1. 魚類品質(zhì)檢測的重要性
人們普遍認為，魚、蝦和蟹等海鮮構成了營養(yǎng)和健康飲食的重要組成部分，因為它們是優(yōu)質(zhì)和易消化的動物蛋白、維生素和礦物質(zhì)的直接來源，以及主要與長鏈ω-3二十碳五烯酸和二十二碳六烯酸相關的特定多不飽和脂肪酸的供應。近年來消費者對這些水產(chǎn)品的需求有所增加，但也出現(xiàn)了相關問題，如食品摻假造假、營養(yǎng)損失、新鮮度品質(zhì)下降、線蟲污染，以及凍融、鹽漬、煙熏等加工因素、漁場、捕撈和上岸時間等捕撈因素造成的其他干擾和影響 (Cheng et al., 2014)。因此，食品安全和質(zhì)量控制與檢驗問題日益突出，嚴重影響了消費者的信心和接受度。特別是對于魚類來說，與此類海鮮相關的最困難的技術問題是它的脆弱性和易腐性，這對質(zhì)量參數(shù)有很大影響，包括保水能力、水分含量、脂肪和蛋白質(zhì)含量和結構、顏色、質(zhì)地和新鮮度。至于魚的新鮮度，它一直被認為是評估魚質(zhì)量的最重要綜合質(zhì)量屬性之一，無論是直接食用還是作為加工業(yè)的原材料。這個關鍵的新鮮度指標在很大程度上影響著安全性、營養(yǎng)質(zhì)量、可用性和可食用性，這主要是由物理、化學、生化和微生物過程產(chǎn)生的 (Cheng et al., 2015)。
隨著水產(chǎn)品貿(mào)易的日益全球化，制造商、消費者和政府監(jiān)管機構迫切需要尋找快速、可靠和實用的分析方法和技術來對水產(chǎn)品進行安全檢查和評估。更重要的是，在從農(nóng)場到餐桌的整個生產(chǎn)過程鏈中，防止食源性疾病的發(fā)生，避免消費者的嚴重健康危害，就是要證明原材料的優(yōu)良品質(zhì)，控制海產(chǎn)品的質(zhì)量，保持現(xiàn)代海產(chǎn)品業(yè)的健康發(fā)展。傳統(tǒng)的分析方法（感官評價、化學方法）通常耗時、破壞性強，并且需要訓練有素的人員或有毒污染。由于這些缺點和缺陷，這些方法通常不適合在線檢測和大規(guī)模作。因此，快速、非破壞性和可靠的技術和方法來確定魚類和其他海鮮的質(zhì)量，對漁業(yè)和消費者都有很大的好處。目前，新興的高光譜成像在食品質(zhì)量和安全評估方面比光譜學或計算機視覺更有利，因為它將光譜學和成像這兩種流行的技術集成到一個系統(tǒng)中。近年來，這種創(chuàng)新技術的能力在魚類和其他海鮮品質(zhì)檢測中得到了普遍發(fā)展。
2. 高光譜成像技術在魚類新鮮度檢測中的應用
為了滿足消費者對新鮮魚類的需求，零售商可能打算將冷凍解凍的魚類標記為新鮮魚類。然而，在每次凍融循環(huán)之后，魚中的一些蛋白質(zhì)、氨基酸和其他營養(yǎng)物質(zhì)會隨著水流失，從而改變魚的質(zhì)地和風味。它甚至可能導致微生物的生長，加速產(chǎn)品的變質(zhì)和變質(zhì)。從外觀上很難區(qū)分鮮魚和反復解凍的魚，因此檢測凍融魚對于保證魚的品質(zhì)和保護消費者利益具有重要意義。在以往的研究中，Shao et al. (2023)選取了160條小黃魚樣本，分為新鮮、凍融一次、凍融兩次和凍融三次四組，利用高光譜成像技術獲取了小黃魚的圖像（圖1）。通過灰度共生矩陣提取紋理特征，運用隨機蛙算法選取特征波長，構建LIBSVM分類模型和PLSR回歸模型。研究發(fā)現(xiàn)，基于特征波長和紋理特征融合建立的LIBSVM 模型分類準確率最高，達96.88%；PLSR模型預測小黃魚新鮮度性能良好，R2v=0.90，RPD=3.17。研究表明，高光譜成像技術可用于小黃魚新鮮度無損檢測，為水產(chǎn)品質(zhì)量檢測和品質(zhì)保障提供了技術支持。
圖1. 小黃魚的高光譜圖像采集
羅非魚是全球重要淡水魚，但肉質(zhì)易腐，其新鮮度評估對品質(zhì)把控意義重大。總揮發(fā)性堿氮（TVB-N）是評價水產(chǎn)品新鮮度的重要指標，Yu et al. (2021)利用可見近紅外（Vis-NIR）和近紅外（NIR）高光譜成像系統(tǒng)采集了4℃冷藏羅非魚片圖像（圖2），并測定TVB-N值，運用低級和中級數(shù)據(jù)融合及多種變量選擇方法建立預測模型。研究結果表明，在單數(shù)據(jù)塊中，Vis-NIR數(shù)據(jù)用GA算法、NIR數(shù)據(jù)用IRIV算法效果*佳；低級融合數(shù)據(jù)經(jīng)變量選擇后模型性能提升；中級融合數(shù)據(jù)中，CARS算法構建的模型*優(yōu)。此外，研究還利用最佳模型繪制TVB-N值可視化分布圖（圖3）。研究表明，高光譜成像結合數(shù)據(jù)融合分析在羅非魚片新鮮度無損評估方面具有高度可行性。
圖2. 羅非魚的高光譜圖像采集
圖3. 羅非魚片中 TVB-N 含量的可視化分布圖
鯖魚營養(yǎng)豐富但易變質(zhì)，其新鮮度評估至關重要。傳統(tǒng)評估方法存在諸多缺陷，而高光譜成像技術結合多元分析為無損檢測提供了新途徑。Ryu et al. (2024)等以96條鯖魚為研究樣本，設置5種存儲條件，在6天存儲期內(nèi)測定pH、TVB-N和K值，并采集278 - 1723nm的高光譜圖像（圖4）。運用PLSR、VIP-PLSR、SVR 和 VIP-SVR 模型進行分析，通過相關性分析去除噪聲像素，篩選顯著波長。結果表明，VIP-PLSR模型預測性能最佳，預測pH、TVB-N和K值的分別達0.86、0.86和0.91。基于pH、TVB-N和K值的最佳 VIP-PLSR 模型，使用高光譜圖像的像素級預測結果繪制了化學圖，如圖5所示。化學圖顯示了貯存期間新鮮度指標分布的變化。研究表明，高光譜成像結合多元回歸分析可定量無損評估鯖魚新鮮度，為魚類新鮮度檢測提供了有效方法。
圖4. 貯藏期的鯖魚樣品的平均光譜。（a）環(huán)境溫度;（b）冰鎮(zhèn);（c）冷藏;（d）冰箱中冷凍和解凍;（e）自來水中冷凍和解凍
圖5. 基于貯藏期間（第0-6天）像素預測的新鮮度指標的化學圖。（a） pH 值;（b）TVB-N;（c）K值
Hardy et al. (2024)使用高光譜相機（400–1000 nm）通過吸收光譜分析鮭魚片連續(xù)儲存4天。對所有變量（波長）進行優(yōu)化的K最近鄰分析，返回77.0%的存儲日預測（跨所有天數(shù)）的平均分類準確率。五主成分（PC）模型返回的平均準確率為73.7%（所有天）。與參考光譜匹配的高光譜圖像中光譜像素的直方圖分析顯示，隨著尾部底部圓角截面的圓角老化，損壞區(qū)域的破壞區(qū)域增加。總體而言，12個魚片區(qū)域中有5個區(qū)域顯示腐敗變質(zhì)單調(diào)增加（p值≈0.01）。雖然主成分分析顯示最重要的PC在幾天之間的分離最小，但通過使用高光譜數(shù)據(jù)規(guī)定的“新鮮"和“變質(zhì)"類標簽，這種情況得到了改善。通過平均光譜分析，600 nm附近吸光度帶的阻尼被確定為新鮮數(shù)據(jù)集和破壞數(shù)據(jù)集之間的主要判別因素。因此，在魚類新鮮度研究中應考慮樣品新鮮度的空間不均勻性，高光譜成像可以作為有用的工具來實現(xiàn)這一點。
圖6. 高光譜成像概述。（a）HSI系統(tǒng)（i）照片和 ii）示意圖。（b）鮭魚主魚片（綠色）和白蛋白（紅色）的分類;（i）分類區(qū)域，（ii）相關光譜（未縮放），（iii）定義的分類區(qū)域。（iv）魚片表面白蛋白的各個部分定義和分類。（c）參考圓角樣本（i）確定的分類區(qū)域和（ii）與（iii）彩色照片的相關光譜。在5%相似度閾值下使用標準縮放器。光譜范圍= 402–998 nm。（d） 將圓角初步分為頭部、尾部和三個參考部分。在（b）（i）和（c）（i）中，I=強度（任意單位）
Wu et al. (2025)創(chuàng)新性地將高光譜成像（HSI）技術與氣味成像傳感器（OIS）相結合，實現(xiàn)了對大型黃花魚中TVB-N含量的無損預測（圖7）。通過OIS捕獲魚體內(nèi)的氣體變化。在此之后，使用高光譜成像儀同時表征OIS和魚類樣本本身的高光譜信息。隨后，選擇魚眼和魚體區(qū)域作為兩個感興趣區(qū)域（ROI）來表示魚樣本的高光譜信息。比較來自魚眼和身體的ROI的HSI數(shù)據(jù)的建模性能，發(fā)現(xiàn)身體ROI可以更好地表示大型黃魚的腐敗信息。最后，應用數(shù)據(jù)融合分析不同數(shù)據(jù)源光譜信息配對融合的優(yōu)化效果。研究發(fā)現(xiàn)，OIS與大型黃魚體部位的HSI融合可以獲得具有預測集決定系數(shù)為 0.9506，為水產(chǎn)品安全評估提供了新的視角。
圖7. 使用OIS耦合HSI技術測量大型黃魚體內(nèi)TVB-N含量的示意圖
3. 高光譜成像技術在魚類摻假檢測中的應用
魚類和其他海鮮摻假是食品安全的一個重要方面，也是一種嚴重的欺詐行為，因為非法貿(mào)易商和企業(yè)經(jīng)常狡猾地利用更便宜、劣質(zhì)、不合格的原料和原料，作為高成本原料和優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的替代品。這種經(jīng)濟摻假的行為以不合理的價格欺騙了消費者，擾亂了市場的正常運作。Li et al. (2023)究兩個高光譜成像（HSI）系統(tǒng)分別覆蓋可見光和近紅外范圍（VNIR，397-1003 nm）和短波近紅外范圍（SWIR，935-1720 nm）的潛力（圖8），以快速準確地確定大西洋鮭魚糜中的摻假情況。手動制備含有11個摻假水平（0-100%（w/w），間隔10%）的摻假樣品。采用4種光譜預處理方法和5種特征波長選擇算法結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）建立預測摻假水平的定量模型。比較了兩個HSI系統(tǒng)的預測能力，以揭示最佳光譜檢測范圍。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)使用VNIR數(shù)據(jù)的建模結果總是優(yōu)于使用SWIR數(shù)據(jù)的建模結果。具體而言，VNIR的最佳預測來自組合模型SNV-CNN，平均值R2p、RMSEP和RPD分別為0.9885、3.3526和9.6882。SWIR的最佳性能來自組合模型 SNV-VCPA-IRIV-CNN，平均值R2p、RMSEP和RPD分別為 0.9839、3.9926和8.0251。此外，最佳模型成功地用于可視化了制備樣品中摻雜物的分布（圖9）。總體而言，這項研究表明，HSI與CNN 相結合是快速、無損和準確檢測大西洋鮭魚摻假的一種有前途的解決方案。此外，VNIR-HSI被認為具有更合理的檢測范圍，因為它的成本低，與SWIR-HSI相比具有更好的預測性。
圖8. 在（a）VNIR和（B）SWIR范圍內(nèi)不同摻雜水平的平均反射光譜
圖 9. VNIR-HSI和SWIR-HSI中不同摻雜水平樣品的可視化結果
Sanhueza et al. (2025)提出了使用多變量分析和可見-近紅外高光譜成像（HSI）的快速表征的魚，包括特定的形態(tài)感興趣的區(qū)域（ROI）在魚的圖像或intrasample 光譜變異性，物種分化和新鮮度評估的評價。這項研究涉及三個遠洋物種：沙丁魚（Strangomera lingincki）、銀漢魚（Odontesthes regia）和鳀魚（Engraulis ringens）。主成分分析（PCA），支持向量機回歸（SVM-R），偏最小二乘回歸（PLS-R），偏最小二乘判別分析（PLS-DA）作為多變量技術應用于這些目的。形態(tài)感興趣區(qū)的比較研究顯示，不同魚類區(qū)的光譜特征之間存在顯著差異。檢測到由于新鮮度損失而導致的反射強度的降低，并且使用SVM-R可以實現(xiàn)對這種新鮮度的預測，量化為“捕獲后的時間"，預測的相對誤差為9%。總體而言，可見-近紅外HSI，支持多變量分析，使研究物種之間的差異，突出了其作為一個強大的魚類物種識別和表征工具的潛力。
圖 10. HSI在魚類表征中的應用包括：a）分析不同的 ROI 以評估魚類的樣本內(nèi)光譜變異性，b）使用HSI作為中上層物種區(qū)分的工具，以及c）8小時內(nèi)的魚類新鮮度估計
Qin et al. (2020)開發(fā)了多模式高光譜成像技術來檢測魚片的替代和錯誤標記。以可見光和近紅外（VNIR）區(qū)域的反射率、365 nm紫外激發(fā)的熒光、短波紅外 （SWIR）區(qū)域的反射率和785 nm激光激發(fā)的拉曼光譜四種模式從魚片中獲取線掃描高光譜圖像。采用紅鯛魚、朱紅鯛魚、馬拉巴爾鯛魚、夏鱸魚、白鱸魚和羅非魚等6種魚片進行物種區(qū)分，凍融紅鯛魚片用于新鮮度評價（圖11）。所有魚片樣本都經(jīng)過DNA測試以驗證該物種。共有24個機器學習分類器，分為6類（即決策樹、判別分析、樸素貝葉斯分類器、支持向量機、k最近鄰分類器和集成分類器）用于魚類物種和新鮮度分類，使用三個不同數(shù)據(jù)集中的四種類型的光譜數(shù)據(jù)（即全光譜、主成分分析的*十個分量和通過順序特征選擇方法選擇的波段）。使用全VNIR反射光譜進行物種分類時，精度為100%，使用全SWIR反射光譜進行新鮮度分類時，精度為99.9%（圖12）。VNIR反射模式在物種和新鮮度檢查方面都提供了總體最佳性能，它將作為檢測魚片替換和錯誤標記的快速技術進一步研究。
圖 11. 魚片樣品的圖片：（a）用于物種區(qū)分研究的六種魚，以及（b）用于新鮮度評估研究的紅鯛魚片示例
圖 12. 使用線性支持向量機對魚類物種進行分類的混淆矩陣，該矩陣具有（a）VNIR反射率、（b）熒光、（c）SWIR反射率和（d）拉曼光譜的完整光譜數(shù)據(jù)
Xu et al. (2017)探索計算機視覺系統(tǒng)（CVS）和兩個高光譜成像 （HSI）系統(tǒng)的潛力，分別覆蓋可見光和短波近紅外范圍（400-1000 nm）和長波近紅外范圍（897-1753 nm），用于區(qū)分新鮮和冷藏條件下的有機和傳統(tǒng)養(yǎng)殖鮭魚片（圖12）。采用偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）分類器建立分類模型，對測試樣本進行識別和認證（圖13）。結果表明，高光譜判別性能遠遠優(yōu)于CVS。對于同一個驗證集，最高的正確分類率（CCR）相當于98.2%，在兩個SVM模型，一個是建立在400-1000 nm的全光譜變量，另一個是建立在同一光譜區(qū)域的四個最佳波長。最佳預測CVS的PLS-DA的CCR為83.6%的驗證，而HSI在897-1753 nm的最令人滿意的結果，通過應用SVM算法的全光譜區(qū)域，以及10個重要的波長，CCRs為92.7%的驗證。簡而言之，400-1000 nm的高光譜成像具有區(qū)分有機和傳統(tǒng)鮭魚片的最佳預測能力（圖14），而SVM分類器已被證實在該研究的情況下對于多變量分析非常強大。
圖 13. 識別分析全過程的關鍵步驟
圖 14. 樣本在470、490、510和630 nm的四個重要波長下獲得彩色圖像
4. 高光譜成像技術在魚類加工過程檢測中的應用
魚類加工業(yè)在保持魚糜產(chǎn)品質(zhì)量方面面臨重大挑戰(zhàn)，這可能會影響消費者吸引力和整體產(chǎn)品質(zhì)量。Xia et al. (2025)調(diào)查了在魚糜兩階段水浴加熱過程中使用高光譜成像對質(zhì)量變化進行快速、無損、在線監(jiān)測的使用。魚糜樣品在40°C下加熱 30分鐘，在90°C下加熱20分鐘，每5分鐘收集一次關鍵質(zhì)量指標的數(shù)據(jù)，包括凝膠強度、持水能力和白度。為全面評價魚糜在兩階段加熱過程中的品質(zhì)變化，利用高光譜成像開發(fā)了兩個模型：偏最小二乘法（PLS）模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡長短期記憶（CNN-LSTM）模型。創(chuàng)建了一個單獨的CNN-LSTM模型來同時預測多個質(zhì)量指標。盡管預測單個質(zhì)量指標的最佳模型略優(yōu)于多指標預測模型（R2p> 0.93，RPD >3.9），兩種方法都是有效的。此外，還對加熱過程中觀察到的質(zhì)量變化進行了可視化和分析（圖14）。這項研究表明，高光譜成像與化學計量學相結合，為預測魚糜熱加工過程中的質(zhì)量變化提供了一種無損、快速和在線的方法。這種方法滿足了行業(yè)對創(chuàng)新質(zhì)量評估工具的需求，并有可能提高加工魚糜市場的產(chǎn)品質(zhì)量和消費者滿意度。
圖 15. 單指標預測分布圖的優(yōu)化模型及可視化。(A-C)凝膠強度的*優(yōu)模型過程圖、回歸圖和可視化分布圖;（D-F）持水力的*優(yōu)模型過程圖、回歸圖和可視化分布圖;（G-I）*優(yōu)模型的損失圖、回歸圖和可視化分布圖
Ortega et al. (2025) 評估了高光譜成像在估計肝臟脂肪含量在三個商業(yè)相關的水產(chǎn)養(yǎng)殖物種：大西洋鮭魚，歐洲鱸魚，大西洋鱈魚。兩臺高光譜相機用于覆蓋不同的光譜范圍，包括可見光和近紅外（VNIR）和短波紅外（SWIR）區(qū)域（圖15）。偏最小二乘回歸（PLSR）模型的基礎上VNIR和SWIR光譜顯示中等至高精度預測肝臟脂肪（R2 =0.62-0.89），這取決于物種和波長區(qū)域。 三個物種的肝組織之間的光譜差異是不同的，因為是PLSR模型預測脂肪含量的回歸系數(shù)。這些結果證明了高光譜成像作為一種高通量方法來評估水產(chǎn)養(yǎng)殖魚類肝臟脂肪的實用性。
圖 16. 鮭魚（A）和鱸魚（B）肝臟脂肪預測圖。每個物種的三個圖像，從左到右：彩色圖像（RGB），可見光和近紅外（VNIR）和短波紅外（SWIR）
Wang et al. (2022) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與可見-近紅外高光譜成像（Vis-NIR hyperspectral imaging，HSI）技術相結合，對大黃魚魚片在低溫貯藏過程中的顏色變化進行監(jiān)測（圖16）。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FNN）被賦予了泄漏整流線性單元（Leaky-Relu）作為一種非線性定量分析模型。它提供了基于最佳光譜的顏色變化的準確預測能力（L*、a*和B*的R2分別為0.908、0.915和0.977；RMSEP分別為1.062、3.315和0.082）。最后，利用簡化的FNN-Leaky-Relu模型（S-FNN-L）可視化了魚片顏色參數(shù)的分布圖。實驗結果表明，HSI可以替代傳統(tǒng)的色度計，以快速、無創(chuàng)的方式測定魚片顏色的空間分布。
圖 17. 研究過程
總結與展望
高光譜成像技術憑借其集光譜分析與圖像處理于一體的優(yōu)勢，在魚類及其他海鮮的質(zhì)量檢測中展現(xiàn)出廣闊的應用前景。該技術可實現(xiàn)對魚類新鮮度、摻假行為、加工狀態(tài)及物種鑒別等多個品質(zhì)指標的快速、無損與高精度檢測。研究表明，高光譜成像結合多變量分析、機器學習算法和數(shù)據(jù)融合技術，能夠顯著提升檢測的準確性和可視化能力，為水產(chǎn)品從捕撈、加工到流通各環(huán)節(jié)的質(zhì)量控制提供了有力技術支持。盡管當前高光譜成像技術在實驗研究中取得了顯著進展，其在實際工業(yè)應用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如設備成本高、數(shù)據(jù)處理復雜及實時性不足等。未來的發(fā)展應聚焦于設備的便攜化、數(shù)據(jù)處理算法的優(yōu)化與自動化、以及與其他傳感技術（如氣味成像、拉曼光譜等）的融合應用。此外，還需加強高光譜數(shù)據(jù)庫的建設與標準化，推動其在水產(chǎn)品質(zhì)量檢測領域的產(chǎn)業(yè)化和規(guī)模化應用。
綜上所述，高光譜成像技術作為一種新興的智能檢測手段，具有推動海鮮產(chǎn)品質(zhì)量保障體系現(xiàn)代化的巨大潛力，將在未來水產(chǎn)品安全與品質(zhì)控制中發(fā)揮越來越重要的作用。
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