近年來，人們對果蔬品質(zhì)關(guān)注度提高。隨著成像技術(shù)和光譜技術(shù)的快速發(fā)展，高光譜成像技術(shù)廣泛應用于各種果蔬產(chǎn)品的快速和非破壞性檢測中。高光譜成像技術(shù)具有“圖譜合一”的優(yōu)點，可同時檢測果蔬的內(nèi)部、外部品質(zhì)信息。本文介紹了高光譜成像儀在果蔬內(nèi)外品質(zhì)無損檢測中的應用，感興趣的朋友可以了解一下！
果蔬內(nèi)外品質(zhì)檢測的重要性：
水果和蔬菜是生活中不可或缺的食物，它們可以提供人類所需的維生素、纖維素、無機鹽和各種微量元素。水果和蔬菜的品質(zhì)與安全一直是社會關(guān)注的熱點問題。水果和蔬菜的外部品質(zhì)主要根據(jù)它們的顏色、紋理、尺寸、形狀和表面的缺陷進行評估，外部品質(zhì)是它們最直觀的品質(zhì)特征，直接影響它們的市場價格和消費者的購買欲望；內(nèi)部品質(zhì)主要取決于它們的糖度、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營養(yǎng)元素的含量，內(nèi)部品質(zhì)是它們的價值的體現(xiàn)；品質(zhì)安全主要通過對動物糞便等外來物污染、各種病害、品質(zhì)劣變、細菌感染和農(nóng)藥殘留進行檢測評估，它關(guān)系到消費者的飲食安全和健康，是水果和蔬菜最為重要的品質(zhì)特征。
目前水果和蔬菜的品質(zhì)與安全主要是通過傳統(tǒng)的化學方法進行檢測的，化學方法是一種費時費力的破壞性檢測技術(shù)。隨著成像和光譜技術(shù)的快速發(fā)展，高光譜成像技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)與安全的快速無損檢測中，大量的成功案例也已經(jīng)證明了高光譜成像技術(shù)是食品和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)與安全檢測的科學有效工具。高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的成像技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)點，獲取的高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點，即同時含有圖像信息和光譜信息。圖像信息可以用來檢測水果和蔬菜的外部品質(zhì)，而光譜信息則可以用來檢測它們的內(nèi)部品質(zhì)和安全性。
高光譜成像儀在果蔬內(nèi)外品質(zhì)無損檢測中的應用：
1.果蔬外部品質(zhì)的檢測
市場上人們對果蔬的直接感受就是其外部品質(zhì)的好壞，即對顏色、新鮮度、大小、機械損傷、凍傷與腐爛等方面的判斷。傳統(tǒng)的機器視覺技術(shù)在果蔬外部品質(zhì)的檢測中由于精度低、操作復雜，很難區(qū)分出機械損傷、凍傷、腐爛及新鮮度等方面外部特征。高光譜成像技術(shù)恰好克服了這一缺點，能夠?qū)崿F(xiàn)全方位的無損檢測，而且精度高、易于操作，近年來逐步用于果蔬外部品質(zhì)的檢測中。
新鮮度是反映果蔬品質(zhì)的重要指標。剛采摘的果蔬通常需經(jīng)過儲存、運輸，最終到達消費者，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確的。研究人員利用高光譜成像技術(shù)對蔬菜的新鮮度檢測進行了探索。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。
2.果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測
果蔬的內(nèi)部品質(zhì)通常是衡量其營養(yǎng)價值的重要依據(jù)，一般通過檢測果蔬的糖度、硬度、可溶性固形物含量、水分、成熟度、蛋白質(zhì)和淀粉含量等指標對其進行判斷。其中，糖度和硬度是反映果蔬內(nèi)部品質(zhì)的兩個重要指標，糖度能體現(xiàn)出果蔬的口感度，硬度能間接體現(xiàn)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總稱，包括糖、酸、維生素、礦物質(zhì)等。其含量可以衡量果蔬的成熟度，測量其含量在農(nóng)業(yè)采摘方面非常重要。近年來，采用高光譜技術(shù)測量果蔬可溶性固形物含量已成熱點。有研究者將近紅外高光譜運用到蘋果可溶性固形物含量的檢測中。其對多個蘋果樣本分別采集4塊尺寸為2cm×2cm ×1.5cm區(qū)域中的高光譜圖像，利用偏最小二乘回歸法來估算可溶性固形物含量反射數(shù)據(jù)與近紅外光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，得到交叉驗證系數(shù)為0.89，均方根誤差0.55%，最后成功繪制出主要波段的高空間分辨率SSC圖像，如下圖所示。從圖中可以看出靠近蘋果邊緣部分相比于中心部分有著更高的SSC值。結(jié)果表明，可用近紅外高光譜成像技術(shù)測量蘋果的可溶性固形物含量。
高光譜成像儀在果蔬內(nèi)外品質(zhì)無損檢測中的優(yōu)勢：
高光譜成像技術(shù)能獲取待測樣品較豐富的圖像和光譜信息，同時對果蔬外部和內(nèi)部品質(zhì)進行無損檢測，因而具有廣闊的應用前景。
1.高光譜信息豐富，但冗余信息多。要提高高光譜數(shù)據(jù)采集和處理的速度，研制便攜式儀器，與GPS 和無線傳輸技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的精準獲取、解析，是高光譜成像技術(shù)的重要發(fā)展方向。
2.穩(wěn)健性的數(shù)學模型。開發(fā)面向高光譜的分析處理軟件，研究高光譜數(shù)據(jù)建模算法，提高數(shù)學模型的魯棒性，為高光譜成像技術(shù)的推廣提供軟件支撐。
3.高光譜成像技術(shù)兼?zhèn)淇梢姽鈭D像與光譜兩者的優(yōu)點。高光譜成像技術(shù)可檢測水果品質(zhì)（果面缺陷、可溶性固形物、水分、堅實度、內(nèi)部缺陷、表面污染等）及蔬菜品質(zhì)（含水率、損傷、長勢等），在精準農(nóng)業(yè)方面有著重要的應用前景。
