茶葉內(nèi)部品質(zhì)對于茶葉的滋味及香氣起決定作用，而鑒定茶葉內(nèi)部品質(zhì)常用的方法是進行理化測量，此方法繁瑣耗時且昂貴，且對受測試樣有損，嚴重浪費資源。因此，為了快速且無損的對茶葉的內(nèi)外品質(zhì)進行檢測，就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀在茶葉內(nèi)外品質(zhì)檢測中的應用。

茶葉內(nèi)外品質(zhì)傳統(tǒng)檢測方法：

茶與可口可樂、咖啡并稱世界三大無酒精飲料。茶因其清香淡雅的口感及其獨特生理功效而越來越受到人們的喜愛。茶起源于中國，有著幾千年的歷史，經(jīng)過幾千年的沉淀，茶本身已經(jīng)具備了深厚的茶文化，隨著人們對于美好生活需要的日益增長，人們對于茶的質(zhì)量要求也逐漸提高。此外茶作為一種經(jīng)濟作物，提升茶葉的品質(zhì)，不僅可以促進經(jīng)濟的發(fā)展，還可以改善人民的生活品質(zhì)。

目前，在我國對于茶葉的品質(zhì)等級評審主要采取感官評審結(jié)合理化指標測定的模式進行等級評定。在感官評審中主要由評審專家依據(jù)外形、湯色、香氣、滋味、葉底這五個指標進行綜合評判；在理化指標測定的過程中主要按照國家標準測定茶葉的水分、茶氨酸、茶多酚等指標是否滿足國家標準的規(guī)定。這種感官評審和理化指標的評審模式都有其不可避免的缺陷，主要表現(xiàn)在感官評審具有較大的主觀性，理化指標測定需要多樣品進行破壞，由此產(chǎn)生資源的浪費；此外理化測定過程繁瑣、耗時，由此產(chǎn)生較多的人為誤差，致使測定結(jié)果可信度不高；同時由于測定耗時，不能實現(xiàn)制茶過程中的實時監(jiān)測，對于生產(chǎn)實際的指導意義不大；還有一個不可忽視的缺陷是理化指標測定昂貴，也限制了理化方法對于茶葉內(nèi)含成分的測定的應用。

近年來，隨著高光譜技術由遙感探測領域逐漸拓展到更為寬廣的領域，高光譜成像技術由于其獨有的“快速、無損、圖譜合一”等特點，在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測領域得到了廣泛的應用，逐漸成為農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)研究的熱點。高光譜圖像技術是高光譜技術和圖像處理技術的融合，兼具光譜分析能力和圖像分辨能力，同時對茶葉內(nèi)外部品質(zhì)進行檢測，對各種品質(zhì)特征進行全面的可視化分析，增強茶葉品質(zhì)評定結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，達到科學計量化的品質(zhì)評定要求。

高光譜成像儀在茶葉內(nèi)外品質(zhì)無損檢測中的應用：

傳統(tǒng)茶葉內(nèi)外品質(zhì)的檢測方法主要采用感官審評和化學檢測進行品質(zhì)評定。茶葉感官審評依賴專業(yè)技術人員的感官和經(jīng)驗，對評茶人員以及審評環(huán)境要求嚴格，受限條件較多，較難實現(xiàn)標準化，審評結(jié)果易引起爭議。作為感官審評的重要補充，茶葉主要理化成分相關檢測方法的國家和行業(yè)標準應運而生。但茶葉理化檢測普遍存在步驟煩瑣、成本高、效率低、耗時費工、產(chǎn)品破壞大等問題，而光譜技術作為一種經(jīng)濟、準確、簡便、實時、無損的快速檢測方法，不但可以解決上述問題，還可應用到茶葉的其他定量及定性分析上。

使用高光譜成像儀檢測茶葉內(nèi)外品質(zhì)的具體方法如下：

1.高光譜圖像采集

選取具有代表性的茶葉樣本，將茶葉均勻地平鋪在一定規(guī)格的培養(yǎng)皿中，然后進行高光譜圖像采集。在高光譜圖像數(shù)據(jù)采集前，預先確定好高光譜攝像頭的曝光時間以保證圖像的清晰；確定好輸送裝置的速度以避免圖像尺寸和空間分辨率失真。數(shù)據(jù)采集時，線陣的探測器在光學焦面的垂直方向作橫向掃描（x軸方向），獲取條狀空間中每個像素在各個波長處的光譜信息；同時隨著樣本的縱向前進（y軸方向），線陣探測器掃出整個平面完成整幅茶葉樣本圖像數(shù)據(jù)的采集，進而就可以得到茶葉的高光譜圖像數(shù)據(jù)塊。

2.高光譜圖像定標

由于光源的強度在各波段下分布不均勻以及攝像頭中暗電流噪音的存在，造成在光源強度分布較弱的波段下，所獲得的圖像含有較大的噪音。因此，需要對所獲得的高光譜圖像進行黑白標定，在與樣品采集相同的系統(tǒng)條件下，掃描標準白色校正板得到全白的標定圖像，關閉相機快門進行圖像采集得到全黑的標定圖像，完成高光譜圖像的標定，使采集得到的絕對圖像變成相對圖像。

3.特征波長提取

由于茶葉樣本的全波段光譜數(shù)據(jù)量大、信息混雜，且大量的光譜數(shù)據(jù)會造成模型復雜、計算量大等問題。因此，有必要對高光譜數(shù)據(jù)進行降維處理以尋找最能表征茶葉品質(zhì)指標的特征圖像，這樣即可以提高后期數(shù)據(jù)處理的速度，又可以去除數(shù)據(jù)中的冗余信息。

4.建立預測模型與評價

利用分析軟件采用不同的方法對原始光譜進行預處理，并使用該數(shù)據(jù)進行建模，分析不同的預處理方法對預測模型的作用。應用偏最小二乘回歸（PLSR）建立茶葉品質(zhì)的預測模型，并對模型的預測能力進行驗證和精度評價。

綜上所述，高光譜成像儀是集成光譜檢測和圖像檢測的優(yōu)點，能夠很好的滿足茶葉內(nèi)外品質(zhì)同時檢測的需求，它是光譜分析技術和圖像技術在的完美融合，可以對樣本的內(nèi)外品質(zhì)特征進行可視化的分析。