隨著人們生活水平的提高，人們對農產品內外品質的要求也越來越嚴格。傳統(tǒng)的目視檢測及化學檢測等方法已經(jīng)無法滿足農產品品質檢測的需求，而高光譜成像技術作為一種經(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，還可應用到農產品的其他定量及定性分析上。本文介紹了高光譜成像技術在農產品品質無損檢測中的應用。

高光譜成像技術的檢測原理：

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

光譜成像則是在獲取光譜信息的基礎上，通過成像設備獲取樣品各個波段的圖像數(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為對應波長，代表一維的光譜維度。從圖中可以看到，從每一個很窄的波段看過去，數(shù)據(jù)是一幅二維圖像，而針對平面內某個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或幾十個，多數(shù)只適用于特定的應用，而能超過一百個波段的習慣上就稱為高光譜圖像。由于波段數(shù)目多，每個波段都很窄，所以高光譜圖像比多光譜具有更高的光譜分辨率，通常可達2-3nm，其適用的場合更廣泛。但是，隨之而來的是數(shù)據(jù)處理量更大，設備成本也更高，因此應針對研究的對象、目的和工作環(huán)境，采用適宜的技術手段。

高光譜成像技術在農產品品質無損檢測中的應用：

高光譜技術在農業(yè)領域應用廣泛，尤其是在農產品無損檢測方面。其在農產品品質無損檢測中的應用，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.肉類內外品質檢測

肉的分級及檢測對于肉類產業(yè)有著重要意義。以胴體表面糞便檢測為例，家禽胴體表面污染是屠宰過程中一個實際的問題，傳統(tǒng)的人工目測或全面沖洗都費時費力，而利用高光譜成像可實現(xiàn)污染區(qū)域的快速檢測。另外對于肉的品質分級，傳統(tǒng)方法是依靠評級員的感官定級，這易受工作經(jīng)驗、視覺疲勞等多因素制約。高光譜成像技術則可以代替人眼，在線判斷肉色、花紋和嫩度等品質指標，提高評級的客觀性和自動化程度。

2.水果內外品質檢測

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

3.農作物生長狀況檢測

植物生命信息的獲取是精細農業(yè)實施的基礎。利用植物冠層、葉面等部分的反射光采集高光譜數(shù)據(jù)，可預測個體農作物的生長速度、養(yǎng)分吸收等情況，根據(jù)這些狀態(tài)信息，就可實施灌溉、施肥等相應措施，從而有效提高農作物的耕作管理水平。

綜上所述，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，同時對農產品內外部品質進行檢測，對各種品質特征進行全面的可視化分析，增強農產品品質評定結果的可靠性和穩(wěn)定性，達到科學計量化的品質評定要求。