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綠葉蔬菜是我們?nèi)粘ｏ嬍持?/span>的健康食材,，如菠菜,、油菜、莧菜,、生菜等,。這些蔬菜含有豐富的健康所必須的人體營(yíng)養(yǎng)元素，如維生素,、鈣鉀鎂,、葉綠素、胡蘿卜素,、花青素,、膳食纖維等等，研究表明綠葉蔬菜對(duì)健康的益處幾乎不可替代,。每日飲食中保證100-200克的綠葉菜可有助于促進(jìn)骨骼健康,，預(yù)防心血管疾病等。因此,，提高綠葉蔬菜的質(zhì)量對(duì)蔬菜加工行業(yè)至關(guān)重要(De Corato 2020),，其中蔬菜質(zhì)量（包括營(yíng)養(yǎng)成分、新鮮度,、外觀和收獲后的保質(zhì)期）的評(píng)估,，目前主要是通過(guò)視覺（Simko和Hayes(2018)）和生物分子標(biāo)記法(Simko et al 2018)來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)，但是這兩種方法不僅耗時(shí),，而且需要很專業(yè)的技術(shù)人員,，快速、便捷地評(píng)估和預(yù)測(cè)蔬菜保質(zhì)期及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的方法對(duì)蔬菜種植業(yè)來(lái)說(shuō)非常重要,，光譜成像技術(shù)特別是高光譜成像（HSI）技術(shù)已被證明是蔬菜質(zhì)量檢測(cè)鑒定和分析的有效方法,。

易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供蔬菜品質(zhì)檢測(cè)與采后生物學(xué)研究全面解決方案，高通量,、非接觸,、數(shù)字化：

1. PhenoTron®復(fù)式智能LED光源培養(yǎng)與成像分析平臺(tái)：

ü 一體式智能LED光源培養(yǎng)與高光譜成像原位（in-situ）分析

ü 復(fù)式多通道智能LED光源，每個(gè)通道（RGB,、UV及遠(yuǎn)紅等不同波段或不同顏色光源）獨(dú)立0-100%調(diào)制,，可自由組合不同光源配方

ü 應(yīng)用于光生物學(xué)研究及蔬菜栽培與品質(zhì)檢測(cè)研究等（下圖為培養(yǎng)的木耳菜及種苗原位高光譜成像分析（PRI

2. PhenoTron®-PTS葉綠素?zé)晒馀c高光譜成像分析平臺(tái)：

ü 高光譜成像分析，可選配紅外熱成像分析及RGB成像分析

ü FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù),，光合作用的靈敏探針

ü 紫外光激發(fā)多光譜成像分析

3. PhenoTron®-HSI多功能高光譜成像分析系統(tǒng)：

ü 高光譜成像分析

ü 葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像分析

ü UV-MCF生物熒光成像分析

應(yīng)用案例一：基于高光譜成像技術(shù)的水培生菜養(yǎng)分含量測(cè)定

美國(guó)研究人員Sulaymon Eshkabilov等人利用高光譜成像技術(shù)對(duì)不同氮濃度水培條件下培養(yǎng)的4種生菜品種（Rex,、Tacitus,、Black seeds Simpson、Flandria）進(jìn)行了在線品質(zhì)測(cè)量分析,。利用Specim高光譜成像采集生菜光譜數(shù)據(jù),，建立了具有反射率及其一階導(dǎo)數(shù)（FDR）兩個(gè)光譜數(shù)據(jù)值和兩個(gè)光譜指數(shù)（光譜比值(RSI)和歸一化光譜指數(shù)(NDSI)）的簡(jiǎn)單線性回歸模型，以尋找最佳波段組合,，并利用4個(gè)波段的偏最小二乘回歸法(PLSR)和主成分分析(PCA)方法估算了NO^{3 -},、Ca²⁺、K⁺,、可溶性固形物含量(SSC),、pH值和總?cè)~綠素濃度(SPAD值)。

結(jié)果表明：利用400-1000nm波段高光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行高光譜成像分析,，可獲得生菜的養(yǎng)分含量,。并且發(fā)現(xiàn)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)濃度的觀測(cè)值與PLSR和PCA模型的擬合值具有良好的相關(guān)性。

應(yīng)用案例二：基于高光譜成像技術(shù)的生菜新鮮度識(shí)別

因?yàn)樯藰O易腐爛,，而在腐爛早期通過(guò)肉眼監(jiān)測(cè)又難發(fā)現(xiàn),，因此對(duì)于生菜加工產(chǎn)業(yè)和育種公司而言，一套可用于生菜新品種品質(zhì)鑒定及早期腐爛監(jiān)測(cè)及其變化的系統(tǒng)顯得尤為重要,。易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室技術(shù)人員利用PhenoTron®-HIS多功能高光譜成像分析系統(tǒng)監(jiān)測(cè)普通生菜短期內(nèi)反射光譜的變化,，并分析其光譜特征及光譜指數(shù)隨時(shí)間變化的規(guī)律,。為綠葉蔬菜的儲(chǔ)存,、品質(zhì)檢測(cè)鑒定及在溫室和包裝生產(chǎn)線上的應(yīng)用提供高光譜成像技術(shù)方案。

水波段指數(shù)（WBI）對(duì)生菜水分狀態(tài)的變化比較敏感,。從圖2-1可以看出：隨著生菜自然放置天數(shù)的增加,，水分含量越來(lái)越低，生菜對(duì)970nm的光吸收強(qiáng)度相對(duì)于900nm的吸收強(qiáng)度也變低,。

CI是葉綠素[ChI]含量最敏感的光譜指數(shù)之一,；PSRI與蔬菜中類胡蘿卜素[Car]與葉綠素[ChI]比值密切相關(guān)，最終反應(yīng)植物的衰老速度和衰老階段,。由圖2-1和圖2-2可以看出鮮切生菜光譜曲線的變化和不同像素值對(duì)應(yīng)分布的變化,。根據(jù)生菜的光譜曲線以及不同像素值對(duì)應(yīng)分布可進(jìn)一步研究?jī)?yōu)化光譜指標(biāo)對(duì)應(yīng)的波段，為生菜等綠葉蔬菜的儲(chǔ)存,、品種品質(zhì)檢測(cè)鑒定,、及在溫室和包裝生產(chǎn)線上檢測(cè)潛在變質(zhì)等應(yīng)用提供完整的高光譜成像技術(shù)方案。

參考文獻(xiàn)：

[1] De Corato, U., 2020. Improving the shelf-life and quality of fresh and minimally processed fruits and vegetables for a modern food industry: A comprehensive critical review from the traditional technologies into the most promising advancements. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 60 (6), 940–975.

[2] Simko, I., Hayes, R.J., 2018. Accuracy, reliability, and timing of visual evaluations of  decay in fresh-cut lettuce. PLoS ONE 13 (4), e0194635.

[3] Simko, I., Hayes, R.J., Truco, M.-J., Michelmore, R.W., Antonise, R., Massoudi, M., 2018. Molecular markers reliably predict post-harvest deterioration of fresh-cut lettuce in modified atmosphere packaging. Hortic. Res. 5 (1), 1–13.

[4] Sulaymon, E., Arim, L., Hyperspectral imaging techniques for rapid detection of nutrient content of hydroponically grown lettuce c*rs.

[5] Boris,S et al. Comparison of the Non-Invasive Monitoring of Fresh-Cut Lettuce Condition with Imaging Reflectance Hyperspectrometer and Imaging PAM-Fluorimeter. doi.org/10.3390/photonics8100425.