农业行业
本研究应用了900-1700nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS-15进行相关研究。短波近红外高光谱相机，采集速度全谱段可达200FPS,被广泛应用于成分识别，物质鉴别，机器视觉，农产品品质，屏幕检测等领域。
小黄瓜又称水果黄瓜、迷你黄瓜，以生食为主，长度一般不超过20cm，直径约3cm，重100g 左右，表皮柔嫩光滑、色泽均匀、口感脆嫩、瓜味浓郁，水分含量高，具有清热解毒、生津止渴的功效，因此，颇受消费者的青睐。随着人们生活水平的不断提高，人们选择食用果蔬的要求也不断的提高，更加注重果蔬内部品质的优劣。水分含量是评定小黄瓜内部品质的重要指标之一，传统的小黄瓜水分的检测多采用烘箱干燥法，该方法都存在耗时、费力、劳动强度大、工艺复杂、破坏实验样品等缺陷，从而导致无法快速鉴别小黄瓜的品级和准确分类，因此急需寻求一种快速无损检测果蔬品质的方法。
在无损检测技术中，高光谱成像技术被公认为是最有潜力和价值的无损检测技术，它集光谱技术与计算机图像技术两者的优点于一体，可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块，具有多波段、高分辨率等特点。该技术早期广泛应用于地质明、农业、大气和环境"等领域。近年来，国内外许多学者已将高光谱成像技术应用到果蔬品质的检测上。
高光谱成像技术在果蔬品质检测中具有很大的发展前景。文中探索了近红外高光谱成像技术在小黄瓜水分无损检测中的应用。在900~1700nm波段范围内采集了小黄瓜光谱图像并进行建模分析，选取出最优建模方法，以期实现小黄瓜含水量的无损检测，并为高光谱成像技术应用于果蔬品质的在线分级分选提供参考。
实验利用高光谱成像技术在900~1700nm波段范围内对小黄瓜水分含量进行无损检测研究。通过对比不同光谱预处理后的模型效果，优选出Savitzky-Golay卷积平滑预处理后的光谱进行后续的数据处理。对Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱采用偏最小二乘回归系数法优选出7个特征波长（996nm,1017nm,1091nm,1187nm,1360nm,1473nm, 1637nm）。利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86，0.111和0.90，0.156，优于全波段建立的模型。因此，高光谱成像技术作为一种快速高效的无损检测技术对小黄瓜水分含量的测定是可行的。
因实验选择的样品数目有限，今后若增加预测模型的样品数，进行进一步的深入研究，将能得到更稳固、适应性更强的定量分析模型，为实现在线无损检测小黄瓜水分含量提供理论基础。
