高光譜成像技術(shù)是一種融合了傳統(tǒng)成像技術(shù)和光譜技術(shù)的先進技術(shù)，它不僅可以獲取被檢測物體的空間信息，還可以獲取其光譜信息。這種技術(shù)在蔬菜品質(zhì)與安全無損檢測中具有廣泛的應用。

一、用于蔬菜外部品質(zhì)的檢測

外部品質(zhì)是蔬菜最重要的感官品質(zhì)，主要體現(xiàn)在顏色、紋理、尺寸、形狀和表面缺陷等方面。傳統(tǒng)機器視覺技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)這些外觀品質(zhì)特征的自動檢測，但對于大部分特征不明顯的缺陷，如損傷、腐爛、凍傷等，其顏色、紋理等信息與正常區(qū)域高度相似，基于RGB彩色相機的傳統(tǒng)機器視覺無法進行有效識別。而高光譜成像技術(shù)的多波長圖像優(yōu)點彌補了傳統(tǒng)成像技術(shù)的這一缺點。

例如，針對腐爛蔬菜的檢測，研究者利用高光譜成像系統(tǒng)結(jié)合相關(guān)分析、互信息、逐步分析和基于線性判別分析的遺傳算法等方法，挑選出適合檢測的特征波長。然后，基于分類回歸樹（CART）和線性判別分析（LDA）等像素分類方法實現(xiàn)了腐爛區(qū)域在特征波長圖像上的分割。實驗結(jié)果表明，利用搭建的高光譜機器視覺平臺和特征波長圖像能夠?qū)崿F(xiàn)腐爛蔬菜的自動檢測。

二、用于蔬菜內(nèi)部品質(zhì)的檢測

內(nèi)部品質(zhì)是蔬菜的營養(yǎng)價值的衡量依據(jù)，主要包括糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度等指標。傳統(tǒng)檢測方法費時費力，且只能對同批次農(nóng)產(chǎn)品進行抽檢。而高光譜成像技術(shù)可以實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的化學成像，使蔬菜內(nèi)部品質(zhì)的快速無損檢測成為可能。

例如，針對可溶性固形物含量的檢測，研究人員利用高光譜成像系統(tǒng)采集蘋果的高光譜圖像，然后通過測量蘋果的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)來預測蘋果的硬度和可溶性固形物含量。研究結(jié)果顯示，蘋果的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)與硬度和SSC含量都有相關(guān)性，其中吸收系數(shù)與硬度和SSC含量的相關(guān)性較高?？扇苄怨绦挝锖康念A測相關(guān)系數(shù)達到0.864，表明高光譜成像技術(shù)是測量水果光學特性的有效手段，可用于水果內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測。

三、用于蔬菜品質(zhì)安全的檢測

食品安全關(guān)系到消費者的飲食安全和健康，因此備受社會關(guān)注。品質(zhì)安全主要通過檢測蔬菜中的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)藥殘留等指標進行評估。高光譜成像技術(shù)作為一種新的科學有效的檢測工具，已經(jīng)在蔬菜品質(zhì)安全檢測方面取得了許多成功應用。

例如，為了檢測蘋果表面的糞便污染，研究人員搭建了一個高光譜反射和熒光成像系統(tǒng)，結(jié)合商業(yè)蘋果分選生產(chǎn)線，能夠以每秒鐘三個以上的速度在線檢測蘋果的糞便污染和缺陷。實驗結(jié)果表明，利用熒光成像系統(tǒng)和簡單的波長比算法可以獲得100%的檢測正確率。另外，針對菠菜葉表面的糞便污染檢測，研究人員利用高光譜熒光成像系統(tǒng)結(jié)合主成分分析（PCA）實現(xiàn)了糞便污染區(qū)域的提取。實驗結(jié)果表明，利用所搭建的高光譜成像系統(tǒng)可以實現(xiàn)菠菜葉表面糞便污染的檢測。

高光譜相機在蔬菜品質(zhì)與安全無損檢測中發(fā)揮了重要作用。通過高光譜成像技術(shù)，可以快速、準確地進行蔬菜外部品質(zhì)、內(nèi)部品質(zhì)和品質(zhì)安全的檢測，為保障消費者健康和權(quán)益提供了科學有效的手段。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，高光譜相機在蔬菜品質(zhì)與安全無損檢測中的應用前景將更加廣闊。