类型a：学术研究报告

作者及机构
本研究的通讯作者为南京财经大学食品科学与工程学院的Yong Fang（方勇），合作者包括南京财经大学的Fei Shen（沈飞）、Yi Huang（黄毅）、Peng Li（李鹏）、Qin Liu（刘琴）、Qiuhui Hu（胡秋辉），南京林业大学机械电子工程学院的Xuesong Jiang（蒋雪松），以及浙江农林大学农业与食品科学学院的Xingquan Liu（刘兴泉）。研究发表于Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy期刊，2020年出版，卷229，文章编号118012。

学术背景
本研究属于食品质量安全与农业工程交叉领域，聚焦于粮食储存过程中的真菌污染快速检测技术。玉米是全球重要的粮食作物，但在储存过程中易受曲霉属（Aspergillus spp.）和镰刀菌属（Fusarium spp.）等产毒真菌污染，导致霉变和霉菌毒素积累，威胁人类健康。传统检测方法（如平板计数、PCR等）虽准确但耗时且难以在线应用。因此，研究团队提出结合可见光/近红外光谱（Vis/NIR spectroscopy）和计算机视觉（computer vision）技术，开发一种快速、非破坏性的在线检测方案，旨在通过多源数据融合提高检测精度。

研究目标包括：
1. 验证光谱与图像信息与玉米真菌污染的相关性；
2. 提取代表性特征用于建模；
3. 融合两类特征以提升定性（真菌种类识别）和定量（污染程度预测）分析能力。

研究流程
1. 样本制备与真菌接种
- 样本来源：新鲜玉米（品种“苏玉20”，水分含量17%），经钴-60辐照灭菌后分为6组（5组接种不同真菌，1组对照）。
- 真菌菌株：包括4种曲霉（如A. niger 186380）和1种镰刀菌（F. proliferatum 195647），孢子浓度调整为1×10⁵ CFU/mL。
- 培养条件：28°C、85%相对湿度下储存15天，定期取样（第0、6、9、12、15天），共270组样本。

1. 在线数据采集系统开发

   • 光谱单元：采用Zeiss MCS 600光谱仪（600–1600 nm），集成卤素灯光源和光纤探头，采集速度0.15 m/s。
     
   • 视觉单元：配备CCD相机和环形LED光源，分辨率1280×960像素，同步触发采集图像。
     
   • 创新设计：通过触发传感器协调光谱与图像采集，确保数据时空一致性。
     

2. 数据预处理与特征提取

   • 光谱处理：采用多元散射校正（MSC）和竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波长。
     
   • 图像处理：从RGB和HSI颜色模型中提取12项颜色特征（如均值、方差）。
     

3. 建模与分析

   • 定性分析：主成分分析（PCA）观察样本聚类趋势；线性判别分析（LDA）分类真菌种类和污染等级。
     
   • 定量分析：偏最小二乘回归（PLSR）预测菌落总数（log CFU/g），评估指标包括RMSEP和RPD。
     

主要结果
1. 真菌生长动态
- 储存12天后，污染样本菌落数超过7.0 log CFU/g（高度霉变），对照组因辐照保持低污染水平（图2）。

1. 光谱与图像响应特征

   • 光谱：600–900 nm吸收增强与霉变导致的颜色变暗相关；1200–1600 nm散射增加反映内部结构破坏（图3a-b）。
     
   • 图像：霉变后期样本表面被菌丝覆盖，颜色差异显著（图4a）。
     

2. 分类与预测性能

   • 真菌种类识别：融合特征使LDA模型在第12天的分类准确率达100%，较单一特征提升至少5.6%（表1）。
     
   • 污染程度判别：融合模型对“轻度霉变”和“高度霉变”的预测准确率为92.2%，优于单一技术（图6）。
     
   • 菌落数定量：PLSR融合模型的RMSEP为0.617 log CFU/g，较单一光谱和图像数据分别降低25.0%和17.4%（表2，图7）。
     

结论与价值
1. 科学价值：首次证实Vis/NIR光谱与计算机视觉的融合可显著提升粮食真菌污染的在线检测精度，为多模态传感技术应用提供范例。
2. 应用价值：该系统适用于粮库、加工厂的快速筛查，有助于阻断霉变粮食进入食品链。

研究亮点
- 方法创新：开发了同步采集光谱与图像的在线系统，速度达0.15 m/s；
- 算法优化：CARS算法高效提取光谱特征，融合策略克服单一技术局限性；
- 跨学科应用：结合化学计量学与机器视觉，推动粮食储存智能化。

其他价值
研究为间接检测霉菌毒素提供了技术基础，未来需扩展至多菌种混合污染场景，并优化抗干扰能力。

（注：文中图表编号与原文献一致，具体数据可参考原文附图附表。）