趙亮 朱志慧 李壯壯 徐匯 許露 劉麗麗 郭亞

摘要：光譜檢測(cè)能夠?qū)κ称返慕M織成分進(jìn)行分析，因其高效性、無(wú)損性而被廣泛應(yīng)用于食品行業(yè)中。但目前常用的光譜儀體積大、價(jià)格昂貴，在日常生活中難以被推廣使用。針對(duì)此問題，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)了一個(gè)基于智能手機(jī)的食品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)將通過程序控制手機(jī)屏幕的顏色來改變激發(fā)光波長(zhǎng)，并利用手機(jī)的前置相機(jī)采集紅色（R）、綠色（G）及藍(lán)色（B）激發(fā)光照射下的圖像，通過所測(cè)圖像和數(shù)據(jù)來對(duì)食品的質(zhì)量進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。日常所購(gòu)食品中含有各種色素添加劑、果蔬中含有葉綠素，因其主要化學(xué)成分不同，對(duì)R、G、B3種光的吸收與反射也就不同，同時(shí)手機(jī)的R、G、B 3種光本身都具有一定的帶寬，因此本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有可靠的理論依據(jù)和一定的實(shí)用價(jià)值。本研究也通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：食品質(zhì)量檢測(cè)；智能手機(jī)；蔬菜新鮮度；水果質(zhì)量；食品色素

中圖分類號(hào)：TP391. 4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-6487 （2018） 01-0096-04

0 引言

《“十三五”國(guó)家食品安全規(guī)劃》指出：保障食品安全是建設(shè)健康中國(guó)、增進(jìn)人民福祉的重要內(nèi)容，是以人民為中心發(fā)展思想的具體體現(xiàn)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與繁榮，人們對(duì)于食品的要求也越來越高，食品加工行業(yè)開始研制各類食品添加劑并加入到食品之中，雖在提高食品的味覺享受的同時(shí)也帶來了一定的食品安全隱患。

食品添加劑工業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?，綠色安全食品添加劑將成為發(fā)展的主流方向。我國(guó)政府相關(guān)部門一直以來十分重視食品安全標(biāo)準(zhǔn)，在有關(guān)食品添加劑管理的法規(guī)中對(duì)所有添加劑的使用劑量都有嚴(yán)格限制。食品添加劑的超量使用會(huì)對(duì)人類健康產(chǎn)生嚴(yán)重威脅，因此有效地監(jiān)測(cè)食品添加劑用量，對(duì)保障食品安全具有重要意義。

食品添加劑的檢測(cè)分析技術(shù)的研究主要包括兩個(gè)方面：一方面是對(duì)已知目標(biāo)的檢測(cè)分析方法的研究，如酚類抗氧化劑的檢測(cè)；另一方面是適用檢測(cè)對(duì)象廣的新的檢測(cè)技術(shù)，如毛細(xì)管電泳技術(shù)、高效液相色譜。

光譜儀是分析物質(zhì)化學(xué)組成及物理結(jié)構(gòu)的重要分析儀器。相比傳統(tǒng)大型光譜儀器，微型光譜儀使用靈活度更高，并且能嵌入到很多設(shè)備中，廣泛地應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域[1]。隨著MEMS技術(shù)、先進(jìn)加工技術(shù)、光電傳感器技術(shù)的高速發(fā)展，微型光譜儀的性能也在逐步提升。2014年，由以色列Consumer Physics公司推出的便攜式光譜儀Scio，可以通過對(duì)物品材料發(fā)散近紅外線，活躍材料中的分子，通過分析由分子振動(dòng)反射的光線，就能根據(jù)光線的獨(dú)特光學(xué)特征識(shí)別，由此確定材料的化學(xué)成分組成。2015年Huseyin Ayvaz等利用micro PHAZIRTMRx手持式紅外光譜儀和Cary630傅里葉紅外光譜儀對(duì)薯片內(nèi)丙烯酰胺的含量進(jìn)行篩選[2]。Field Spec Hand Held2TM （ADS公司生產(chǎn)）手持式近紅外光譜儀配有彩色液晶顯示屏，使用該儀器可測(cè)定馬鈴薯的多酚含量番茄紅素和可溶性固形物含量[3]，微型光譜儀的使用逐漸在科學(xué)領(lǐng)域推廣開來。

雖然國(guó)內(nèi)對(duì)近紅外光譜儀的研制起步較晚，近幾年部分科研機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)企業(yè)對(duì)儀器的研制和軟件開發(fā)取得了一定的進(jìn)展，但仍需更多的理論研究和技術(shù)創(chuàng)新。由于應(yīng)用行業(yè)缺乏對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)的理解與使用，科研行業(yè)大多使用精度更高的大型光譜儀器，這就導(dǎo)致國(guó)內(nèi)近紅外技術(shù)發(fā)展緩慢[4]。本研究根據(jù)我國(guó)近紅外光譜儀的發(fā)展?fàn)顩r，提出對(duì)光譜儀軟件的應(yīng)用加入儀器的遠(yuǎn)程自檢和故障診斷功能，做到“光譜儀器（或傳感器）+智能移動(dòng)控制平臺(tái)+移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)=移動(dòng)云光譜檢測(cè)系統(tǒng)”，可以讓一位具備精通數(shù)據(jù)處理和光譜分析的高手遠(yuǎn)程為儀器的使用者提供及時(shí)準(zhǔn)確的服務(wù)，真正意義上做到數(shù)據(jù)共享、資源共享和人才共享[5]。

通常應(yīng)用在食品檢測(cè)領(lǐng)域的光譜儀體積大、價(jià)格昂貴。應(yīng)用“分析儀器+互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”模型，以智能手機(jī)為基礎(chǔ)的光學(xué)儀器開發(fā)，能夠大幅節(jié)約成本，便于推廣[6]。因此基于智能手機(jī)的食品添加劑光譜檢測(cè)儀兼具有很大的研究?jī)r(jià)值。雖然智能手機(jī)的激發(fā)光波長(zhǎng)有限，但很多食品含有各種色素添加劑以及果蔬含有葉綠素等，其化學(xué)成分不同[7]，對(duì)R、G、B3種光的吸收與反射也不同，加上手機(jī)的R、G、B3種光本身都具有一定的帶寬，因此從理論上保證了本系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本項(xiàng)目設(shè)計(jì)出一套軟件[8]，使其可以通過程序控制手機(jī)屏幕的顏色改變激發(fā)光的波長(zhǎng)，利用手機(jī)的前置相機(jī)采集紅色（R）、綠色（G）及藍(lán)色（B）激發(fā)光照射下的圖像，獲取一套基于智能手機(jī)的食品質(zhì)量檢測(cè)方法，嵌入到智能手機(jī)上，本軟件的流程圖如圖l所示[9]。

部分設(shè)計(jì)代碼如下：

（1）打開手機(jī)相冊(cè)獲取圖片后截取圖片[10]。

（2）使用getPixel獲取圖片各點(diǎn)的像素值，并通過OnTouchListener傳遞屏幕觸摸點(diǎn)的像素值[11]。

（3）將各點(diǎn)像素值相加然后除以點(diǎn)數(shù)，得到平均RGB值[12]。

2 實(shí)驗(yàn)及討論

2.1 常見色素水溶液實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)選取棕色色素和葡萄紫色素[13]，分別取兩個(gè)玻璃杯，用燒杯量取150mL的水加在玻璃杯中，然后每次分別向每個(gè)玻璃杯中加入1mL的棕色色素和葡萄紫色素，進(jìn)行5次，檢測(cè)其像素值變化。見圖2所示。進(jìn)行7組實(shí)驗(yàn)后[14]，求得各組數(shù)據(jù)的平均值以減小實(shí)驗(yàn)誤差。可見在有些肉眼不太好辨別的情況下，RGB像素值可以很明顯反應(yīng)顏色由淺到深的變化，RGB的趨勢(shì)變化見圖3、圖4所示[15]。

2.2芬達(dá)飲料和色素實(shí)驗(yàn)

取10mL的芬達(dá)飲料[16]，分別加入1/3mL果綠色色素、2/3mL果綠色色素。測(cè)得的數(shù)據(jù)如表3所示，RGB的趨勢(shì)變化見圖5。

由于樣本容量比較小，一次加入色素之后顏色發(fā)生了明顯的變化，像素值也發(fā)生了較大的改變，其中R、B的斜率變化特別大，可見綠色的飲料對(duì)于R、B的響應(yīng)很好，而對(duì)于G的響應(yīng)較差[17]。飲料的保質(zhì)期較短，帶色飲料的顏色也會(huì)隨時(shí)間改變而變淺，因此我們也可以通過測(cè)定飲料的像素值來制定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，像素值在一定范圍類的飲料為安全飲料[18]。

2.3芒果成熟度實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)選取了3個(gè)芒果，記為1、2、3號(hào)。1號(hào)較特殊（一半未成熟為青色，一半已成熟），2號(hào)較成熟，3號(hào)完全成熟（圖6）。進(jìn)行5次實(shí)驗(yàn)以減小誤差[19]。芒果的測(cè)試數(shù)據(jù)如表4所示。

由圖7、圖8芒果成熟度折線圖可以分析出，芒果由青色到成熟R和G的上升是很明顯的，R和B有一種線性上升的趨勢(shì)，而B值幾乎不變，可以初步猜測(cè)芒果的B值與其成熟度關(guān)系不太大[20]。對(duì)于成熟芒果的3種情況對(duì)比，3個(gè)芒果的RGB值幾乎為一個(gè)直線，變化很小，可以初步猜測(cè)當(dāng)芒果的R和G值超過某一閾值如205和160就成熟了。

由于智能手機(jī)自身的內(nèi)存小，處理能力有限，還需要進(jìn)一步改進(jìn)代碼來提升軟件的處理速度。在未來研究中，數(shù)據(jù)分析水平需要提高，以及獲取的數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步擴(kuò)展，以獲得更加準(zhǔn)確且具有特征性的數(shù)值[21]。

3 結(jié)論

隨著科技的發(fā)展，基于智能手機(jī)的檢測(cè)方法飛速進(jìn)步是必然的趨勢(shì)，手機(jī)檢測(cè)將走進(jìn)人們的生活。此外，智能手機(jī)的更新?lián)Q代也是十分快速的，相關(guān)的配件也越來越精密，如攝像頭、光學(xué)傳感器、手機(jī)性能、手機(jī)屏幕?？梢?，基于智能手機(jī)的檢測(cè)方法有著很好的發(fā)展前景。同時(shí)，隨著這個(gè)食品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的不斷成熟與完善，食品安全和人民身體健康將會(huì)得到保障，在其應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用范圍上有著重大的意義[22]。

參考文獻(xiàn)

[1] 史建政.便攜式手機(jī)光譜儀的研制及其軟件開發(fā)[D].廣州：廣東工業(yè)大學(xué)，2015.

[2] 楊悅城，基于LABVIEW的便攜式光譜信號(hào)采集與處理系統(tǒng)[D].福州：福建師范大學(xué)，2012.

[3] 劉康.微型光譜儀關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2013.

[4] 田立楠.智能手機(jī)三原色光譜解析法在分析化學(xué)中的應(yīng)用研究[D].保定：河北大學(xué)，2015.

[5] 劉廈，劉惕，李楠，等.智能手機(jī)應(yīng)用于便攜式檢測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展[J]分析試驗(yàn)室，2017（1）：120-124.

[6] 黃小花RGB與CMYK色彩模式[J]信息通信，2012 （6）：21-22.

[7] 李永祥，李美齡，李貞景，等.源于不同數(shù)據(jù)庫(kù)的食源性有機(jī)分子紅外光譜比較[J].農(nóng)業(yè)工程，2013 （6）：86-90.

[8] 劉躍.基于手機(jī)的光譜儀數(shù)據(jù)傳輸及處理[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2017.

[9] 郭娟.智能手機(jī)可讀條形碼式樣的有機(jī)磷農(nóng)殘定量檢測(cè)[D].太原：太原理工大學(xué)，2015.

[10] 史建政.便攜式手機(jī)光譜儀的研制及其軟件開發(fā)[D].廣州：廣東工業(yè)大學(xué)，2015.

[11] 耿德春.基于Android平臺(tái)近紅外光譜儀控制及工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)的開發(fā)研究[D].南京：江蘇大學(xué)，2016.

[12] 陳通.Android系統(tǒng)的微型近紅外光譜儀開發(fā)及在食品質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用[D].南京：江蘇大學(xué)，2016.

[13] 樊書祥，黃文倩，張保華，等.便攜式蘋果糖度光譜檢測(cè)儀的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].紅外與激光工程，2014，43 （Sl）：219224.

[14] 李俊峰基于RGB色彩空間自然場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2015，41（9）：1601-1615.

[15] 龔文靜.基于Android平臺(tái)的保健食品移動(dòng)監(jiān)管系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D].南昌：南昌航空大學(xué)，2015.

[16] 王野，基于Android的二維碼食品藥品回溯系統(tǒng)[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2015

[17] 喬爽，基于Android的食品配料表識(shí)別系統(tǒng)研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2014

[18] 傅乘風(fēng).基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的食品可追溯系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D].廈門：廈門大學(xué)，2014.

[19]

Choodum A.， Parabun K.， Klawach M， et al. Real time quantitative colourimetric test for methamphetamine detection using digital and mobile phone technology[J]. Forensic Science International.2014， 235：8 13.

[20] Kehoe E.， Penn R. L. Introducing Colorimetric Analysis with Camera Phones and Digital Cameras： An Activity for High School or General Chemistry[Jl. Journal of Chemcal Education. 2013， 90： 1191-1195.

[21]

Stark E.Luchter K.IbidEMl.New York：Marcel Dekker Publishers. 1985.

[22] Hetmaniok E， Slota D， Zielonka A.Using the swarm intelligence algorithms in solution of The two- dimensionall nverse

Stefan

problem[J]. Computers & Mathematics with Applications， 2015.