食品特性MRI检测系统技术方案

食品特性检测系统(10)包括：磁共振成像MRI装置(12)；输送机(14,16,18)，用于运送多个食品(11)，使得食品被MRI装置(12)成像，以生成MRI图像数据；和计算机，其被配置为以处理MRI图像数据，以增强图像数据，使得预定的食品特性是可识别的。系统(10)被配置为使得在使用时，多个食品(11)被输送机(14,16,18)运送，以使得所有的食品(11)被MRI装置(12)成像，以生成MRI图像数据，并且此MRI图像数据被计算机处理，以增强MRI图像数据，使得预定的食品特性是可识别的。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】食品特性MRI检测系统
本专利技术涉及一种食品特性检测系统，尤其涉及一种水果特性检测系统。
技术介绍
消费者喜爱水果，尤其是柑橘类水果或软柑橘，例如柑橘，小蜜橘和无籽的橙子。因此，需要能够无损地选择无籽的水果来提供给消费者。为了给量大的零售商(例如超市)提供无籽水果，需要以非常高的速度来执行这种水果无损检测，例如以每分钟350个水果的速度，就是大约每秒6个水果。这是水果需要被水果供应商处理、以提供给超市的典型速度。这是非常苛刻的标准。消费者通常更喜欢更甜的水果。需要水果提供商能够以非常高的速度无损地选择相对含糖量更高的水果来提供给超市。很多用来无损地评估水果品质的方法已经在现有技术中被公开了。主要的途径是使用光学技术，例如，激光或者发光二极管(LEDs)。例如，公开号为US2015-021478的美国专利申请(大星科技有限公司)和美国专利US5708271(住友金属矿山株式会社)公开了使用LED光源测量水果中的含糖量；美国专利US6504154(住友金属矿山株式会社)公开了使用激光束来无损地测量含糖量。日本专利申请JPH09-196869(神户制钢公司)公开了使用核磁共振(NMR)方法无损测量瓜的成熟度，特别是含糖量。基于重量和NMR信号使用NMR来判断种子在水果中的存在，已经在日本专利申请JPH09-127029(三菱重工)中被公开。NMR与磁共振成像(MRI)相结合来检测橙子中的籽已经为人所知。例如，奥唐纳、费根和卡伦所著的《食品工业过程分析技术》(斯普林格出版公司，纽约，ISBN978-1-4939-0310-8)中第六章描述了一种装置，其使用NMR、MRI与图像处理的结合来检测橙子中的籽。此装置使用1特斯拉(T)的磁场，通过测量橙子的相位编码NMR信号，来同时对三个橙子成像。除了成像之外，该装置还测量每种水果的T2弛豫，并将该值与其中的冻害量相关联。T2是自旋或横向弛豫时间。它是由于自旋之间的相互作用，在与静磁场成一定角度取向的自旋之间的相位相干性丧失的时间常数。尽管文章中提供的示例性图像表明最小分辨率大约为1mm×1mm像素，但没有明确给出进一步的技术信息。然而，尽管此公开描述了同时对三个橙子成像，但显然没有公开或甚至暗示如何快速对三个橙子进行成像。低吞吐量似乎会使这种方法不适合在之前所描述的工厂中使用。另外，在此章中也描述了一种磁共振成像系统，其接合到一个用来检测柑橘类水果的籽的水果输送机上。有两个籽的小甜橘的MRI图像以高分辨率显示。这样的高分辨率图像将很慢获得，因此在输送机上通过此MRI系统的水果的吞吐将会很慢，或者在一个高吞吐量的装置中只有部分的小甜橘可以被成像。NMR技术(不使用MRI)在整个水果样品上产生了一个核磁共振信号。在现有技术中描述的装置中，获得足够的NMR信号非常缓慢。MRI产生样品图像，该样品图像包括三维样品的二维切片中的内部。NMR和事实上MRI本质上是低信噪比过程。所公开的技术不足以在如上所述的现代水果加工厂所需的快速下评估水果。所描述的光学技术不提供如上所述的现代水果加工厂所需的快速下评估柑橘类水果中籽的存在的能力。
技术实现思路
本申请的专利技术人已经认识到，通过使用低分辨率磁共振成像(MRI)和来自水果的低分辨率MRI图像的图像数据的计算机化处理，以增强或提高在输送机上的快速输送通过MRI扫描仪的水果图像，水果形式的食品(特别是柑橘类水果或软柑橘，例如橘、小蜜橘和橙子)的一个或更多特性可被非常迅速地自动检测。这是非常令人惊讶的，因为MRI本质上是被认为是非常缓慢的低信噪比成像过程。本申请的专利技术人已经认识到，以超过每分钟200个水果的速度(例如超过每分钟300个水果，大约每分钟350个水果或每分钟350个水果)在输送机上行进的每个水果可通过此方法被自动检测，以评估水果的一个或更多特性。本专利技术的实施例提供了一种以果籽检测系统形式的水果特性检测系统，此系统大大增加了扫描的吞吐量。以白利糖度或含糖量形式的水果特性的测量和/或其他水果化学成分的测量也可以在水果工厂内以商业上可行的吞吐量范围提供。本专利技术的各个方面在下面的独立权利要求中进行了限定，现在将参考该独立权利要求。有利的特征在从属权利要求中阐述。在此所描述的食品或水果特性检测系统的实施例，通过生成穿过食品(水果)的MRI图像，然后应用图像处理算法来增强或提高图像的相关部分，使得预定的食品特性(或籽)是可以识别的，然后执行食品特性的自动检测处理，来识别以水果(特别是小蜜橘、柑橘和橙子)中的籽为形式的预定的食品特性的存在。通常，未增强的低分辨率图像会因为籽的存在而在大的图像块或像素点中显示出影像对比的微小变化。然而，就本质而言，这不能被确认为是一个籽。然而，此图像处理算法以特定的方式增强了这种对比，使得籽的存在是可识别的。每个橙子的特征T2弛豫时间可通过使用著名的CarrPurcellMeiboomGill(CPMG)回波序列来测量，并且此值被用来确定水果的白利糖度水平。替代性地或附加性地，食品检测系统的计算机可被配置为检测化学成分，例如至少一种预定的化学物类。通过提供非常快速的成像或高水果吞吐量，例如每分钟350个柑橘、小蜜橘或橙子，本文描述的水果特性检测系统的实施例不同于已知的装置。这是通过与已知的MRI采集方式相反的技术和方法的结合实现的。首先，生成的图像的分辨率远低于正常，例如医学诊断成像(例如，大于0.5mm到2mm乘以0.5mm到2mm或1mm乘以1mm像素的MRI图像)所需的分辨率。MRI图像是直接从MRI设备或光谱仪中导出的。MRI图像是未经图像处理以增强图像的图像。通过使用低分辨率MRI图像，整个图像采集过程中耗时的相位编码步骤的数量很低。用于进行籽检测过程的例程或图像处理基于机器学习算法。它们经过专门训练以识别生成的粗略图像中的籽。另外，水果特性检测系统的MRI设备的实施例使用定制射频(RF)收发器线圈组件，此组件允许在一个均匀体积的施加磁场内同时成像多个水果，例如六个桔子。该阵列及其设计提供了并行成像技术以并入数据收集过程。这样，相位编码步骤的数量可以再次减少并且相应地加速成像速率。该过程允许穿过每一水果中成像多个切片，而不会影响采集时间。图像处理软件需要多个切片来准确确定每个橙子的整个体积中是否存在籽。已经认识到，使用所谓的“半傅立叶”k空间总体策略来实现图像获取时间的进一步减少。这些方案使用k空间域的固有对称性来复制数据值，而不是直接测量它们。因此，数量减少了的数据收集可以产生相同数量的成像信息。这直接减少了所需的成像时间。在本专利技术的实施例中，使用CPMG回声序列同时测量每个单独水果的T2弛豫时间。这是在成像完成后进行的。此外，这通过RF线圈阵列的特定构造而成为可能。硬件和软件都可以分析结果图像和弛豫值以最大化处理速度。不需要额外或并行的NMR数据。装置将在以下被更为详细地阐释并且以食品特性检测系统的形式，包括：磁共振成像MRI装置；输送机，用于输送多个食品，使得食品被MRI设备成像以生成MRI图像数据机；和计算机，其被配置为处理MRI图像数据以增强图像数据，以使得预定的食品项目特性可识别。该系统被配置为使得在使用中，多个食品被输送机运送，使得食品被MRI装置成像以生成MRI图像数据，并且本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种食物特性检测系统，所述系统包括：磁共振成像MRI装置；输送机，用于输送食品，以使得所述食品被所述MRI装置成像从而生成MRI图像数据；计算机，被配置为处理所述MRI图像数据，以增强所述所述图像数据，使得预定的食品特性是可识别的；所述系统被配置为使得在使用时，所述输送机运送多个食品，以使得所述食品被所述MRI装置成像，从而生成MRI图像数据，并且，所述MRI图像数据被所述计算机处理，以增强所述MRI图像数据，使得所述预定的食品特性是可识别的。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.10.12 GB 1518039.1;2015.10.12 GB 1518040.91.一种食物特性检测系统，所述系统包括：磁共振成像MRI装置；输送机，用于输送食品，以使得所述食品被所述MRI装置成像从而生成MRI图像数据；计算机，被配置为处理所述MRI图像数据，以增强所述所述图像数据，使得预定的食品特性是可识别的；所述系统被配置为使得在使用时，所述输送机运送多个食品，以使得所述食品被所述MRI装置成像，从而生成MRI图像数据，并且，所述MRI图像数据被所述计算机处理，以增强所述MRI图像数据，使得所述预定的食品特性是可识别的。2.根据权利要求1所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述食品包括水果。3.根据权利要求2所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述水果包括柑橘类水果或软柑橘，例如橘、小蜜橘或橙子。4.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述预定的食品特性包括存在至少一个籽。5.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述计算机被配置为检测以下中至少一个：糖水平；和化学成分。6.根据权利要求5所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述化学成分包括至少一种预定的化学物质。7.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述MRI装置包括一个永磁体以提供磁场。8.根据权利要求7所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述磁场的强度在0.4特斯拉和2特斯拉之间。9.根据权利要求8所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述磁场的强度在0.6特斯拉和1.5特斯拉之间。10.根据权利要求9所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述磁场的强度为1特斯拉。11.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述永磁体具有C形横截面。12.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述MRI装置被配置为使用自旋回波脉冲序列、快速自旋回波脉冲序列、梯度回波序列或多层多回波脉冲序列以对食品成像。13.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述MRI装置被配置为对多个二维切片中的每个食品进行成像。14.根据权利要求13所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述MRI装置被配置为使用相位编码对多个二维切片中的每个食品进行成像。15.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，来自所述MRI装置的所述图像数据是通过部分k空间采样而取得的。16.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，来自所述MRI装置的所述图像数据具有为0.5mm到2mm乘0.5mm到2mm的分辨率。17.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，来自所述MRI装置的所述图像数据具有为1mm乘1mm或2mm乘2mm的分辨率。18.根据以上权利要求中任一项所述的食物特性检测系统，其特征在于，所述MRI装置和输送机被...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德鲁·约翰·帕特曼，李晓东，杰里米·罗杰·让巴蒂斯特·奥登，特雷弗·弗朗西斯·比恩，克里斯托弗·斯图尔特·罗伯茨，
申请(专利权)人：MM英国有限公司，
类型：发明
国别省市：英国,GB