不得不知红外线热像仪在新鲜食物监测中的应用！

　　将红外线热成像技术应用于全球分销市场，既可用于产品质量维护，也可用于食品监测，这将有助于控制易腐食品等易腐烂食品的临界温度。另外，在销售点停电可能是灾难性的，所以预防性地使用红外热成像技术监测冷冻和新鲜食物是至关重要的。比如，冷藏室中的微气候监测可以降低产品早衰的威胁，从而在降低分散的同时提高食品的性和货架期。热成象分析时，各种参数和变量都会影响辐射测量，从而影响分析结果。有些研究者已经利用红外热成像技术来监测苹果的热量，在这种方法中，卤素灯作为热源来热量的读取。

　　该研究表明，红外热成像技术不仅可用于对周围环境温度均匀性的分析，还可用于对各种食物温度均匀性的分析。举例来说，在大型冷藏室中，安装多个能遥控不同产品的微气候和温度的红外线热像仪是很重要的。在工业界看来，可以利用红外热像仪对市场的食品环境进行监控，从而验证了把对新产品进行热像仪分析作为追踪过程的一部分，从而优化了食品的追踪。红外热成像技术能地避免仓库路径上和货架上的产品分布温度不均，同时检测设备的热扩散。红外热成象技术可以验证热量、异常或不规则的温度分布给食品带来的伤害。

　　此外，还开展了对肉类和蔬菜质量的红外热成像检测研究，表明图像处理是每一种产品质量的工具。这是一个肉样在实验中所用到的红外热像的一个例子。为食品监测中新鲜产品的状态监测提供了进一步的决策支持系统，为红外热成像图像分析领域提供了新的思路。其中一种思路是将K-means聚类算法应用到红外热成像图像中，以便更好地突出冰箱环境中不同区域（温度特征相似的区域分组），并对每一种新鲜食品的受损区域进行分类。另外一种用于红外热像的方法是基于ANN-ANN-的人工神经网络，它可以对不同的进行分类。

　　将肉类产品放置在冷藏室一小时是危险的，定义为降低食物伤害风险的实验证明了这一点。本研究也将放在利用K-Means算法加强对不同温度下食物的聚类分析来描述局部区域。同时还提供了与距离、视角和技术分辨率相关的其它温度记录图的采集。对新鲜食品可采用推荐的方法，同时实时检测食品质量和保护环境温度。

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