光谱成像为工业生产过程中的水分含量监测提供工具
水分含量是许多行业的关键参数：
- 对于食品行业来说，水分与产品质量和新鲜度密切相关。生产干果时也需要进行适当的监测。
- 监测燃料（例如木船）的水分含量对于优化燃烧过程和效率至关重要。
- 在造纸行业，需要在许多生产阶段监测水分含量，以确保最终产品的质量。
- 在精准农业中，叶子的水分是植物健康的关键指标。
监测水分含量可提高生产质量并优化许多行业的流程。我们需要新的敏捷和准确的技术，在这种背景下，Specim 高光谱相机提供了许多产品。
水在近红外光谱范围内具有很强的吸收特性，因此使用 Specim FX17 高光谱相机来监测水分含量轻而易举。近红外光谱与化学计量学算法相结合，定量揭示水分含量。由于光谱成像将光谱学与成像相结合，Specim FX17 还可以绘制水分的空间分布图，这对于某些应用（例如精准农业和肉类加工）至关重要。
该研究中，我们研究了碎肉样品的水分含量。水分含量与新鲜度密切相关，需要精确监控水分含量，尤其是在包装前。对于这项研究，芬兰食品工业公司 Atria 提供了十份肉末样品。为了准确了解其水分含量，Specim 从经过水分分析认证的第三方实验室订购了测量数据（芬兰塞伊奈约基的 Seilab；方法 NMKL 14:2012；参见下表 1）。
| Seilab 测量值 | Specim FX17 测量值 | |
|---|---|---|
| 样品1 | 75.8 | 76.4 |
| 样品2 | 72.6 | 72.3 |
| 样品3 * | 69.2 | 69.5 |
| 样品4 | 64.7 | 64.3 |
| 样品5（大部分是脂肪） | 17.9 | 17.8 |
| 样品6 | 74.9 | 74.7 |
| 样品7 | 72.8 | 71.9 |
| 样品8 | 68.2 | 68.8 |
| 样品9 * | 60.3 | 62.2 |
| 样品10 | 58.9 | 59.7 |
表 1：本研究中每个样品的水分含量 (g/100g)。样品 3 和 9 用于验证目的。
我们使用 Specim FX17 高光谱相机对样品进行了测量（图 1）。它收集所获取图像的每个像素的近红外光谱 (900 – 1700 nm)。这些可以使用回归模型转换为水分含量。我们使用其中八个样品来构建和校准模型。我们使用剩余的两个样品进行验证（表 1 中用 * 表示）。
图 1：40×20 扫描仪上的 Specim FX17（左）和扫描仪样品托盘上的样品示例（右）。
回归模型结果如表 1 和图 2 所示。它清楚地表明 Specim FX17 是精确测量肉末水分含量的合适工具。
图 2：湿度水平预测定量模型的回归图。红点与校准样品相关，而绿点与验证样品相关。
除了测量样品中的水分含量外，高光谱成像还适合测量其分布（图3）。
图3：肉类样品的水分分布示例（此处为样品 3）。
结论
Specim FX17 相机为集成商提供有关湿度水平量化的重要而准确的信息。此外，这种快速且无损的方法还适用于测量有利于工艺优化或质量控制的其他特性。同样，高光谱成像的灵活性可以快速适应新的法规和挑战。
