人造植物肉在其原料运输、 制糜和包装等加工环节时有发生异物污染事件, 误食异物会严重损害人的身体健康。 常规食品异物检测方法容易检测出如金属、 石头等坚硬、 深色异物, 而软质、 浅色、 透明异物却是食品异物污染事件中的主要来源且是检测的难点。 根据异物和人造肉各自化学组成成分的差异, 提出了一种人造肉中低色度差异物的高光谱成像检测方法, 根据异物与人造肉光谱信息的差异, 建立模式识别模型, 来进行人造肉中低色度差异物的判别, 最后结合数字图像处理技术对异物进行空间分布可视化。 选取了聚碳酸酯(PC)、 涤纶树脂(PET)、 聚氯乙烯(PVC)、 硅胶、 玻璃五种食品生产加工过程中常见的低色度差异物为研究对象, 模拟人造肉压片的工业制作流程, 将异物混入人造肉肉糜中, 制备混有异物的人造肉样品, 分别采集异物和人造肉感兴趣区域(ROI)的反射高光谱数据, 采用SG, SNVT, MSC, VN, 1ST及2ND六种不同的光谱预处理方法对原始光谱数据进行预处理, 然后采用主成分分析法(PCA)对预处理后的光谱数据降维, 采用连续投影算法(SPA)提取人造肉的特征波长。 分别以全波段光谱、 特征波长和主成分变量作为模式识别模型输入变量, 对比LDA, KNN, BP-ANN, LS-SVM四种模式识别模型的准确率, 优选出最佳的定性识别模型, 设置优选模型异物类别输出变量为1、 人造肉类别为0, 生成二值图像, 再结合数字图像处理技术实现人造肉中异物分布可视化, 进而实现人造肉中低色度差异物的识别。 结果表明, 采用SG预处理后的光谱在降噪方面优于其他预处理方式。 SPA法优选了人造肉10个特征波长。 全波段主成分变量结合BP-ANN模型的检测效果最佳, 准确率达98.33%。 验证了高光谱技术应用于人造肉中低色度差异物检测的可行性。

珍珠的颜色是影响其品质最关键因素之一。 目前珍珠颜色的研究大多集中在不同颜色珍珠的组成元素、 致色机理及结构差异, 但对于如何直观分辨同种颜色珍珠的研究却很少。 选用三批产自安徽不同时期的淡水养殖白色珍珠, 对其进行色度学、 激光拉曼光谱测试及宝石显微镜观察, 建立白色系淡水养殖珍珠的白度值与拉曼光谱的关系并结合宝石显微镜的观察对其颜色等级的划分提供依据。 运用亨特白度公式, W_HT=100-[(100-L^*)²+a^*2+b^*2]^1/2计算出不同珍珠样品的白度值, 再与拉曼光谱中由C—C伸缩振动引起的1 132 cm^-1峰的峰面积和由[CO₃]^2-对称伸缩振动引起的文石峰面积的比值即R值进行对比发现, 淡水养殖白色珍珠的白度值与拉曼光谱中的R值成反比。 运用SPSS聚类分析对安徽产淡水养殖白色珍珠进行颜色分级, 可将其白度值划分为85以上, 85~80, 80~75和75以下四个区间, 白度值在85以上为最白, 85~80之间为较白, 80~75之间为中等白度, 75以下为最差。 安徽产淡水养殖白色珍珠的表面形貌观察发现, 白度值在85以上的珍珠表面较光滑且光泽度很强, 白度值在85~80之间的珍珠表面有一部分缺陷但光泽度较强, 白度值在80~75之间的珍珠则有较明显的缺陷光泽度也一般, 而白度值在75以下的珍珠表面则缺陷较多且光泽度较差。 珍珠表面的光滑度和光泽度会影响珍珠白度。 白度值和拉曼光谱中R值的大小均可定量表示安徽产淡水养殖白色珍珠的洁白程度, 两者之间存在一定的对应关系, 即白度值越大, 拉曼光谱中的R值越小, 珍珠越白; 珍珠表面的光滑度和光泽度可以作为评判珍珠洁白程度的辅助依据。 综合利用淡水养殖白色珍珠的色度学参数和拉曼光谱, 再结合显微结构观察对其洁白程度进行区分这也可以为淡水养殖白色珍珠颜色等级的划分提供理论依据。

研究了TFT基板中氮化硅膜层对TFT-LCD终端产品侧视角白画面色偏的影响，填补了TFT膜层与TFT-LCD侧视角白画面色偏的研究欠缺，为类似的光学色度不良改善提供了有益的参考。通过大量的实验测试和仿真模拟，探索了氧化硅膜层厚度对侧视角白画面色偏的影响规律。结果表明，氮化硅膜层是一个影响色偏量和色偏方向的关键因素，其中栅极绝缘层（GI）和第一钝化绝缘层（PVX1）对色偏的影响较大，而第二钝化绝缘层（PVX2）对色偏的影响较小，氮化硅厚度与白画面侧视角色偏程度呈非线性相关。以某款HADS产品为例，其中氮化硅膜层包括栅极绝缘层（320 nm）、第一钝化绝缘层（100 nm）和第二钝化绝缘层（200 nm）。基于单因子实验结果和模拟结果，综合考虑电学特性和产能影响，采用PVX1 140 nm作为改善条件，对侧视角白画面发红改善有效，即宏观观察无发红现象且实测数据都满足产品规格。