农业行业
在果蔬品质检测领域，如何实现对番茄糖度的精准、快速且无损检测，一直是农业科技与食品工业关注的重点。传统方法如糖度计测量需破坏样本，高光谱成像技术则以其无损、高效的特性逐渐成为研究热点。一项发表于《中国激光》的研究中，科研人员采用彩谱科技FigSpec FS-13高光谱成像系统，成功实现了对番茄果实糖度的可视化分布检测，为农产品品质分析提供了新的技术路径。
番茄的糖度是评价其口感与品质的重要指标之一，传统检测方法往往依赖取样测量，无法反映果实内部糖度的空间分布。高光谱成像技术能够同时获取样本的空间与光谱信息，实现成分分布的可视化，尤其适用于果蔬内部品质的无损检测。
在该研究中，团队采用彩谱科技FigSpec FS-13高光谱成像系统对番茄样本进行图像采集。该系统覆盖392–1033 nm波段，具备高光谱分辨率与成像稳定性，能够准确捕捉番茄表面的光谱反射特征。
研究过程中，通过对高光谱图像进行黑白校正、特征波长筛选与建模分析，结合多元散射校正（MSC）与竞争性自适应加权算法（CARS），建立了糖度预测模型。最终，利用偏最小二乘法（PLS）模型实现了番茄糖度的可视化分布图生成。
实验结果显示，经MSC预处理并结合CARS特征选择与PLS建模的组合方法，在训练集与测试集上均表现出较好的预测能力，决定系数分别达到0.967和0.904，模型稳定性较强。
更值得关注的是，研究团队基于该预测模型，成功将高光谱图像中每个像素点的光谱信息转化为糖度值，并通过伪彩色成像技术生成了番茄表面糖度的二维分布图。图像清晰展示出糖度在果实不同区域的梯度变化，实现了从“数值检测”到“图像化表达”的跨越。
该可视化结果与研究中同步开展的相位成像检测结论相吻合，印证了高光谱成像在成分空间分布检测中的可靠性与实用性。
FigSpec FS-13高光谱成像系统具备波段范围宽、成像效率高、操作灵活等特点，适用于实验室研究与产线化检测场景。本研究不仅验证了该系统在番茄糖度检测中的有效性，也为其他果蔬的内部成分（如酸度、水分、维生素等）分布分析、病害早期识别、成熟度判断等提供了可借鉴的方法框架。
彩谱科技在高光谱成像领域持续进行技术研发与产品迭代，致力于为农业检测、食品工业、环境监测等领域提供更完善的光谱成像解决方案，助力产业智能化升级与品质控制体系构建。
（论文原文可通过www.cnki.net搜索《基于相位成像的番茄果实糖度检测》进行阅读）
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产品特点
1. 光谱范围：400-1000nm
2. 光谱分辨率：优于2.5nm
3. 光谱波段：1200
4. 空间像素数：1920
