高光譜成像技術，以其高光譜分辨率、圖像信息豐富及非接觸、無損檢測等獨特優(yōu)勢，正逐步成為水果品質檢測領域的新寵。本文從以下幾個方面介紹了高光譜在水果品質檢測中的應用。

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1. 高光譜成像系統(tǒng)

高光譜成像系統(tǒng)中有三個必不可少的設備是光源、波長色散元件和面陣相機。

光源：光源可以是寬波段石英鎢鹵素弧光燈、發(fā)光二極管或激光器，為整個成像系統(tǒng)提供照明；

波長色散元件（分光設備）：通常由基于衍射光柵的成像光譜儀或電可調濾光器組成（成像光譜儀用于線掃描測量，電可調濾光器用于區(qū)域掃描），通過光學元件把寬波長的復色光分散為不同頻率的單色光，并將單色光投射到面陣相機上；

面陣相機：主流使用CCD，也有使用CMOS的。

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2. 高光譜圖像的獲取方式

根據高光譜圖像采集和形成方式的不同，分為點掃描、線掃描和面掃描三種方式。

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3. 高光譜圖像處理與分析

高光譜圖像是一個具有“圖譜合一”特點的三維數據立方體，因此高光譜圖像的處理與分析既可以在指定波長情況下在空間域進行圖像處理和分析，又可以在指定像素坐標位置情況下在光譜域進行光譜處理和分析，也可以同時在空間域和光譜域進行處理和分析。

高光譜圖像校正：高光譜成像系統(tǒng)獲取的是未經過校正的原始高光譜圖像，不同的采集系統(tǒng)感光度不同，為了使高光譜數據更具穩(wěn)定性和可比性，需要利用參考圖像把原始高光譜圖像校正為高光譜反射率圖像；

光譜處理與分析：數據的預處理，比如平滑、歸一化、傅里葉變換等，為了消除各種噪聲；光譜的分析一般都包括數據降維，因為并不是每一個波長都適合于檢測，需要從高維度的原始光譜數據中提取出有效的部分波長數據；

圖像處理與分析：并不是對所有區(qū)域都感興趣，可先進行圖像分割等操作提取ROI，以及一些特征提取操作；

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4.?高光譜在水果品質檢測中的應用

①水果成熟度檢測

成熟度是影響水果口感、風味及貨架期的重要因素。高光譜技術通過分析水果表皮反射或透射光譜的細微變化，如葉綠素、類胡蘿卜素等色素含量及水分狀態(tài)的波動，能夠準確判斷水果的成熟度。例如，在柑橘類水果中，高光譜成像可識別出果實表皮顏色變化與內部糖酸比之間的關聯，實現成熟度的精準分級。

②內部品質無損評估

傳統(tǒng)方法檢測水果內部品質如糖分、酸度、硬度及病害等，往往需要破壞性取樣，影響商品價值。而高光譜成像技術則能在不破壞水果完整性的前提下，通過光譜數據反演水果內部品質參數。利用機器學習算法對高光譜圖像進行處理分析，可有效識別出水果內部的糖分分布、硬度變化及早期病害跡象，為水果品質分級與供應鏈管理提供科學依據。

③外觀品質檢測

外觀是消費者選購水果時首先關注的因素之一。高光譜成像技術能夠捕捉水果表面的細微紋理、顏色均勻度及缺陷（如斑點、裂痕）等特征，結合圖像處理技術，實現對外觀品質的快速評估。此外，高光譜技術還能識別出因農藥殘留或生長環(huán)境不同導致的表面色差，為綠色消費提供技術支持。

④品種鑒別與認證

不同品種的水果在光譜特性上存在顯著差異。高光譜成像技術結合化學計量學方法，能夠建立基于光譜特征的品種鑒別模型，實現對多種水果品種的快速、準確識別。這對于保護地方特色品種、打擊假冒偽劣產品具有重要意義，同時也有助于促進水果貿易的透明化、規(guī)范化。