果蔬品質(zhì)檢測(cè)對(duì)我國(guó)水果生產(chǎn)、消費(fèi)及出口都十分重要，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法需要破壞樣品，產(chǎn)生的廢棄物極易污染環(huán)境。為了表征被測(cè)對(duì)象的外部特征和內(nèi)部信息，實(shí)現(xiàn)果蔬品質(zhì)的快速無(wú)損檢測(cè)，我們就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用。

高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用：

1.果蔬外部品質(zhì)檢測(cè)

果蔬的外部品質(zhì)主要包括顏色、紋理、形狀、大小、表面污染和表面缺陷等特征，外部品質(zhì)是果蔬品質(zhì)的最直接體現(xiàn)。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)較為明顯的外觀特征的自動(dòng)檢測(cè)，但是對(duì)于果蔬輕微損傷、腐敗、凍傷等大部分特征不明顯的外部特征則需要結(jié)合圖像技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)。區(qū)別于傳統(tǒng)的二維成像技術(shù)，高光譜成像技術(shù)可以獲得不同光譜維度上的圖像信息，更有利于果蔬外部品質(zhì)的檢測(cè)分析。

近年來(lái)大量的國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用高光譜成像技術(shù)對(duì)果蔬的損傷、腐爛、凍傷等外部品質(zhì)進(jìn)行了探索研究。

2.果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)

果蔬內(nèi)部品質(zhì)主要包括糖度、硬度、酸度、水分、pH、可溶性固形物、淀粉含量等指標(biāo)?？扇苄怨绦挝锖渴侵腹咧兴腥苡谒幕衔锏目偡Q，包括可溶性糖類、酸、維生素、礦物質(zhì)等，它是果蔬重要的內(nèi)部品質(zhì)之一，因此，利用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)果蔬中可溶性固形物含量成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。例如，研究人員利用高光譜成像技術(shù)（400～1000nm）無(wú)損檢測(cè)草莓的含水量、可溶性固形物和酸度等品質(zhì)指標(biāo)，利用偏最小二乘和多元線性回歸對(duì)測(cè)定指標(biāo)進(jìn)行建模，模型結(jié)果較優(yōu)，相關(guān)系數(shù)為0.92。同時(shí)利用灰度共生矩陣進(jìn)行紋理分析，結(jié)果表明，分類精度達(dá)到 89.61%。

高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)中的前景：

高光譜成像技術(shù)能獲取待測(cè)樣品較豐富的圖像和光譜信息，同時(shí)對(duì)果蔬外部和內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)，因而具有廣闊的應(yīng)用前景。

1.高光譜信息豐富，但冗余信息多。要提高高光譜數(shù)據(jù)采集和處理的速度，研制便攜式儀器，與GPS和無(wú)線傳輸技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的精準(zhǔn)獲取、解析，是高光譜成像技術(shù)的重要發(fā)展方向。

2.穩(wěn)健性的數(shù)學(xué)模型。開發(fā)面向高光譜的分析處理軟件，研究高光譜數(shù)據(jù)建模算法，提高數(shù)學(xué)模型的魯棒性，為高光譜成像技術(shù)的推廣提供軟件支撐。

3.高光譜成像技術(shù)兼?zhèn)淇梢姽鈭D像與光譜兩者的優(yōu)點(diǎn)。高光譜成像技術(shù)可檢測(cè)水果品質(zhì)（果面缺陷、可溶性固形物、水分、堅(jiān)實(shí)度、內(nèi)部缺陷、表面污染等）及蔬菜品質(zhì)（含水率、損傷、長(zhǎng)勢(shì)等），在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面有著重要的應(yīng)用前景。