近年来，人们对果蔬品质关注度提高。随着成像技术和光谱技术的快速发展，高光谱成像技术广泛应用于各种果蔬产品的快速和非破坏性检测中。高光谱成像技术具有“图谱合一”的优点，可同时检测果蔬的内部、外部品质信息。本文介绍了高光谱成像仪在果蔬品质安全无损检测中的应用，感兴趣的朋友可以了解一下！
果蔬品质安全检测中重要性：
果蔬是人们生活中不可或缺的食物，虽然我国果蔬产量位居世界前列，但果蔬出口量比例很低，远远低于世界平均水平。造成这个问题的主要原因是有关部门不能严格地按照出口标准对果蔬品质进行检测及分级，果蔬商品化处理水平低。随着人们生活水平的提高，以及我国综合实力的不断增强，在国际果蔬市场竞争日渐激烈的情况下，消费者对果蔬的品质要求越来越高，除了果蔬的外部品质，对其内部品质也更加关心。
目前，果蔬的品质检测方法主要有化学检测法、近红外光谱检测法、可见光图像检测法等。其中，化学检测法进行测定费时费力，严重破坏了果蔬内部的组织成分，测定结果受人工操作影响较大，且不适用于大批量果蔬处理；近红外光谱分析法和可见光图像技术都各自有自己的特点，但是不能同时获取被测物的图像和光谱信息，且在应用方面有一定的局限性。随着光谱技术和图像处理技术的发展，高光谱成像技术已经广泛应用于果蔬的快速无损检测中，并且国内外大量研究表明高光谱技术在果蔬的品质检测领域中具有发展潜力。高光谱技术集合了成像技术和光谱技术两者的优点，具有“图谱合一”的特点，其中图像信息可以检测果蔬的外部品质，光谱信息则可用于果蔬内部品质的检测，同时可以将图像信息和光谱信息进行特征融合，以此达到更好的检测效果。
高光谱成像仪在果蔬品质安全无损检测中的应用：
高光谱成像技术结合了计算机图像技术和光谱技术的优点，数据信息量大，可以实现对图像信息和光谱信息进行判别、分类、识别的全面分析。图像特征和光谱特征都有助于评价果蔬品质，将最佳波长的光谱数据与空间信息特征进行数据融合，并应用到预测模型中，可以得到更好的预测结果，也能更好地体现高光谱成像技术的优势，扩大高光谱成像技术的潜在应用。其在果蔬品质安全检测中的具体应用，主要体体现在以下几个方法面：
1.果蔬外部品质检测
果蔬的外部品质主要包括颜色、纹理、形状、大小、表面污染和表面缺陷等特征，外部品质是果蔬品质的最直接体现。传统的检测方法已经可以实现针对较为明显的外观特征的自动检测，但是对于果蔬轻微损伤、腐败、冻伤等大部分特征不明显的外部特征则需要结合图像技术进行检测。区别于传统的二维成像技术，高光谱成像技术可以获得不同光谱维度上的图像信息，更有利于果蔬外部品质的检测分析。
2.果蔬内部品质检测
果蔬内部品质主要包括糖度、硬度、酸度、水分、pH、可溶性固形物、淀粉含量等指标。可溶性固形物含量是指果蔬中所有溶于水的化合物的总称，包括可溶性糖类、酸、维生素、矿物质等，它是果蔬重要的内部品质之一。利用高光谱成像技术（400～1000 nm）无损检测草莓的含水量、可溶性固形物和酸度等品质指标，利用偏最小二乘（PLS）和多元线性回归（MLR）对测定指标进行建模，利于预测模型就可以对果蔬内部品质进行分析。
3.果蔬品质安全检测
食品安全关系到消费者的饮食安全和健康，因此得到全社会持续性的高度关注。同内部品质检测一样，食品安全的检测目前仍是以传统的化学方法为主。品质安全主要通过检测水果和蔬菜的动物粪便等外来物污染、各种病害、品质劣变、细菌感染和农药残留等指标进行评估。大量的成功应用案例证明了高光谱成像技术在水果和蔬菜品质安全检测方面的可行性和有效性，高光谱成像技术作为一种新的科学有效的检测工具在未来食品安全检测中也将扮演更加重要的角色。
动物粪便往往含有各种病菌、细菌，被动物粪便污染的水果和蔬菜对人类的健康是一种潜在的威胁。蔬菜中的粪便污染物会引起人类患上食源性传染疾病。为了快速自动地检测蔬菜叶表面的粪便污染，通过高光谱成像仪，并利用主成份分析（PCA），提取果蔬表面粪便污染区域的光谱信息，建立相应的预测模型，就可以对果蔬叶表面粪便污染进行检测，进而保证果蔬品质的安全。
