近年來，人們對果蔬品質關注度提高。隨著成像技術和光譜技術的快速發展，高光譜成像技術廣泛應用于各種果蔬產品的快速和非破壞性檢測中。高光譜成像技術具有“圖譜合一”的優點，可同時檢測果蔬的內部、外部品質信息。本文介紹了高光譜成像儀在果蔬品質安全無損檢測中的應用，感興趣的朋友可以了解一下！
果蔬品質安全檢測中重要性：
果蔬是人們生活中不可或缺的食物，雖然我國果蔬產量位居世界前列，但果蔬出口量比例很低，遠遠低于世界平均水平。造成這個問題的主要原因是有關部門不能嚴格地按照出口標準對果蔬品質進行檢測及分級，果蔬商品化處理水平低。隨著人們生活水平的提高，以及我國綜合實力的不斷增強，在國際果蔬市場競爭日漸激烈的情況下，消費者對果蔬的品質要求越來越高，除了果蔬的外部品質，對其內部品質也更加關心。
目前，果蔬的品質檢測方法主要有化學檢測法、近紅外光譜檢測法、可見光圖像檢測法等。其中，化學檢測法進行測定費時費力，嚴重破壞了果蔬內部的組織成分，測定結果受人工操作影響較大，且不適用于大批量果蔬處理；近紅外光譜分析法和可見光圖像技術都各自有自己的特點，但是不能同時獲取被測物的圖像和光譜信息，且在應用方面有一定的局限性。隨著光譜技術和圖像處理技術的發展，高光譜成像技術已經廣泛應用于果蔬的快速無損檢測中，并且國內外大量研究表明高光譜技術在果蔬的品質檢測領域中具有發展潛力。高光譜技術集合了成像技術和光譜技術兩者的優點，具有“圖譜合一”的特點，其中圖像信息可以檢測果蔬的外部品質，光譜信息則可用于果蔬內部品質的檢測，同時可以將圖像信息和光譜信息進行特征融合，以此達到更好的檢測效果。
高光譜成像儀在果蔬品質安全無損檢測中的應用：
高光譜成像技術結合了計算機圖像技術和光譜技術的優點，數據信息量大，可以實現對圖像信息和光譜信息進行判別、分類、識別的全面分析。圖像特征和光譜特征都有助于評價果蔬品質，將最佳波長的光譜數據與空間信息特征進行數據融合，并應用到預測模型中，可以得到更好的預測結果，也能更好地體現高光譜成像技術的優勢，擴大高光譜成像技術的潛在應用。其在果蔬品質安全檢測中的具體應用，主要體體現在以下幾個方法面：
1.果蔬外部品質檢測
果蔬的外部品質主要包括顏色、紋理、形狀、大小、表面污染和表面缺陷等特征，外部品質是果蔬品質的最直接體現。傳統的檢測方法已經可以實現針對較為明顯的外觀特征的自動檢測，但是對于果蔬輕微損傷、腐敗、凍傷等大部分特征不明顯的外部特征則需要結合圖像技術進行檢測。區別于傳統的二維成像技術，高光譜成像技術可以獲得不同光譜維度上的圖像信息，更有利于果蔬外部品質的檢測分析。
2.果蔬內部品質檢測
果蔬內部品質主要包括糖度、硬度、酸度、水分、pH、可溶性固形物、淀粉含量等指標。可溶性固形物含量是指果蔬中所有溶于水的化合物的總稱，包括可溶性糖類、酸、維生素、礦物質等，它是果蔬重要的內部品質之一。利用高光譜成像技術（400～1000 nm）無損檢測草莓的含水量、可溶性固形物和酸度等品質指標，利用偏最小二乘（PLS）和多元線性回歸（MLR）對測定指標進行建模，利于預測模型就可以對果蔬內部品質進行分析。
3.果蔬品質安全檢測
食品安全關系到消費者的飲食安全和健康，因此得到全社會持續性的高度關注。同內部品質檢測一樣，食品安全的檢測目前仍是以傳統的化學方法為主。品質安全主要通過檢測水果和蔬菜的動物糞便等外來物污染、各種病害、品質劣變、細菌感染和農藥殘留等指標進行評估。大量的成功應用案例證明了高光譜成像技術在水果和蔬菜品質安全檢測方面的可行性和有效性，高光譜成像技術作為一種新的科學有效的檢測工具在未來食品安全檢測中也將扮演更加重要的角色。
動物糞便往往含有各種病菌、細菌，被動物糞便污染的水果和蔬菜對人類的健康是一種潛在的威脅。蔬菜中的糞便污染物會引起人類患上食源性傳染疾病。為了快速自動地檢測蔬菜葉表面的糞便污染，通過高光譜成像儀，并利用主成份分析（PCA），提取果蔬表面糞便污染區域的光譜信息，建立相應的預測模型，就可以對果蔬葉表面糞便污染進行檢測，進而保證果蔬品質的安全。
