沙果既可以鲜食，还可以加工制作果脯、饮料等产品，是一种颇受消费者青睐的果品。在进行沙果产品分级以及后期的储藏和保鲜过程中，其成熟度是一种重要的指标。本文介绍了高光谱成像仪在沙果成熟度检测中的应用。
沙果成熟度检测的必要性：
沙果，正名花红，蔷薇科苹果属，营养丰富，富含铁、锌、硒等多种人体需要的微量元素以及维生素，药用价值高，对高血压，咳嗽气喘，冠心病具有较好的治疗效果。此外，沙果还具有价格便宜，贮藏期长等优点。沙果既可以鲜食，还可以加工制作果脯、饮料等产品，是一种颇受消费者青睐的果品。
沙果一般成熟在7-8月份，确定其合适的采收期不仅能保持最佳的口感，而且能够保留其营养价值。在进行沙果产品分级以及后期的储藏和保鲜过程中，其成熟度是一种重要的指标。同时传统的农业生产过程中，不同成熟度的水果混杂交织，大大增加了沙果在运输，存储的损坏率，进而影响水果整体品质，降低了可被消费者接受的能力。因此，对沙果成熟度的确定具有非常重要的意义，采收果实进行的太早，由于生长期限和阳光不足，果实内营养物质还没有充分积累，色泽和外观品质不足；过晚对果实进行采摘，由于果实成熟充分，果肉硬度不够，品质开始下降，储存的能力不够。根据国家检测标准GB10651-2008，将沙果的成熟度分为4个等级，分别为未成熟、可采成熟度、食用成熟度、生理成熟度。在未成熟阶段，果实各项营养指标还没有积累充分，果实一般伴有青涩的味道，在颜色和大小上还没有达到沙果果实采摘的要求；当沙果成长到可采成熟度阶段，沙果果实内部各种营养物质的积累已经基本充足，果实充分饱满，沙果品质开始呈现其本身特有的风味。此时，沙果的着色约占果实的30%-50%；食用成熟度是沙果的最佳食用阶段，果实着色率达到80%，色、香、味、营养价值等水果指标达到最佳状态；生理成熟度是沙果果实生长的最后阶段，果实品质已经开始下降，果实内部分各种化学物质开始水解，果肉硬度下降明显，口感味道也变得不足。
传统的农业生产采摘，主要依靠农民的经验和视力识别完成，很容易受到光线和环境等客观因素以及个人主观因素的影响。同时也无法满足准确性和高效性，为了实现沙果果实成熟度的快速无损识别，进而实现采摘和分类的机械化，就可以采用高光谱成像技术，从光谱维度和图像维度进行沙果品质分析，检测其成熟度。
高光谱成像仪在沙果成熟度检测中的应用：
高光谱成像技术基于化学物质和光的相互之间的关系，融合了光谱技术和图像技术的优点于一体，不仅实现了对被测对象的外部特征表征，而且对内部品质进行有效显示。图像部分可以获得被测样本的图像信息，以高空分辨率采集其空间特征；光谱部分把样本的辐射分离成不同的波长的辐射谱，达到图谱合一，从而实现对农产品品质的快速检测。具体步骤如下：
1.样品准确
挑选多个沙果样品，所有沙果表面光滑平整，用水洗净表面后进行标记。
2.光谱数据采集
将沙果样本放置在电动平移台上，通过调整系统参数，对测试样本逐一扫描。
3.图像校正
由于被测沙果样品表面光照强度分布不均和相机本身存在的暗电流，高光谱成像系统采集到的图像有很大的噪声，使用高光谱图像前需要进行黑白校正。
4.数据处理
数据的处理主要包括以下几个部分：
（1）光谱数据提取
在沙果样品图像对应的感兴趣区域上提取光谱，求出每个感兴趣区域中所有像素点的平均光谱作为该区域的原始光谱。
（2）光谱数据预处理
采集的原始光谱中有许多噪声干扰和冗余信息，对建立模型的精度有很大的影响，选择合适的预处理方法可以
降低数据中的噪声干扰，提高模型预测精度。
（3）特征波长提取
特征波长中有重要的光谱识别信息，从经过预处理后的全光谱波段中选取特征波长，可以降低数据维度，减少数据运算量，提高模型建立速度和预测精度。
（4）建模预测模型
将提取的特征波长建立预测模型对沙果的成熟度进行预测，建立相关的预测模型。
5.结果分析
通过高光谱成像仪采集的沙果样本的数据，通过数据的预处理，建立相应的预测模型，然后就可以对沙果的成熟度进行分析。
高光谱成像技术是一种集图像和光谱于一体的技术，图像中的每个像素点都包含特定位置的光谱信息，可实现被测物各组分分布情况的可视化。通过高光谱成像技术获取沙果的高光谱数据并结合化学计量学方法获取沙果的成熟度参数作为参照，使用分类算法完成对沙果成熟度进行判别，建立成熟度分类预测模型，就可以为沙果最佳采摘期的判断提供科学依据。
