毛麗婷 白凱倫 孫杭鑫 任陽

【摘 要】紅外熱成像是一種將人眼不可見的輻射光譜轉(zhuǎn)換為可見圖像的技術(shù)，并進行特征提取與分析。紅外熱成像技術(shù)最初用于軍事，后來逐步延伸應(yīng)用到各個領(lǐng)域，如航空航天、農(nóng)業(yè)、土木工程、醫(yī)藥和獸醫(yī)。紅外熱成像技術(shù)可以被應(yīng)用在各個領(lǐng)域是利用溫差對生產(chǎn)過程或產(chǎn)品進行評估、診斷和分析。而熱成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品的潛在應(yīng)用包括：水果產(chǎn)量的預(yù)測、成熟水果的評估、果蔬的瘀傷檢測、食品材料中的異物檢測等。紅外熱成像的主要優(yōu)點是非侵入性、非接觸性和非破壞性，并在短時間內(nèi)確定任何物體和過程的溫度分布。

【關(guān)鍵字】紅外輻射；熱成像技術(shù)；農(nóng)產(chǎn)品；品質(zhì)

中圖分類號： S126 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）13-0006-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.13.003

【Abstract】Infrared thermal imaging is a technique that converts the invisible radiation images into visible patterns， and undertakes feature extraction for further analysis. Infrared thermal imaging technology originally used in military， and later is widely used in various fields， such as aerospace， civil engineering， agriculture， medicine and veterinary medicine. Infrared thermal imaging technology can be applied in various fields. It uses temperature difference to evaluate， diagnose and analyze the production process or products. The potential applications of thermal imaging in agricultural products include the prediction of fruit output， the evaluation of mature fruits， the detection of bruises of fruits and vegetables， and the detection of foreign bodies in food materials. The main advantages of infrared thermal imaging are non-invasive， non-contact and non-destructive， and determine the temperature distribution of any object and process in a short time.

【Key words】Infrared radiation； Thermal imaging technology； Agric-product； Quality

0 介紹

溫度測量是所有工業(yè)過程中的一個重要方面，紅外熱成像溫度測量徹底改變了溫度測量的概念。溫度測量一般使用溫度計、熱電偶、熱敏電阻和電阻溫度探測器。這些工具只能測量特定的溫度范圍，并且需要和物料接觸。然而紅外熱成像是一種非接觸，非破壞性芻的技術(shù)，它能提供材料的溫度圖像。因此，紅外熱成像的使用在許多領(lǐng)域都廣泛的增加。所有高于0K（-273.15℃）的物體發(fā)出的紅外線屬于電磁波譜。紅外區(qū)域被進一步劃分為幾個不同的區(qū)域：近紅外（0.75～3um），中紅外（3～6um），遠紅外（6～15um）和超遠紅外（15～1000um）[1]。一個物體發(fā)射的輻射強度是其表面溫度的息息相關(guān)，即物體溫度越高其輻射強度越強。

紅外熱成像被廣泛運用到各個領(lǐng)域，如土木工程、工業(yè)維護、航空航天、醫(yī)學(xué)學(xué)。近年來，熱成像在農(nóng)業(yè)和食品工業(yè)上的應(yīng)用也日益普及[2-3]。熱成像的主要優(yōu)點是非接觸性、非侵入性和快速性，因此能被用在線、實時的檢測[3]。得益于熱成像技術(shù)的發(fā)展，使特定區(qū)域溫度圖像的獲取成為可能，而只能用于定點測量的熱電偶或其他溫度傳感器是不能比擬的。另外，熱成像并不需要外置光源，依靠物體自身溫度即可成像。本文主要是回顧和總結(jié)熱成像在農(nóng)業(yè)和食品工業(yè)中的潛力利用。

1 熱成像系統(tǒng)

紅外熱成像系統(tǒng)包括：紅外檢測器，信號處理單元和圖像采集系統(tǒng)，通常配備計算機的熱成像機。紅外探測器吸收對象發(fā)射的紅外能量，并把它轉(zhuǎn)換成一個電脈沖。電脈沖被發(fā)送到信號處理單元，并轉(zhuǎn)換成熱圖像的信息。大多數(shù)熱成像設(shè)備以每秒30次的速率掃描，并且可以感測的溫度范圍從-20℃～1500℃，但仍然可以使用過濾器增加測量的溫度范圍[1]。探測器是熱成像系統(tǒng)中最重要的部分，它將落在其上的輻射能量轉(zhuǎn)換為成正比的電信號。

2 作物水分缺失的監(jiān)測

許多研究人員使用熱成像檢測植物上層的溫度，分析作物水分缺失和評估氣孔通氣情況，以便幫助灌溉[4-5]。葉水勢是一個被廣泛接受的參數(shù)，是檢測植物的狀態(tài)和灌溉計劃。Sela等[6]使用熱成像和可見光圖像生成棉花作物生長狀態(tài)的葉水勢，該指標可用于作物缺水指數(shù)的評估，葉水勢圖像可以幫助灌溉計劃，并能確定灌溉系統(tǒng)中的缺陷。

Grant等[7]研究了熱成像識別Aragone品種的葡萄在3個灌溉處理（虧缺灌溉、調(diào)虧灌溉、部分根區(qū)干燥）下的水分缺失。研究表明：檢測水份流失冠層溫度比葉子溫度更有用，因為冠層溫度基于一組葉子的平均溫度。當單葉、溫度和索引值和氣孔導(dǎo)度不一致，因為相同溫度的葉子可能有不同的氣孔導(dǎo)度，由于不同方向和傾斜角度的葉子。

3 測定果實產(chǎn)量

Bulanon等人[8]使用熱成像技術(shù)研究柑橘樹冠時空變化的規(guī)律去評估柑橘產(chǎn)量。該項研究的難點是如何識別、定位樹冠上的水果，以提高機械收獲水果的效率。ThermaCam P65HS熱成像相機放置在測量區(qū)域（樹冠表層）2m處，每隔15分鐘拍攝圖像一次，持續(xù)24小時。分析得知從下午4時到凌晨，水果溫度比葉的溫度高約1.6℃，而在其它時間范圍內(nèi)溫度差僅小于0.6℃。因此，利用熱成像的溫度差來識別柑橘、評估產(chǎn)量。

Stajnko等人[9]證明了熱成像預(yù)測蘋果數(shù)量和直徑去計算蘋果園的產(chǎn)量的適用性。試驗使用了AGEMA 570熱成像相機獲取蘋果5個發(fā)育階段的圖像，且在黃昏拍攝以實現(xiàn)水果和背景之間的溫度梯度。研究結(jié)果表明手工計數(shù)的水果和熱成像確定的水果之間有密切的相關(guān)性（R2=0.83～0.88）。手工測量的水果直徑和圖像自動計算的水果直徑的相關(guān)系數(shù)R2在0.68和0.70之間。

4 采后果蔬的瘀傷檢測

果蔬采收后，在分揀、包裝、運輸、存儲等環(huán)節(jié)，容易造成瘀傷。剔除瘀傷水果的主要是因為瘀傷水果可能對沒有傷痕的水果產(chǎn)生損壞，導(dǎo)致消費者購買傾向下降。現(xiàn)有的分揀系統(tǒng)不能有效區(qū)分瘀傷水果，有些瘀傷在短時間內(nèi)也無法辨別。嘗試采用脈沖相位熱成像的方法檢測蘋果的早期瘀傷[10]。試驗裝置包括兩個鹵素燈和一個控制加熱脈沖時間的系統(tǒng)。在第一階段的研究（沒有熱刺激），健康的和瘀傷區(qū)域的溫差，和淺的、深的瘀傷之間的溫差一樣都接近0℃，這表明被動熱成像不能用作早期健康和瘀傷區(qū)域的檢測。而經(jīng)熱刺激后，健全的蘋果和瘀傷的蘋果溫差相當大。瘀傷部位的溫度更低，Jonagold的變化范圍為0.9～1.5℃，Champion的變化范圍為0.9～1.8℃，Gloster蘋果的變化范圍為1.0～2.1℃。

5 果實成熟度評價

硬度和成熟度是水果和蔬菜質(zhì)量重要的屬性，可以通過視覺檢、超聲或壓力測試儀確定這些參數(shù)。有一個非破壞可以檢測水果和蔬菜成熟度的方法。使用VARIOS-CAN 2011熱成像相機評估了使用熱成像檢測蘋果（Jonag old， Cox）機械損傷、瘀傷和成熟度。他們的研究表明，機械損傷可以被局部溫度下降的裝置檢測到。由于瘀傷的蘋果可以不破壞蘋果表皮而造成細胞缺陷且這種變化可以使其低0.1℃，因此熱成像是無法測量瘀傷的。他們還建議蘋果的成熟度能通過熱成像檢測成熟度，且不同品種的蘋果能被區(qū)分即使他們有同樣的成熟度。

Nanni等人[11]使用熱成像豬肉的評估和屠宰線上火腿干腌的適合處理。使用ThermaCam P25熱相機獲得40頭豬上左側(cè)和右側(cè)的火腿。他們的研究結(jié)果表明，在各種參數(shù)中，如PH、色值和火腿的缺陷（脈紋或紅色的皮膚），平均溫度沒有差別。但是低脂肪皮的火腿表明一個重要的更高的表皮溫度，這表明更低的熱絕緣是由于更薄的皮下脂肪組織可能有更高的表皮溫度。他們的結(jié)論是，熱成像是一種快速，非侵入的，去估算火腿中脂肪含量的方法。

6 食品中的異物檢測

農(nóng)產(chǎn)品中的異物是一個重大的安全問題，目前常用的是視覺檢測方法，如X射線機、可見光傳感器等，而熱成像為異物檢測提供了另外一個思路。Warmann[12]使用Thermosensorik CMT 384熱相機研究了榛子和異物一起通過傳送帶并微波加熱（圖1），冷卻后獲取熱圖像來分析榛子中的異物。研究表明，熱成像可以檢出異物，且能確定榛子是否為被昆蟲叮咬或含有臭堅果。

圖1 紅外熱成像技術(shù)用于食品中異物的檢測

7 谷物的溫度測繪

碎牛肉烹飪不足可能導(dǎo)致食源性疾病的大腸桿菌O157：H7，因此，有人建議有人建議煮碎牛肉餅至少在71℃（USDA 1998）。使用熱成像記錄牛肉餅從解凍到煮熟狀態(tài)的溫度變化。將熟牛肉沿著吹著平面切斷，并在5秒內(nèi)一出電鍋，然后有Agema Thermovision 550熱相機在1秒內(nèi)獲得其切斷部位的圖像。所觀察的溫度范圍在54.4℃到73.9℃。這些都不是實際溫度而是稍微有點低，由于牛肉餅迅速蒸發(fā)冷卻。紅外熱成像表明，解凍狀態(tài)比凍結(jié)狀態(tài)的牛肉餅煮熟的內(nèi)部溫度更高、更一致。

使用熱成像測定在工業(yè)微波干燥機（2，450 MHz）加熱后谷物非均勻的表面溫度。使用Therma-CAM SC500熱相機去確定大麥，小麥、油菜籽的表面溫度分布。微波處理后大麥、油菜、小麥的溫度分別在72.5～117.5℃、65.9～97.5℃、73.4～108.8℃。因此，可以使用熱成像確定谷物的表面溫度分布，其重要的是是預(yù)測最終用途的質(zhì)量。

8 包裝

在包裝行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一是發(fā)展一種非破壞性技術(shù)去檢測包裝缺陷，如開裂，脫層，和空隙。研究了熱成像識別包裝缺陷的潛在應(yīng)用。其原理是當熱量施加到一個對象，它從熱源擴散到周圍的材料。材料中的任何缺陷影響擴散速率，結(jié)果又影響缺陷附近的溫度，改變材料表面的溫度分布，這可能被紅外圖像的表面熱相應(yīng)檢測到。在這項研究中，一薄層的熱界面材料夾著硅芯片和蓋且4種不同的熱界面材料樣品被檢測：沒有熱界面材料檢測，熱界面材料缺陷，缺少熱界面材料，沒有熱界面材料。該測試系統(tǒng)包括加熱源，含（3-5μm）紅外熱相機（3-5μm），數(shù)據(jù)采集和圖像處理系統(tǒng)。結(jié)果表明，正常的表面和缺陷表面的溫差在0.2～0.3℃。他們的結(jié)論是。熱成像是一種非破壞性檢測包裝缺陷的工具。

9 結(jié)論

熱成像技術(shù)在工業(yè)過程分析中的溫度監(jiān)測方面扮演著重要的角色。熱成像技術(shù)在農(nóng)作物缺水、灌溉調(diào)度，水果瘀傷、產(chǎn)量評估等方面已表現(xiàn)出其優(yōu)越性，另外病原體和疾病的檢測也表現(xiàn)出巨大的潛在應(yīng)用。由于非接觸、非破壞以及快速等在線檢測的優(yōu)點，熱成像技術(shù)在各個領(lǐng)域的需求正快速增長，相信在不久的將來，將在農(nóng)業(yè)和食品工業(yè)實現(xiàn)標準化檢測標準。

【參考文獻】

[1]Meola C & Carlomagno G M. Recent advances in the use of infrared thermography[J]. Measurement Science and Technology， 2004， 15（9）， 27-58.

[2]張艷，孟慶龍，尚靜，等. 新型圖像技術(shù)在農(nóng)作物病害監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用與展望[J].激光雜志， 2017， 38（12）： 7-13.

[3]李瑞，劉濤，武威，等. 農(nóng)業(yè)圖像監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用與展望[J].中國農(nóng)機化學(xué)報， 2016，37（12）：168-173.

[4]Jones H G， Stoll M， Santos T， et al. Use of infrared thermography for monitoring stomatal closure in the field： Application to grapevine. Journal of Experimental Botany， 2002， 53（378）， 2249-2260.

[5]Leinonen I & Jones H G. Combining thermal and visible imagery for estimating canopy temperature and identifying plant stress[J]. Journal of Experimental Botany， 2004， 55（401）， 1423-1431.

[6]Sela E， Cohen Y， Alchanatis V， et al. Thermal imaging for estimating and mapping cropwater stress in cotton. European conference in precision agriculture. Wageningen：Academic Publications， 2007.

[7]Grant O M， Chaves M M， Jones H G. Optimizing thermal imaging as a technique for detecting stomatal closure induced by drought stress under greenhouse conditions. Physiologia Plantarum， 2006， 127（3）， 507-518.

[8]Bulanon D M， Burks T F， Alchanatis V. Study on temporal variation in citrus canopy using thermal imaging for citrus fruit detection[J]. Biosystems Engineering， 2008， 101（2）， 161-171.

[9]Stajnko D， Lakota M， Ho？evar M. Estimation of number and diameter of apple fruits in an orchard during the growing season by thermal imaging. Computers and Electronics in Agriculture， 2004， 42（1）， 31-42.

[10]Baranowski P， Mazurek W， Walczak B W， et al. Detection of early apple bruises using pulsed-phase thermography. Postharvest Biology and Technology， 2009， 53（3）， 91-100.

[11]Nanni Costa L， Stelletta C， Cannizzo C， et al. The use of thermography on the slaughter-line for the assessment of pork and raw ham quality. Italian Journal of Animal Science， 2007， 6（1），704–706.

[12]Warmann C， & M rgner V. Quality control of hazel nuts using thermographic image processing. In IAPR Conference on Machine Vision Applications， 16-18 May 2005， Tsukuba Science City， Japan.