高光谱在水果品质检测中的应用

高光谱成像技术，以其高光谱分辨率、图像信息丰富及非接触、无损检测等独特优势，正逐步成为水果品质检测领域的新宠。本文从以下几个方面介绍了高光谱在水果品质检测中的应用。

1. 高光谱成像系统

高光谱成像系统中有三个必不可少的设备是光源、波长色散元件和面阵相机。

光源：光源可以是宽波段石英钨卤素弧光灯、发光二极管或激光器，为整个成像系统提供照明；

波长色散元件（分光设备）：通常由基于衍射光栅的成像光谱仪或电可调滤光器组成（成像光谱仪用于线扫描测量，电可调滤光器用于区域扫描），通过光学元件把宽波长的复色光分散为不同频率的单色光，并将单色光投射到面阵相机上；

面阵相机：主流使用CCD，也有使用CMOS的。

2. 高光谱图像的获取方式

根据高光谱图像采集和形成方式的不同，分为点扫描、线扫描和面扫描三种方式。

3. 高光谱图像处理与分析

高光谱图像是一个具有“图谱合一”特点的三维数据立方体，因此高光谱图像的处理与分析既可以在指定波长情况下在空间域进行图像处理和分析，又可以在指定像素坐标位置情况下在光谱域进行光谱处理和分析，也可以同时在空间域和光谱域进行处理和分析。

高光谱图像校正：高光谱成像系统获取的是未经过校正的原始高光谱图像，不同的采集系统感光度不同，为了使高光谱数据更具稳定性和可比性，需要利用参考图像把原始高光谱图像校正为高光谱反射率图像；

光谱处理与分析：数据的预处理，比如平滑、归一化、傅里叶变换等，为了消除各种噪声；光谱的分析一般都包括数据降维，因为并不是每一个波长都适合于检测，需要从高维度的原始光谱数据中提取出有效的部分波长数据；

图像处理与分析：并不是对所有区域都感兴趣，可先进行图像分割等操作提取ROI，以及一些特征提取操作；

4. 高光谱在水果品质检测中的应用

①水果成熟度检测

成熟度是影响水果口感、风味及货架期的重要因素。高光谱技术通过分析水果表皮反射或透射光谱的细微变化，如叶绿素、类胡萝卜素等色素含量及水分状态的波动，能够准确判断水果的成熟度。例如，在柑橘类水果中，高光谱成像可识别出果实表皮颜色变化与内部糖酸比之间的关联，实现成熟度的精准分级。

②内部品质无损评估

传统方法检测水果内部品质如糖分、酸度、硬度及病害等，往往需要破坏性取样，影响商品价值。而高光谱成像技术则能在不破坏水果完整性的前提下，通过光谱数据反演水果内部品质参数。利用机器学习算法对高光谱图像进行处理分析，可有效识别出水果内部的糖分分布、硬度变化及早期病害迹象，为水果品质分级与供应链管理提供科学依据。

③外观品质检测

外观是消费者选购水果时首先关注的因素之一。高光谱成像技术能够捕捉水果表面的细微纹理、颜色均匀度及缺陷（如斑点、裂痕）等特征，结合图像处理技术，实现对外观品质的快速评估。此外，高光谱技术还能识别出因农药残留或生长环境不同导致的表面色差，为绿色消费提供技术支持。

④品种鉴别与认证

不同品种的水果在光谱特性上存在显著差异。高光谱成像技术结合化学计量学方法，能够建立基于光谱特征的品种鉴别模型，实现对多种水果品种的快速、准确识别。这对于保护地方特色品种、打击假冒伪劣产品具有重要意义，同时也有助于促进水果贸易的透明化、规范化。