高光谱成像技术在农产品品质无损检测中的应用

随着人们生活水平的提高，人们对农产品内外品质的要求也越来越严格。传统的目视检测及化学检测等方法已经无法满足农产品品质检测的需求，而高光谱成像技术作为一种经济、准确、简便、实时、无损的快速检测方法，不但可以解决上述问题，还可应用到农产品的其他定量及定性分析上。本文介绍了高光谱成像技术在农产品品质无损检测中的应用。

高光谱成像技术的检测原理：

高光谱成像是一种在测得连续光谱的同时又获得样品空间位置的成像技术，兼具了光谱分析和图像处理的特点。光谱分析是检测物质内在成分的常用手段，当样品与电磁辐射相互作用时，其反射或透射的电磁波若按波长大小排列就可形成光谱。而不同物质其内部原子、分子的组成结构或排序不同会形成独特的能带结构，这样形成的光谱参数和不同波长处的关键峰值都有独特的特征，这些特征就成了表征不同物质属性的特征光谱（光谱指纹），因此通过记录特征光谱的形态和强度就可分辨样品的化学组成和物理结构。

光谱成像则是在获取光谱信息的基础上，通过成像设备获取样品各个波段的图像数据，这种图谱合一的三维数据称为数据立方体，如下图所示。其中（x，y）代表两维的空间维度，而λ为对应波长，代表一维的光谱维度。从图中可以看到，从每一个很窄的波段看过去，数据是一幅二维图像，而针对平面内某个特定像素沿波段展开分析，则是一条光谱曲线。

光谱成像根据光谱分辨率可分为多光谱、高光谱和超光谱。多光谱图像的波段只有几个或几十个，多数只适用于特定的应用，而能超过一百个波段的习惯上就称为高光谱图像。由于波段数目多，每个波段都很窄，所以高光谱图像比多光谱具有更高的光谱分辨率，通常可达2-3nm，其适用的场合更广泛。但是，随之而来的是数据处理量更大，设备成本也更高，因此应针对研究的对象、目的和工作环境，采用适宜的技术手段。

高光谱成像技术在农产品品质无损检测中的应用：

高光谱技术在农业领域应用广泛，尤其是在农产品无损检测方面。其在农产品品质无损检测中的应用，主要体现在以下几个方面：

1.肉类内外品质检测

肉的分级及检测对于肉类产业有着重要意义。以胴体表面粪便检测为例，家禽胴体表面污染是屠宰过程中一个实际的问题，传统的人工目测或全面冲洗都费时费力，而利用高光谱成像可实现污染区域的快速检测。另外对于肉的品质分级，传统方法是依靠评级员的感官定级，这易受工作经验、视觉疲劳等多因素制约。高光谱成像技术则可以代替人眼，在线判断肉色、花纹和嫩度等品质指标，提高评级的客观性和自动化程度。

2.水果内外品质检测

水果检测可分为对其外部品质（果面缺陷、表面污染）和内部品质（糖度、水分、坚实度、可溶性固形物含量）的检测。以果面缺陷检测为例，因碰撞、冻伤、真菌感染等原因损伤的水果需要及时分拣出来，但对于时间较短的或是轻微的损伤，因没有显著的外观特征，其检测还是一大难题，而高光谱成像基于多波段分析对早期损伤可进行预测。另外，高光谱图像还可以预测水果的口感，这主要通过内在成分分析，比如水果的糖分、水分和坚实度等指标的预测来实现，但目前预测正确率还有待提高。

3.农作物生长状况检测

植物生命信息的获取是精细农业实施的基础。利用植物冠层、叶面等部分的反射光采集高光谱数据，可预测个体农作物的生长速度、养分吸收等情况，根据这些状态信息，就可实施灌溉、施肥等相应措施，从而有效提高农作物的耕作管理水平。

综上所述，高光谱图像技术是高光谱技术和图像处理技术的融合，兼具光谱分析能力和图像分辨能力，同时对农产品内外部品质进行检测，对各种品质特征进行全面的可视化分析，增强农产品品质评定结果的可靠性和稳定性，达到科学计量化的品质评定要求。