热成像技术在农业及农产品上的应用进展

毛丽婷 白凯伦 孙杭鑫 任阳

【摘 要】红外热成像是一种将人眼不可见的辐射光谱转换为可见图像的技术，并进行特征提取与分析。红外热成像技术最初用于军事，后来逐步延伸应用到各个领域，如航空航天、农业、土木工程、医药和兽医。红外热成像技术可以被应用在各个领域是利用温差对生产过程或产品进行评估、诊断和分析。而热成像技术在农产品的潜在应用包括：水果产量的预测、成熟水果的评估、果蔬的瘀傷检测、食品材料中的异物检测等。红外热成像的主要优点是非侵入性、非接触性和非破坏性，并在短时间内确定任何物体和过程的温度分布。

【关键字】红外辐射；热成像技术；农产品；品质

中图分类号： S126 文献标识码： A 文章编号： 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 介绍

温度测量是所有工业过程中的一个重要方面，红外热成像温度测量彻底改变了温度测量的概念。温度测量一般使用温度计、热电偶、热敏电阻和电阻温度探测器。这些工具只能测量特定的温度范围，并且需要和物料接触。然而红外热成像是一种非接触，非破坏性刍的技术，它能提供材料的温度图像。因此，红外热成像的使用在许多领域都广泛的增加。所有高于0K（-273.15℃）的物体发出的红外线属于电磁波谱。红外区域被进一步划分为几个不同的区域：近红外（0.75～3um），中红外（3～6um），远红外（6～15um）和超远红外（15～1000um）[1]。一个物体发射的辐射强度是其表面温度的息息相关，即物体温度越高其辐射强度越强。

红外热成像被广泛运用到各个领域，如土木工程、工业维护、航空航天、医学学。近年来，热成像在农业和食品工业上的应用也日益普及[2-3]。热成像的主要优点是非接触性、非侵入性和快速性，因此能被用在线、实时的检测[3]。得益于热成像技术的发展，使特定区域温度图像的获取成为可能，而只能用于定点测量的热电偶或其他温度传感器是不能比拟的。另外，热成像并不需要外置光源，依靠物体自身温度即可成像。本文主要是回顾和总结热成像在农业和食品工业中的潜力利用。

1 热成像系统

红外热成像系统包括：红外检测器，信号处理单元和图像采集系统，通常配备计算机的热成像机。红外探测器吸收对象发射的红外能量，并把它转换成一个电脉冲。电脉冲被发送到信号处理单元，并转换成热图像的信息。大多数热成像设备以每秒30次的速率扫描，并且可以感测的温度范围从-20℃～1500℃，但仍然可以使用过滤器增加测量的温度范围[1]。探测器是热成像系统中最重要的部分，它将落在其上的辐射能量转换为成正比的电信号。

2 作物水分缺失的监测

许多研究人员使用热成像检测植物上层的温度，分析作物水分缺失和评估气孔通气情况，以便帮助灌溉[4-5]。叶水势是一个被广泛接受的参数，是检测植物的状态和灌溉计划。Sela等[6]使用热成像和可见光图像生成棉花作物生长状态的叶水势，该指标可用于作物缺水指数的评估，叶水势图像可以帮助灌溉计划，并能确定灌溉系统中的缺陷。

Grant等[7]研究了热成像识别Aragone品种的葡萄在3个灌溉处理（亏缺灌溉、调亏灌溉、部分根区干燥）下的水分缺失。研究表明：检测水份流失冠层温度比叶子温度更有用，因为冠层温度基于一组叶子的平均温度。当单叶、温度和索引值和气孔导度不一致，因为相同温度的叶子可能有不同的气孔导度，由于不同方向和倾斜角度的叶子。

3 测定果实产量

Bulanon等人[8]使用热成像技术研究柑橘树冠时空变化的规律去评估柑橘产量。该项研究的难点是如何识别、定位树冠上的水果，以提高机械收获水果的效率。ThermaCam P65HS热成像相机放置在测量区域（树冠表层）2m处，每隔15分钟拍摄图像一次，持续24小时。分析得知从下午4时到凌晨，水果温度比叶的温度高约1.6℃，而在其它时间范围内温度差仅小于0.6℃。因此，利用热成像的温度差来识别柑橘、评估产量。

Stajnko等人[9]证明了热成像预测苹果数量和直径去计算苹果园的产量的适用性。试验使用了AGEMA 570热成像相机获取苹果5个发育阶段的图像，且在黄昏拍摄以实现水果和背景之间的温度梯度。研究结果表明手工计数的水果和热成像确定的水果之间有密切的相关性（R2=0.83～0.88）。手工测量的水果直径和图像自动计算的水果直径的相关系数R2在0.68和0.70之间。

4 采后果蔬的瘀伤检测

果蔬采收后，在分拣、包装、运输、存储等环节，容易造成瘀伤。剔除瘀伤水果的主要是因为瘀伤水果可能对没有伤痕的水果产生损坏，导致消费者购买倾向下降。现有的分拣系统不能有效区分瘀伤水果，有些瘀伤在短时间内也无法辨别。尝试采用脉冲相位热成像的方法检测苹果的早期瘀伤[10]。试验装置包括两个卤素灯和一个控制加热脉冲时间的系统。在第一阶段的研究（没有热刺激），健康的和瘀伤区域的温差，和浅的、深的瘀伤之间的温差一样都接近0℃，这表明被动熱成像不能用作早期健康和瘀伤区域的检测。而经热刺激后，健全的苹果和瘀伤的苹果温差相当大。瘀伤部位的温度更低，Jonagold的变化范围为0.9～1.5℃，Champion的变化范围为0.9～1.8℃，Gloster苹果的变化范围为1.0～2.1℃。

5 果实成熟度评价

硬度和成熟度是水果和蔬菜质量重要的属性，可以通过视觉检、超声或压力测试仪确定这些参数。有一个非破坏可以检测水果和蔬菜成熟度的方法。使用VARIOS-CAN 2011热成像相机评估了使用热成像检测苹果（Jonag old， Cox）机械损伤、瘀伤和成熟度。他们的研究表明，机械损伤可以被局部温度下降的装置检测到。由于瘀伤的苹果可以不破坏苹果表皮而造成细胞缺陷且这种变化可以使其低0.1℃，因此热成像是无法测量瘀伤的。他们还建议苹果的成熟度能通过热成像检测成熟度，且不同品种的苹果能被区分即使他们有同样的成熟度。

Nanni等人[11]使用热成像猪肉的评估和屠宰线上火腿干腌的适合处理。使用ThermaCam P25热相机获得40头猪上左侧和右侧的火腿。他们的研究结果表明，在各种参数中，如PH、色值和火腿的缺陷（脉纹或红色的皮肤），平均温度没有差别。但是低脂肪皮的火腿表明一个重要的更高的表皮温度，这表明更低的热绝缘是由于更薄的皮下脂肪组织可能有更高的表皮温度。他们的结论是，热成像是一种快速，非侵入的，去估算火腿中脂肪含量的方法。

6 食品中的异物检测

农产品中的异物是一个重大的安全问题，目前常用的是视觉检测方法，如X射线机、可见光传感器等，而热成像为异物检测提供了另外一个思路。Warmann[12]使用Thermosensorik CMT 384热相机研究了榛子和异物一起通过传送带并微波加热（图1），冷却后获取热图像来分析榛子中的异物。研究表明，热成像可以检出异物，且能确定榛子是否为被昆虫叮咬或含有臭坚果。

图1 红外热成像技术用于食品中异物的检测

7 谷物的温度测绘

碎牛肉烹饪不足可能导致食源性疾病的大肠杆菌O157：H7，因此，有人建议有人建议煮碎牛肉饼至少在71℃（USDA 1998）。使用热成像记录牛肉饼从解冻到煮熟状态的温度变化。将熟牛肉沿着吹着平面切断，并在5秒内一出电锅，然后有Agema Thermovision 550热相机在1秒内获得其切断部位的图像。所观察的温度范围在54.4℃到73.9℃。这些都不是实际温度而是稍微有点低，由于牛肉饼迅速蒸发冷却。红外热成像表明，解冻状态比冻结状态的牛肉饼煮熟的内部温度更高、更一致。

使用热成像测定在工业微波干燥机（2，450 MHz）加热后谷物非均匀的表面温度。使用Therma-CAM SC500热相机去确定大麦，小麦、油菜籽的表面温度分布。微波处理后大麦、油菜、小麦的温度分别在72.5～117.5℃、65.9～97.5℃、73.4～108.8℃。因此，可以使用热成像确定谷物的表面温度分布，其重要的是是预测最终用途的质量。

8 包装

在包装行业面临的主要挑战之一是发展一种非破坏性技术去检测包装缺陷，如开裂，脱层，和空隙。研究了热成像识别包装缺陷的潜在应用。其原理是当热量施加到一个对象，它从热源扩散到周围的材料。材料中的任何缺陷影响扩散速率，结果又影响缺陷附近的温度，改变材料表面的温度分布，这可能被红外图像的表面热相应检测到。在这项研究中，一薄层的热界面材料夹着硅芯片和盖且4种不同的热界面材料样品被检测：没有热界面材料检测，热界面材料缺陷，缺少热界面材料，没有热界面材料。该测试系统包括加热源，含（3-5μm）红外热相机（3-5μm），数据采集和图像处理系统。结果表明，正常的表面和缺陷表面的温差在0.2～0.3℃。他们的结论是。热成像是一种非破坏性检测包装缺陷的工具。

9 结论

热成像技术在工业过程分析中的温度监测方面扮演着重要的角色。热成像技术在农作物缺水、灌溉调度，水果瘀伤、产量评估等方面已表现出其优越性，另外病原体和疾病的检测也表现出巨大的潜在应用。由于非接触、非破坏以及快速等在线检测的优点，热成像技术在各个领域的需求正快速增长，相信在不久的将来，将在农业和食品工业实现标准化检测标准。

【参考文献】

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

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[3]李瑞，刘涛，武威，等. 农业图像监测技术的应用与展望[J].中国农机化学报， 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.

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[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.