食品行业
高光谱成像技术在果蔬品质检测中的应用近年来，食品安全问题备受关注，人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高，已成为社会关注的热点。通常，果蔬品质包括了形状、颜色、大小和表面缺陷等外部品质与糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度及其他营养元素的含量等内部品质，其品质好坏是其市场销量的重要因素。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性，且速度慢。机器视觉和光谱技术具有快速、无损、可靠等优点，近年来广泛用于果蔬品质检测中。其中，机器视觉技术通过提取和分析果蔬形状、大小、颜色及表面缺陷等空间信息进行外部品质检测，而近红外光谱技术主要对果蔬内部品质进行检测。
本文应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。
新鲜度是反映果蔬品质的重要指标。刚采摘的果蔬通常需经过储存、运输，最终到达消费者，该过程将影响其新鲜度品质。一般而言，人们对果蔬新鲜度的主观判断是不准确的。有人利用高光谱成像技术对蔬菜的新鲜度检测进行了探索。分别在失水0、10、24、48小时状态下，利用成像光谱仪采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四种蔬菜叶片的光谱图像并进行对比分析。其中，小白菜叶片在不同失水时间下的高光谱图像与机器视觉图像的对比分析如下图所示。从中可以看出，随着时间的变化两幅图中的叶片状态均有明显变化，但机器视觉图像只能看出失水状态，而高光谱图像通过分析光谱信息的变化发现，叶片在失水过程中其外观形态及内部叶绿素均有变化，叶绿素相对含量值预测模型的相关系数r=0.76,说明高光谱技术可以有效辨别蔬菜叶片的新鲜度。
腐烂是果蔬在贮藏、运输过程中最常见的一种现象，不仅影响果蔬的内外部品质甚至会导致食品安全问题。对桃子根霉菌进行了深入研究，采用在400-1000 nm波段采集桃子360°全方位的高光谱数据(如下图所示),然后通过统计方法和图像分割算法得到三个单波长图像(709 nm,807 nm和874 nm),可以明显区分出边缘、健全和腐烂部位。实验中将腐烂部位按照尺寸大小分为3级，在对健全部位、轻微腐烂、中等腐烂以及严重腐烂的建模预测中，轻微腐烂的预测准确率为66.29%,其他三个的预测准确率均在95%以上，而对健全和腐烂两种级别的预测准确率
随着生活水平的提升，人们对健康食品的品质要求越来越高。传统的机器视觉技术和物理化学方法在测量果蔬品质方面操作复杂、破坏性强，难以满足检测需要。高光谱成像技术融合了机器视觉、光谱和图像处理技术，产生的图像是“图谱结合”的三维数据立方体，不仅包含了待测物的空间信息特征，同时还包含了待测物的光谱信息，能够准确、快速、无损的检测出农产品的品质，并且操作简单，近年来广泛应用于果蔬品质的检测中。随着社会发展与科学进步，高光谱成像技术将不断提升和改进，未来在农产品、食品安全领域将具有更加广阔的发展空间和应用前景。
