農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用

農(nóng)產(chǎn)品是人類生活中不可缺少的部分，因此農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)也是國家經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的生活水平也日益提高，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量也提出更高的要求。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的銷售而言，品質(zhì)起著至關(guān)重要的引導(dǎo)作用。如今生物科技不斷發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品檢測應(yīng)用先進(jìn)科技實(shí)現(xiàn)了無損檢測，利用高光譜成像技術(shù)，將光學(xué)與電子學(xué)合為一體，在農(nóng)產(chǎn)品檢測中發(fā)揮著重要作用。

農(nóng)產(chǎn)品無損檢測是一項(xiàng)先進(jìn)的檢測技術(shù)，能夠在不破壞農(nóng)產(chǎn)品的情況下對(duì)內(nèi)部和外部的品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)也改變了傳統(tǒng)的人工分揀模式。基于此，本文就農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行探究，通過對(duì)農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)原理與系統(tǒng)的詳細(xì)介紹，分析農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，從而幫助該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中發(fā)揮更大作用。

農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用前景

現(xiàn)階段高光譜成像技術(shù)能夠?qū)ρ芯繉?duì)象的空間信息和光譜信息實(shí)現(xiàn)同步獲取，但是大部分高光譜研究團(tuán)隊(duì)仍然采用獨(dú)立技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)進(jìn)行檢測，很少有將熒光技術(shù)、投射技術(shù)以及高光譜成像技術(shù)進(jìn)行綜合應(yīng)用，但是實(shí)際上同時(shí)檢測農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)外部品質(zhì)是高光譜技術(shù)的最大特點(diǎn)也是最大優(yōu)勢，因此將高光譜技術(shù)和其他技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，進(jìn)而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)是未來主要的研究方向。因?yàn)楦吖庾V技術(shù)本身具有檢測快速、數(shù)據(jù)精確可靠的特點(diǎn)，并且可以對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行無損檢測，因此可以被廣泛應(yīng)用到對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測中去。傳統(tǒng)的檢測方法對(duì)農(nóng)產(chǎn)品外觀檢測大多數(shù)是依靠灰度信息和RGB成像系統(tǒng)，但是外觀上的化學(xué)污染和輕微損傷，并不能夠在這種技術(shù)中顯現(xiàn)出來，而光譜技術(shù)是近年來提出的非常適合農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部檢測的技術(shù)之一，并且結(jié)合圖像技術(shù)能夠全面顯示出農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)外兩部的品質(zhì)信息?，F(xiàn)階段高光譜成像技術(shù)在水果檢測中應(yīng)用得較多，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的檢測較少。

高光譜技術(shù)主要是由高光譜成像系統(tǒng)體現(xiàn)，分為硬件和軟件兩個(gè)部分，其中主要包括傳感器光學(xué)模塊、光源模塊等硬件設(shè)備以及圖像采集和數(shù)據(jù)分析處理這兩個(gè)常用的軟件。其中高光譜成像儀是整個(gè)系統(tǒng)的核心部件，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)檢測對(duì)象信息的快速獲取，利用在圖像采集過程中接受到的反射光和透射光進(jìn)行全面的分析和成像，最終得到整個(gè)監(jiān)測對(duì)象的光譜圖像，進(jìn)而根據(jù)不同的波段得到不同的數(shù)據(jù)塊。這種利用系統(tǒng)和技術(shù)本身的力學(xué)、光學(xué)等各種物理性質(zhì)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行非破壞檢測，會(huì)隨著技術(shù)的提升得到更加廣泛的應(yīng)用，更是現(xiàn)階段最為主要的研究方向。而高光譜成像系統(tǒng)的深入研究和在各種農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應(yīng)用，能夠從根本上提升國家農(nóng)產(chǎn)品商業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化，推動(dòng)國家農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，提高國家農(nóng)業(yè)產(chǎn)品在國際農(nóng)業(yè)市場上的競爭力，為國家創(chuàng)造全新的經(jīng)濟(jì)動(dòng)力。

農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用

果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測

針對(duì)果蔬類內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測，主要對(duì)果蔬的糖度、成熟度、軟硬度和含水量等方面進(jìn)行檢測。無損檢測主要滿足了對(duì)果蔬內(nèi)部的品質(zhì)檢測。傳統(tǒng)的果蔬檢測方法是由人工進(jìn)行的，通過人力對(duì)果蔬的品相進(jìn)行判斷，以此進(jìn)行人工分類。這種人工分類的方法不僅要投入大量人力，還十分浪費(fèi)時(shí)間，工作效率低下，而且只能對(duì)果蔬的外部品質(zhì)作出大概判斷，無法準(zhǔn)確評(píng)價(jià)果蔬的內(nèi)部品質(zhì)，導(dǎo)致分揀的結(jié)果并不準(zhǔn)確。利用高光譜成像技術(shù)可以有效彌補(bǔ)這一缺陷，將果蔬內(nèi)部成像，從而準(zhǔn)確地判斷果蔬的品質(zhì)。對(duì)于果蔬品質(zhì)而言，糖度是最重要的品質(zhì)，能夠決定果蔬的口感狀況。例如：利用高光譜成像技術(shù)對(duì)哈密瓜進(jìn)行無損檢測時(shí)，利用高光譜成像系統(tǒng)獲取哈密瓜的發(fā)射光譜。然后采用PCA、PCR和SMLR建立相關(guān)圖像模型，對(duì)帶皮和去皮的哈密瓜分別進(jìn)行檢測，最后研究可得，利用這三種方式得到的高光譜成像能夠準(zhǔn)確對(duì)哈密瓜的含糖程度做出檢測，其中SMLR對(duì)去皮的哈密瓜而言是最有效的檢測方式，其建立的模型能夠?qū)θテす芄系暮橇孔鞒鲇行袛唷９咄獠科焚|(zhì)檢測

針對(duì)果蔬類外部品質(zhì)的無損檢測，主要對(duì)果蔬的顏色、大小、性狀和表面特征等方面進(jìn)行判斷，傳統(tǒng)的人工分揀方法雖然能大致區(qū)分出果蔬外部品質(zhì)的優(yōu)劣，但是人工的判斷更多的是憑借肉眼的觀察和分揀的經(jīng)驗(yàn)，因此存在一定程度的誤差。應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行無損檢驗(yàn)時(shí)，能夠?qū)叩牟羵?、凍傷等外部損傷情況做出科學(xué)合理的檢測。果蔬的一般性損傷都是在采摘和運(yùn)輸?shù)倪^程中造成的，有時(shí)候過長時(shí)間的存儲(chǔ)也會(huì)使果蔬的外部氧化，發(fā)生質(zhì)變，導(dǎo)致一定程度的腐爛，一般中期和晚期的外部損傷可以用肉眼進(jìn)行察覺，但是果蔬早期的損傷是無法用肉眼判斷的，只能借助高光譜成像技術(shù)。例如：用高光譜成像技術(shù)對(duì)蘋果的擦傷程度進(jìn)行研究，將蘋果的擦傷程度分為可見損傷、近紅外損傷和短波紅外波段內(nèi)損傷，通過采用相關(guān)函數(shù)建成檢測模型，準(zhǔn)確得出蘋果擦傷的程度。肉類檢測

根據(jù)國內(nèi)外的相關(guān)研究，高光譜成像技術(shù)在肉類檢測中發(fā)揮著重要作用，可以對(duì)肉制品的嫩度、大腸桿菌、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、水分、顏色和pH值等因素進(jìn)行檢測，形成有較高分辨率的高光譜圖像。在高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用中，主要對(duì)豬肉、牛肉、火雞、火腿等肉類進(jìn)行無損檢測。例如：對(duì)豬肉進(jìn)行無損檢測時(shí)，采集多個(gè)樣本，形成400～1100 nm范圍的高光譜圖像，利用函數(shù)分析出豬肉高光譜圖像的散射特征，將不同的參數(shù)擬合為散射曲線，從而建立起多元線性回歸模型，得出最終的檢測結(jié)果。需要注意的是，單純利用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行檢測得出的結(jié)果比較片面，在嫩度和大腸桿菌的檢測中沒有達(dá)到最優(yōu)效果，而將高光譜成像技術(shù)與Gompertz（岡伯茨）函數(shù)形成的綜合技術(shù)檢測出來的效果明顯優(yōu)于單純使用高光譜成像技術(shù)，不僅應(yīng)用于豬肉嫩度和大腸桿菌的檢測，還應(yīng)用于蛋白質(zhì)、水分、顏色、脂肪等各個(gè)方面。除了將高光譜成像技術(shù)與Gompertz函數(shù)綜合應(yīng)用進(jìn)行無品檢測，還可以通過PLSR法（偏最小二乘回歸法）建立預(yù)算模型來檢測肉類的各項(xiàng)影響品質(zhì)的因素。

谷物類檢測

農(nóng)作物在人們生活中是不可缺少的必需品，我國作為人口眾多的農(nóng)業(yè)大國，對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量都有較高的要求。我國農(nóng)作物種類十分豐富，其中主要包括小麥、玉米、花生、水稻等。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們的生活水平越來越高，因此對(duì)農(nóng)作物的質(zhì)量也提出了更高的要求。就目前我國農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)營情況來看，市場上出現(xiàn)很多與農(nóng)作物質(zhì)量相關(guān)的問題，導(dǎo)致人們的生活水平受損，因此，對(duì)谷物類的無損檢測至關(guān)重要。經(jīng)過國內(nèi)外各項(xiàng)研究，在谷物類無損檢測中有效應(yīng)用了高光譜成像技術(shù)。例如：利用高光譜成像技術(shù)對(duì)大米進(jìn)行無損檢測時(shí)，對(duì)大米的部分區(qū)域進(jìn)行降維處理，利用PCA和BPNN建立相關(guān)圖像模型。經(jīng)過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用BPNN形成的數(shù)據(jù)模型明顯優(yōu)于利用PCA形成的預(yù)測模型，能夠?qū)Υ竺椎钠焚|(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。除此以外，還可以用近紅外高冠普檢測小麥、玉米等農(nóng)作物的真菌感染情況，利用高光譜成像技術(shù)形成線性波段，對(duì)感染的農(nóng)作物種子進(jìn)行識(shí)別。

結(jié)論

綜上所述，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的探究是非常必要的。本文對(duì)農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)原理與系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)介紹，分析農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。研究可知，農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)在果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測、果蔬外部品質(zhì)檢測、肉類檢測和谷物類檢測中發(fā)揮著重要作用。

張秉熙（1981—），男，吉林農(nóng)安人，大專，助理農(nóng)藝師。研究方向：農(nóng)業(yè)推廣。