高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用与优势

近年来，人们对果蔬品质关注度提高。随着成像技术和光谱技术的快速发展，高光谱成像技术广泛应用于各种果蔬产品的快速和非破坏性检测中。高光谱成像技术具有“图谱合一”的优点，可同时检测果蔬的内部、外部品质信息。本文介绍了高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用与优势。

果蔬品质检测方法：

果蔬是人们生活中不可或缺的食物，虽然我国果蔬产量位居世界前列，但果蔬出口量比例很低，远远低于世界平均水平1。造成这个问题的主要原因是有关部门不能严格地按照出口标准对果蔬品质进行检测及分级，果蔬商品化处理水平低。随着人们生活水平的提高，以及我国综合实力的不断增强，在国际果蔬市场竞争日渐激烈的情况下，消费者对果蔬的品质要求越来越高，除了果蔬的外部品质，对其内部品质也更加关心。

目前，果蔬的品质检测方法主要有化学检测法、近红外光谱检测法、可见光图像检测法等。其中，化学检测法进行测定费时费力，严重破坏了果蔬内部的组织成分，测定结果受人工操作影响较大，且不适用于大批量果蔬处理；近红外光谱分析法和可见光图像技术都各自有自己的特点，但是不能同时获取被测物的图像和光谱信息，且在应用方面有一定的局限性。

随着光谱技术和图像处理技术的发展，高光谱成像技术已经广泛应用于果蔬的快速无损检测中，并且国内外大量研究表明高光谱技术在果蔬的品质检测领域中具有发展潜力。高光谱技术集合了成像技术和光谱技术两者的优点，具有“图谱合一”的特点，其中图像信息可以检测果蔬的外部品质，光谱信息则可用于果蔬内部品质的检测，同时可以将图像信息和光谱信息进行特征融合，以此达到更好的检测效果。但是由于获取的信息数据量较大，也存在数据处理时间较长，数据处理过程较为复杂等问题。因此，高光谱技术目前还不能实现果蔬品质实时在线监测。

高光谱成像技术结合了计算机图像技术和光谱技术的优点，数据信息量大，可以实现对图像信息和光谱信息进行判别、分类、识别的全面分析。图像特征和光谱特征都有助于评价果蔬品质，将最佳波长的光谱数据与空间信息特征进行数据融合，并应用到预测模型中，可以得到更好的预测结果，也能更好地体现高光谱成像技术的优势，扩大高光谱成像技术的潜在应用。

高光谱成像技术在果蔬品质检测中的优势：

高光谱成像技术在果蔬品质检测方面的应用是从 20世纪90年代末发展起来的，由于高光谱数据包含待测产品丰富的图像信息和光谱信息，能比较全面的对产品的综合品质进行无损检测，因此该技术在果蔬检测方面有广阔的前景。

1.无损检测技术不需要样品前处理，但数据量大，目前处理技术还不成熟，需要进行多学科结合。然而在果蔬品质检测应用中，研究者通常专注于一个特定仪器，由于研究对象不同，所应用的仪器也不同，但是每个仪器都有各自的优缺点。总之，研究无损检测仪器的传感器时，应该多考虑结合快速技术和数据挖掘与数据分析方面的性能。当然新的传感器与新的算法仍需积极探索与验证。

2.高光谱成像技术在小型果蔬品质检测方面的应用已经相当成熟，并取得了很好的预测结果，但针对体型较大的果蔬的研究较少。因此，在以后的研究中可以针对体型较大的果蔬在类别分析及品质安全等方面进行研究。在仪器研发方面，也需要根据研究对象的不同，考虑快速技术和数据挖掘与分析的结合，以提升检测能力。

3.在以往的研究中，由于高光谱数据量较大，数据处理时间长，对硬件的要求也相当高，并且目前的高光谱成像系统还无法直接应用于在线监测。然而，从高光谱图像中选择一些特征波长可用于开发多光谱成像系统，就可以满足工业生产中的速度要求。在特征波长的选择过程中，图像的失真和失准，高精度多光谱成像系统的重复检查、校准与调试等将是未来高光谱成像技术面临的研发热点和的技术挑战。