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内外品质无损检测中的应用，感兴趣的朋友可以了解一下！
果蔬内外品质检测的重要性：
水果和蔬菜是生活中不可或缺的食物，它们可以提供人类所需的维生素、纤维素、无机盐和各种微量元素。水果和蔬菜的品质与安全一直是社会关注的热点问题。水果和蔬菜的外部品质主要根据它们的颜色、纹理、尺寸、形状和表面的缺陷进行评估，外部品质是它们最直观的品质特征，直接影响它们的市场价格和消费者的购买欲望；内部品质主要取决于它们的糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度及其他营养元素的含量，内部品质是它们的价值的体现；品质安全主要通过对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进行检测评估，它关系到消费者的饮食安全和健康，是水果和蔬菜最为重要的品质特征。
目前水果和蔬菜的品质与安全主要是通过传统的化学方法进行检测的，化学方法是一种费时费力的破坏性检测技术。随着成像和光谱技术的快速发展，高光谱成像技术已经广泛应用于农产品品质与安全的快速无损检测中，大量的成功案例也已经证明了高光谱成像技术是食品和农产品品质与安全检测的科学有效工具。高光谱成像技术融合了传统的成像技术和光谱技术的优点，获取的高光谱图像具有“图谱合一”的特点，即同时含有图像信息和光谱信息。图像信息可以用来检测水果和蔬菜的外部品质，而光谱信息则可以用来检测它们的内部品质和安全性。
高光谱成像仪在果蔬内外品质无损检测中的应用：
1.果蔬外部品质的检测
市场上人们对果蔬的直接感受就是其外部品质的好坏，即对颜色、新鲜度、大小、机械损伤、冻伤与腐烂等方面的判断。传统的机器视觉技术在果蔬外部品质的检测中由于精度低、操作复杂，很难区分出机械损伤、冻伤、腐烂及新鲜度等方面外部特征。高光谱成像技术恰好克服了这一缺点，能够实现全方位的无损检测，而且精度高、易于操作，近年来逐步用于果蔬外部品质的检测中。
新鲜度是反映果蔬品质的重要指标。刚采摘的果蔬通常需经过储存、运输，最终到达消费者，该过程将影响其新鲜度品质。一般而言，人们对果蔬新鲜度的主观判断是不准确的。研究人员利用高光谱成像技术对蔬菜的新鲜度检测进行了探索。分别在失水0、10、24、48小时状态下，利用成像光谱仪采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四种蔬菜叶片的光谱图像并进行对比分析。其中，小白菜叶片在不同失水时间下的高光谱图像与机器视觉图像的对比分析如下图所示。从中可以看出，随着时间的变化两幅图中的叶片状态均有明显变化，但机器视觉图像只能看出失水状态，而高光谱图像通过分析光谱信息的变化发现，叶片在失水过程中其外观形态及内部叶绿素均有变化，叶绿素相对含量值预测模型的相关系数 r=0.76，说明高光谱技术可以有效辨别蔬菜叶片的新鲜度。
2.果蔬内部品质检测
果蔬的内部品质通常是衡量其营养价值的重要依据，一般通过检测果蔬的糖度、硬度、可溶性固形物含量、水分、成熟度、蛋白质和淀粉含量等指标对其进行判断。其中，糖度和硬度是反映果蔬内部品质的两个重要指标，糖度能体现出果蔬的口感度，硬度能间接体现果蔬的成熟度。
可溶性固形物含量（SSC）是指果蔬中所有溶解于水的化合物总称，包括糖、酸、维生素、矿物质等。其含量可以衡量果蔬的成熟度，测量其含量在农业采摘方面非常重要。近年来，采用高光谱技术测量果蔬可溶性固形物含量已成热点。有研究者将近红外高光谱运用到苹果可溶性固形物含量的检测中。其对多个苹果样本分别采集4块尺寸为2cm×2cm ×1.5cm区域中的高光谱图像，利用偏最小二乘回归法来估算可溶性固形物含量反射数据与近红外光谱数据之间的关系，得到交叉验证系数为0.89，均方根误差0.55%，最后成功绘制出主要波段的高空间分辨率SSC图像，如下图所示。从图中可以看出靠近苹果边缘部分相比于中心部分有着更高的SSC值。结果表明，可用近红外高光谱成像技术测量苹果的可溶性固形物含量。
高光谱成像仪在果蔬内外品质无损检测中的优势：
高光谱成像技术能获取待测样品较丰富的图像和光谱信息，同时对果蔬外部和内部品质进行无损检测，因而具有广阔的应用前景。
1.高光谱信息丰富，但冗余信息多。要提高高光谱数据采集和处理的速度，研制便携式仪器，与GPS 和无线传输技术结合，实现农业信息的精准获取、解析，是高光谱成像技术的重要发展方向。
2.稳健性的数学模型。开发面向高光谱的分析处理软件，研究高光谱数据建模算法，提高数学模型的鲁棒性，为高光谱成像技术的推广提供软件支撑。
3.高光谱成像技术兼备可见光图像与光谱两者的优点。高光谱成像技术可检测水果品质（果面缺陷、可溶性固形物、水分、坚实度、内部缺陷、表面污染等）及蔬菜品质（含水率、损伤、长势等），在精准农业方面有着重要的应用前景。
