鑑別地溝油-具有中國特色的光譜學難題

1666 年,英國,為了躲避瘟疫,年輕的牛頓回到了鄉下老家度假,但他卻沒有無所事事的閒玩,在這一年,他獨立完成了幾項開天闢地的工作,包括髮明微積分(流數)和萬有引力的開創性研究。但除此之外,他還做了一個實驗:在暗室中引入一束太陽光,讓它通過稜鏡,在稜鏡後面的白屏上,看到了紅、橙、黃、綠、蘭、靛、紫七種顏色的光分散在不同位置上 - 形成一道彩虹。這種現象叫作光譜,這個實驗就是光譜的起源。

350 年後的 2014 年,中國,一個叫做“百度”的公司發佈了一個令人“驚喜”的產品 - “筷搜”,宣稱能夠檢測地溝油,水的重金屬含量,PH 值,甚至水果產地。而其中所依據的原理,正是牛頓開創的光譜學。

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然而百度的這場宣傳很快遭到了眾多質疑,因為以現有的技術水平,很難想象能夠在筷子這麼狹小的空間內安裝如此高科技的儀器,更何況所謂檢測水果產地的說法在邏輯上也靠不住。

在物質檢測方面,要想快速,無損地得到結果,使用光譜儀進行光譜學研究是最佳的選擇。然而這種儀器傳統上都是實驗室所用的體型龐大,價格昂貴的臺式儀表,還要有計算機軟件的配合才能完成分析工作。

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實驗室所用的臺式光譜儀

即便是一些廠商開發的小型便攜式光譜儀,也不至於能夠縮小到筷子裡去。

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便攜式光譜儀

很顯然百度的這款產品,要麼就是故意引起關注的營銷行為,要麼就是低估了技術難度的天真妄想。不過可疑的是,他們發佈產品時間正好是那一年的 4 月 1 日 - 即西方“愚人節”。雖然後來百度又在技術大會上宣佈要量產,但是至今仍沒有看到產品出來。

百度做不到的事情,別人卻在踏踏實實地做

韓國的 Stratio 公司是一家智能硬件開發商,最近他們發佈了名為“LinkSquare”的類似於馬克筆的手持設備,可通過 Wi-Fi 連接到智能手機應用程序。根據 Stratio 首席戰略官的說法,該產品內含的光譜儀可工作在可見光和近紅外(NIR)波段,最高可達 1000nm,光學分辨率約為 5nm。它是一款外觀時尚的個人用產品。LinkSquare 應用程序允許用戶驗證藥物的真實性,識別某些類型的皮膚癌,識別新鮮金槍魚的腐爛程度,甚至估計巧克力中可可的百分比。

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LinkSquare 檢測器可檢查各種生活日用品的成分

同樣還有美國伊利諾伊大學的坎寧安教授開發的手機外置光譜分析支架。

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這款支架能夠分析血氧內血紅蛋白,鐵的含量,只需用手機攝像頭對準手掌掃描一下。

中國企業長虹在 2017 年拉斯維加斯消費電子展上也展出了能夠監測身體健康指標的長虹 H2 智能手機,直接就把光譜分析功能放進了手機裡面。

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儘管這些產品還只處於實驗室的樣機階段,能夠檢測的項目也很有限,但比起宣傳所謂“掃一掃就能知道水果產地”的誇大其辭,還是顯得更踏實和實事求是。

而這類產品能夠實現,最大的前提就在於光譜儀的變革。

光譜儀簡史

雖然牛頓以其天才發現了太陽光內包含豐富的光譜成分,但受當時光學技術的限制,很長時間這一發現都沒有引起人們的重視。直到 1859 年克希霍夫和本生為了研究金屬的光譜自己設計和製造了一種完善的分光裝置,這個裝置就是世界上第一臺實用的光譜儀器。

而光譜儀真正得到廣泛應用是在採用光柵作為分光裝置後。光柵具有十分精細地分開光波長的能力,現代光譜儀普遍可達到 5nm 以下的分辨率。

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光柵就是一塊基板上週期性刻蝕一些條形凹槽,利用光的干涉原理,將不同波長的光透射到不同的位置,然後測量這些位置的光強度,即可知道光線內各種波長成分的含量。

在物質分析場合,由於不同物質,比如氧氣,鐵離子,蛋白質等對某些特定波長的光有吸收作用。因此,我們通過測量光線在含有這些物質的物體表面反射後光的波長成分 - 也就是光譜後,即可計算出物體表面各種物質的含量,從而鑑定,或識別物體的真實屬性。

要想達到精細地分辨能力,光譜儀需要使用很多精密的光學元件,這對光譜儀小型化提出了挑戰。所幸隨著近些年光學器件小型化技術的發展,光譜儀已經能夠不斷縮小體積,這才有了上述科技產品的誕生。

挑戰在數據

然而,得到光譜只是工作的第一步,挑戰還在於對數據的分析。因為我們得到光譜圖通常是這樣的

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面對繁多複雜的測試數據,如何排除干擾得到真正的結果,是對算法設計和計算能力的真正挑戰。

為此,業界開始引入人工智能(AI)來強化數據的分析能力。比如前面提到的 Stratio 公司正在使用機器學習算法為客戶設計 applet,所依賴的數據來自於客戶上傳到公司的服務器。

光譜儀的中國嬗變

百度的“筷搜”之所以遲遲不能出來,如果不是他們本來就沒有重視的話,那麼最大的可能就是對“地溝油”的檢測無法達到目標所致。

但中國人對地溝油的恐懼,促使研究這類小型光譜檢測儀的企業都希望解決這一問題,然而偏偏這卻是最大的難題。因為如果深入到分子層面,地溝油其實與正規油的成分非常相似,反映在光譜圖上,就是相似的吸收譜線,這給識別算法提出了極大的挑戰。

因為這個中國特色的問題,國內的光譜檢測需要更為先進的技術,如果有人真能解決,那就可堪稱不折不扣的“大國重器”了。


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