一、引言

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)背景下，果蔬品質(zhì)檢測不僅是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)，更是保障食品安全和消費者健康的關(guān)鍵。隨著科技的進(jìn)步，高光譜成像技術(shù)作為一種新型的無損檢測技術(shù)，正逐漸在果蔬品質(zhì)檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢。該技術(shù)能夠同時獲取果蔬的光譜信息和圖像信息，從而實現(xiàn)對果蔬內(nèi)外品質(zhì)的全面、精準(zhǔn)評估。本文將深入探討高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)檢測中的應(yīng)用，以期為該領(lǐng)域的研究和實踐提供有益的參考。

二、高光譜成像技術(shù)概述

1. 高光譜成像技術(shù)定義

高光譜成像技術(shù)是一種結(jié)合了光譜學(xué)和成像學(xué)的先進(jìn)技術(shù)，它能夠獲取目標(biāo)物體在不同光譜波段下的圖像信息。這些圖像信息不僅包含了物體的空間信息，還包含了豐富的光譜信息，有助于更深入地了解物體的內(nèi)在性質(zhì)和狀態(tài)。

2.?高光譜成像技術(shù)的工作原理

高光譜成像技術(shù)通過高光譜相機(jī)捕捉目標(biāo)物體在不同光譜波段下的反射或透射光，然后將這些光信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，形成高光譜圖像。通過對這些圖像的分析和處理，可以提取出與目標(biāo)物體品質(zhì)相關(guān)的各種信息。

3.?高光譜成像技術(shù)與傳統(tǒng)成像技術(shù)的區(qū)別

與傳統(tǒng)成像技術(shù)相比，高光譜成像技術(shù)具有更高的光譜分辨率和更多的波段選擇。這意味著它能夠獲取更豐富的信息，更準(zhǔn)確地反映目標(biāo)物體的真實狀態(tài)。此外，高光譜成像技術(shù)還具有無損、快速、非接觸等優(yōu)點，使得它在果蔬品質(zhì)檢測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

三、高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

1. 檢測果蔬表面缺陷

果蔬表面缺陷是影響其外觀品質(zhì)和商業(yè)價值的重要因素。高光譜成像技術(shù)可以通過捕捉果蔬表面的光譜反射信息，準(zhǔn)確識別出表面缺陷的位置和類型。例如，在蘋果表面瑕疵檢測中，利用高光譜成像技術(shù)可以清晰地區(qū)分出正常果皮與瑕疵部分的差異，為果農(nóng)和消費者提供準(zhǔn)確的品質(zhì)信息。

2.?評估果蔬內(nèi)部品質(zhì)

除了表面缺陷外，果蔬的內(nèi)部品質(zhì)也是消費者關(guān)注的重點。高光譜成像技術(shù)可以穿透果蔬的外皮，獲取其內(nèi)部的光譜信息，從而評估其內(nèi)部品質(zhì)。以西瓜成熟度評估為例，通過高光譜成像技術(shù)可以分析西瓜內(nèi)部的光譜特征，判斷其成熟度和口感等品質(zhì)指標(biāo)。

3.?監(jiān)測果蔬生長過程

高光譜成像技術(shù)還可以應(yīng)用于果蔬生長過程的監(jiān)測中。通過定期獲取果蔬的高光譜圖像，可以分析其生長過程中的營養(yǎng)狀況、病蟲害發(fā)生情況等信息。例如，在番茄生長過程中，利用高光譜成像技術(shù)可以實時監(jiān)測其葉片的光譜變化，判斷其是否缺乏某種營養(yǎng)元素或受到病蟲害的侵襲。

四、高光譜成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)的檢測研究

本文應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

新鮮度是反映果蔬品質(zhì)的重要指標(biāo)。剛采摘的果蔬通常需經(jīng)過儲存、運輸，最終到達(dá)消費者，該過程將影響其新鮮度品質(zhì)。一般而言，人們對果蔬新鮮度的主觀判斷是不準(zhǔn)確的。有人利用高光譜成像技術(shù)對蔬菜的新鮮度檢測進(jìn)行了探索。分別在失水0、10、24、48小時狀態(tài)下，利用成像光譜儀采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四種蔬菜葉片的光譜圖像并進(jìn)行對比分析。其中，小白菜葉片在不同失水時間下的高光譜圖像與機(jī)器視覺圖像的對比分析如下圖所示。從中可以看出，隨著時間的變化兩幅圖中的葉片狀態(tài)均有明顯變化，但機(jī)器視覺圖像只能看出失水狀態(tài)，而高光譜圖像通過分析光譜信息的變化發(fā)現(xiàn)，葉片在失水過程中其外觀形態(tài)及內(nèi)部葉綠素均有變化，葉綠素相對含量值預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)r=0.76,說明高光譜技術(shù)可以有效辨別蔬菜葉片的新鮮度。

腐爛是果蔬在貯藏、運輸過程中最常見的一種現(xiàn)象，不僅影響果蔬的內(nèi)外部品質(zhì)甚至?xí)?dǎo)致食品安全問題。對桃子根霉菌進(jìn)行了深入研究，采用在400-1000 nm波段采集桃子360°全方位的高光譜數(shù)據(jù)(如下圖所示),然后通過統(tǒng)計方法和圖像分割算法得到三個單波長圖像(709 nm,807 nm和874 nm),可以明顯區(qū)分出邊緣、健全和腐爛部位。實驗中將腐爛部位按照尺寸大小分為3級，在對健全部位、輕微腐爛、中等腐爛以及嚴(yán)重腐爛的建模預(yù)測中，輕微腐爛的預(yù)測準(zhǔn)確率為66.29%,其他三個的預(yù)測準(zhǔn)確率均在95%以上，而對健全和腐爛兩種級別的預(yù)測準(zhǔn)確率

隨著生活水平的提高，人們對健康食品的品質(zhì)要求日益增強(qiáng)。傳統(tǒng)的檢測方法因操作復(fù)雜和破壞性而不適用于現(xiàn)代需求。高光譜成像技術(shù)，融合了機(jī)器視覺、光譜和圖像處理，能準(zhǔn)確、快速且無損地檢測農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，操作簡單，在果蔬品質(zhì)檢測中得到廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品和食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。