí)別出菠菜表面農(nóng)藥殘留,本文構(gòu)建了多層一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來對(duì)高光譜信息信息進(jìn)行有效提取和識(shí)別。如圖3為光譜特征提取網(wǎng)絡(luò),其中4個(gè)卷積核(Conv)大小都為3×1,步長(zhǎng)為1。此外,4個(gè)池化層(Pool)的核大小為2,進(jìn)行特征聚合。最后,通過端到端的高光譜特征提取,模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)光譜特征與農(nóng)藥殘留量之間的內(nèi)在聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的農(nóng)藥殘留檢測(cè)。

    3" "結(jié)果與討論

    3.1" "試驗(yàn)結(jié)果" "在完成了基于高光譜成像和深度學(xué)習(xí)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)模型的訓(xùn)練后,我們采用準(zhǔn)確率對(duì)模型的性能進(jìn)行的評(píng)估,其計(jì)算公式如下所示:

    準(zhǔn)確率(%)=TP/(TP+FP)×100

    式中,TP表示正確分類的農(nóng)藥類別,F(xiàn)P表示錯(cuò)誤分類的農(nóng)藥類別。最終,測(cè)試結(jié)果如表2所示,可以看到,本文所提出的算法對(duì)于檢測(cè)敵敵畏、吡蟲啉這兩種菠菜表面農(nóng)藥殘留具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和可靠性,能夠滿足一般的應(yīng)用需求。與傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法相比,該方法無需對(duì)樣本進(jìn)行破壞性處理,且檢測(cè)速度更快、成本更低。

    3.2" "光譜數(shù)據(jù)驗(yàn)證" "為了確保光譜檢測(cè)方法的可靠性,將部分樣本送至西安市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院,按現(xiàn)有國(guó)家食品檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)菠菜的農(nóng)藥殘留含量進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。通過與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)果的比較,發(fā)現(xiàn)光譜檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)和西安市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)的結(jié)果數(shù)據(jù)是線性關(guān)系。

    4" "小結(jié)與討論

    本研究通過基于光譜圖像的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)蔬菜表面農(nóng)藥殘留的快速、準(zhǔn)確檢測(cè),為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管提供了一種新的技術(shù)手段。雖然模型在整體上表現(xiàn)出了令人滿意的性能,但在極端條件下,如農(nóng)藥殘留量極低或極高時(shí),模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性略有下降。這可能是由于在這些濃度范圍內(nèi),光譜特征的變化更為微妙,加之?dāng)?shù)據(jù)集在這些濃度下的樣本量相對(duì)較少,導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)的特征學(xué)習(xí)不夠充分。因此,未來的研究工作將集中在擴(kuò)大數(shù)據(jù)集,特別是增加極端濃度樣本的數(shù)量,以及探索更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu),以進(jìn)一步提升模型在這些特殊情況下的表現(xiàn)。

    此外,模型的實(shí)時(shí)性和實(shí)用性也是值得探討的方向。當(dāng)前模型雖然在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)秀,但其在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用還需進(jìn)一步考慮計(jì)算資源的限制和操作的便捷性。優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),減少計(jì)算復(fù)雜度,以及開發(fā)易于部署的模型版本,將是推動(dòng)這一技術(shù)走向?qū)嶋H應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。

    未來,我們將進(jìn)一步完善該技術(shù),提高其檢測(cè)精度和穩(wěn)定性,拓展其在其他農(nóng)產(chǎn)品上的應(yīng)用,并探索其在實(shí)際生產(chǎn)中的推廣和應(yīng)用。

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    【基金項(xiàng)目】:陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)2022NY-231)支持。

    曹捷,張國(guó)琦,張亞龍,中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所,郵編710119。

    收稿日期:2024-07-29

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