隨著人們生活水平的提高，人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)的要求也越來越嚴(yán)格。傳統(tǒng)的目視檢測(cè)及化學(xué)檢測(cè)等方法已經(jīng)無法滿足農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)的需求，而高光譜成像技術(shù)作為一種經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確、簡便、實(shí)時(shí)、無損的快速檢測(cè)方法，不但可以解決上述問題，還可應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品的其他定量及定性分析上。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用。

高光譜成像技術(shù)的檢測(cè)原理：

高光譜成像是一種在測(cè)得連續(xù)光譜的同時(shí)又獲得樣品空間位置的成像技術(shù)，兼具了光譜分析和圖像處理的特點(diǎn)。光譜分析是檢測(cè)物質(zhì)內(nèi)在成分的常用手段，當(dāng)樣品與電磁輻射相互作用時(shí)，其反射或透射的電磁波若按波長大小排列就可形成光譜。而不同物質(zhì)其內(nèi)部原子、分子的組成結(jié)構(gòu)或排序不同會(huì)形成獨(dú)特的能帶結(jié)構(gòu)，這樣形成的光譜參數(shù)和不同波長處的關(guān)鍵峰值都有獨(dú)特的特征，這些特征就成了表征不同物質(zhì)屬性的特征光譜（光譜指紋），因此通過記錄特征光譜的形態(tài)和強(qiáng)度就可分辨樣品的化學(xué)組成和物理結(jié)構(gòu)。

光譜成像則是在獲取光譜信息的基礎(chǔ)上，通過成像設(shè)備獲取樣品各個(gè)波段的圖像數(shù)據(jù)，這種圖譜合一的三維數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)立方體，如下圖所示。其中（x，y）代表兩維的空間維度，而λ為對(duì)應(yīng)波長，代表一維的光譜維度。從圖中可以看到，從每一個(gè)很窄的波段看過去，數(shù)據(jù)是一幅二維圖像，而針對(duì)平面內(nèi)某個(gè)特定像素沿波段展開分析，則是一條光譜曲線。

光譜成像根據(jù)光譜分辨率可分為多光譜、高光譜和超光譜。多光譜圖像的波段只有幾個(gè)或幾十個(gè)，多數(shù)只適用于特定的應(yīng)用，而能超過一百個(gè)波段的習(xí)慣上就稱為高光譜圖像。由于波段數(shù)目多，每個(gè)波段都很窄，所以高光譜圖像比多光譜具有更高的光譜分辨率，通?？蛇_(dá)2-3nm，其適用的場(chǎng)合更廣泛。但是，隨之而來的是數(shù)據(jù)處理量更大，設(shè)備成本也更高，因此應(yīng)針對(duì)研究的對(duì)象、目的和工作環(huán)境，采用適宜的技術(shù)手段。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用：

高光譜技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，尤其是在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測(cè)方面。其在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.肉類內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)

肉的分級(jí)及檢測(cè)對(duì)于肉類產(chǎn)業(yè)有著重要意義。以胴體表面糞便檢測(cè)為例，家禽胴體表面污染是屠宰過程中一個(gè)實(shí)際的問題，傳統(tǒng)的人工目測(cè)或全面沖洗都費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而利用高光譜成像可實(shí)現(xiàn)污染區(qū)域的快速檢測(cè)。另外對(duì)于肉的品質(zhì)分級(jí)，傳統(tǒng)方法是依靠評(píng)級(jí)員的感官定級(jí)，這易受工作經(jīng)驗(yàn)、視覺疲勞等多因素制約。高光譜成像技術(shù)則可以代替人眼，在線判斷肉色、花紋和嫩度等品質(zhì)指標(biāo)，提高評(píng)級(jí)的客觀性和自動(dòng)化程度。

2.水果內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)

水果檢測(cè)可分為對(duì)其外部品質(zhì)（果面缺陷、表面污染）和內(nèi)部品質(zhì)（糖度、水分、堅(jiān)實(shí)度、可溶性固形物含量）的檢測(cè)。以果面缺陷檢測(cè)為例，因碰撞、凍傷、真菌感染等原因損傷的水果需要及時(shí)分揀出來，但對(duì)于時(shí)間較短的或是輕微的損傷，因沒有顯著的外觀特征，其檢測(cè)還是一大難題，而高光譜成像基于多波段分析對(duì)早期損傷可進(jìn)行預(yù)測(cè)。另外，高光譜圖像還可以預(yù)測(cè)水果的口感，這主要通過內(nèi)在成分分析，比如水果的糖分、水分和堅(jiān)實(shí)度等指標(biāo)的預(yù)測(cè)來實(shí)現(xiàn)，但目前預(yù)測(cè)正確率還有待提高。

3.農(nóng)作物生長狀況檢測(cè)

植物生命信息的獲取是精細(xì)農(nóng)業(yè)實(shí)施的基礎(chǔ)。利用植物冠層、葉面等部分的反射光采集高光譜數(shù)據(jù)，可預(yù)測(cè)個(gè)體農(nóng)作物的生長速度、養(yǎng)分吸收等情況，根據(jù)這些狀態(tài)信息，就可實(shí)施灌溉、施肥等相應(yīng)措施，從而有效提高農(nóng)作物的耕作管理水平。

綜上所述，高光譜圖像技術(shù)是高光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的融合，兼具光譜分析能力和圖像分辨能力，同時(shí)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)各種品質(zhì)特征進(jìn)行全面的可視化分析，增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)定結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，達(dá)到科學(xué)計(jì)量化的品質(zhì)評(píng)定要求。