胡 棟，孫 通，應(yīng)義斌,2※

（1. 浙江農(nóng)林大學(xué)工程學(xué)院，杭州 311300；2. 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，杭州 310058）

0 引 言

近年來，有關(guān)生物組織光學(xué)特性的研究得到了越來越多的關(guān)注。究其原因，主要是光學(xué)特性測量，包括吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)，有助于研究光與生物組織的互作過程，揭示光學(xué)特性參數(shù)與理化特性、微觀組織結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)機制，從而解析光學(xué)傳感技術(shù)的檢測機理，為食品和農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)安全無損檢測提供理論依據(jù)[1-3]。常用的光學(xué)特性測量技術(shù)有積分球、時域、頻域、空間分辨和結(jié)構(gòu)光反射成像（也稱為空間頻域成像）[4]。例如，Zhang等[5]采用單積分球技術(shù)結(jié)合反向倍增算法，測量了藍莓組織在可見/近紅外波段的光學(xué)特性，根據(jù)約化散射系數(shù)的變化規(guī)律對損傷果實進行識別。Vanoli 等[6]采用時域反射光譜技術(shù)對蘋果組織的光學(xué)特性進行測量，結(jié)合線性判別分析對內(nèi)部褐變果實進行識別，結(jié)果表明：褐變果實的吸收系數(shù)增大，約化散射系數(shù)減小，在波長780 nm 對健康果實和褐變果實的檢測準確率分別達到90%和71%。Huang 等[7]采用空間分辨技術(shù)測量了600 個西紅柿的光學(xué)特性參數(shù)，結(jié)合偏最小二乘法對果實理化指標（硬度、可溶性固形物含量和pH 值）進行回歸分析，結(jié)果表明：吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)的乘積具有最好的預(yù)測效果，3個指標的回歸系數(shù)分別達到0.923、0.623 和0.769。為了簡化問題，學(xué)者們通常將生物組織視為單層的均勻結(jié)構(gòu)。但是，大多數(shù)的水果（如藍莓、蘋果、西紅柿）都是由果皮和果肉兩層甚至多層性質(zhì)各異的組織組成的，忽視果皮的存在將會給測量結(jié)果帶來誤差。同時，測量果皮的光學(xué)特性也有助于檢測位于果皮部位的缺陷與病害。因此，有必要將水果組織視為雙層結(jié)構(gòu)進行研究，分別測量果皮和果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)。

多年來，學(xué)者們提出了不同的理論模型用于測量雙層組織的光學(xué)特性參數(shù)[8-11]。這些模型大多基于光傳輸理論，結(jié)合不同的參數(shù)擬合算法，從漫反射信號中反演每層組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)。然而，這些模型大多屬于點測量，即每次測量只能得到一個像素點的光學(xué)特性參數(shù)，無法同時獲取組織光學(xué)特性參數(shù)的二維及三維分布，在表征生物組織異質(zhì)性方面存在不足。

結(jié)構(gòu)光反射成像，作為一種較新的光學(xué)技術(shù)，通過獲取組織表面的反射信號得到檢測對象在不同頻率、不同相位下的圖像，解調(diào)后得到隨頻率變化的漫反射圖像，結(jié)合相應(yīng)光傳輸模型（如漫射近似理論、蒙特卡洛）進行參數(shù)反演，可得到組織的二維及三維吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)分布圖[12]。該技術(shù)最早由Cuccia 等于2005 年引入生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[13]，并在過去的10 多年中被廣泛應(yīng)用于生物組織的光學(xué)特性參數(shù)測量[14-16]。近年來，相關(guān)學(xué)者嘗試用該技術(shù)測量雙層組織的光學(xué)特性參數(shù)。Weber 等[10]利用結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測量了自制雙層光學(xué)仿生樣本和人體前臂組織的光學(xué)特性參數(shù)；Saager 等[17]利用空間調(diào)制定量光譜測量高散射皮膚的首層組織厚度和發(fā)色團濃度；Yudovsky 等[18-19]利用雙層結(jié)構(gòu)光反射光譜結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成功對表皮中黑色素的吸收作用和真皮中血液的吸收作用進行區(qū)分，并且測量得到了表皮的光學(xué)厚度和真皮的吸收系數(shù)及約化散射系數(shù)。雖然結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但該技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域尚處于起步階段，針對農(nóng)產(chǎn)品雙層組織進行光學(xué)特性參數(shù)測量的研究更是處于空白階段。另外，到目前為止，準確測量雙層組織的光學(xué)特性仍然存在很大挑戰(zhàn)；特別是對于次層組織，測量難度更大。這是因為雙層模型遠比單層模型復(fù)雜，測量中會涉及更多的未知變量和影響因素。前期研究表明[20]，基于結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)的分步方法能提高雙層組織光學(xué)特性參數(shù)的測量精度。

基于以上分析，該文采用基于結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)的分步方法測量雙層水果組織的光學(xué)特性參數(shù)，并將其與單積分球技術(shù)的測量結(jié)果進行比較，具體的研究目標為：1）測量水果果皮和果肉組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)；2）分析結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)和單積分球技術(shù)測量組織光學(xué)特性參數(shù)存在差異的原因。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗選用蘋果、獼猴桃和芒果3 種常見水果，其中蘋果和獼猴桃的果皮厚度較小，芒果果皮厚度相對適中。分別挑選15 個和5 個顏色和尺寸相似的蘋果和獼猴桃樣本用于試驗，挑選5 個尺寸相似的芒果樣本，果皮顏色從青色到紅色各不相同，如圖1 所示。所有樣本在試驗前用去離子水清洗并擦拭表面，然后貯藏于4℃的冷庫中，并在試驗前12 h 將其存放于20℃室溫下。試驗水果樣本的品種、直徑、質(zhì)量、果皮厚度和硬度等物理屬性詳見表1。需要指出的是，表1 中5 個芒果的硬度平均值±標準差為（53.40 ± 26.65）N，表明5 個芒果樣本的硬度差異明顯。果皮的厚度通過破壞性方法測得：切取約30 mm×30 mm 的樣本組織，去除附著在果皮上的果肉組織，用千分尺測量5 次后取平均值。

圖1 試驗樣本 Fig.1 Test samples

1.2 結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)

結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)的示意圖如圖2 所示[16,21]，主要包括鹵鎢燈光源及其控制器（Oriel Instruments，USA）、投影儀（DLi CEL5500-Fiber，Digital Light Innovations，USA）、高性能CCD 相機（PhotonMAX 1024B，Princeton Instruments，USA）、定焦鏡頭（35 mm，Edmund Optics Inc.，USA）和液晶可調(diào)諧濾波器（Liquid Crystal Tunable Filter，LCTF，Cambridge Research and Instrumentation，Inc.，USA）。相機與投影儀前端裝有線性偏振片（Edmund Optics Inc.，USA），用于減小樣本表面的鏡面反射，提高圖像采集質(zhì)量。LCTF 的波長范圍為650～1 000 nm，光圈大小和帶寬分別為20 mm 和10 nm，波長調(diào)節(jié)精度為（1.5±0.5）nm。通過MATLAB 生成不同頻率、不同相位的正弦圖案，將其導(dǎo)入與投影儀配套的軟件中，控制投影儀產(chǎn)生結(jié)構(gòu)光照射在樣本表面，CCD 相機采集漫反射圖像并實時保存于計算機中。CCD 相機的參數(shù)設(shè)置、圖像采集和LCTF 的波長調(diào)節(jié)均通過LabVIEW 軟件實現(xiàn)。

表1 試驗樣本的物理屬性 Table 1 Physical properties of test samples

圖2 結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)示意圖 Fig.2 Schematic of structured illumination reflectance imaging system

結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)標定通過測量并比較光學(xué)特性參數(shù)已知的雙層樣本的結(jié)果實現(xiàn)。雙層樣本以固體仿生樣本為首層組織，以不同濃度的牛奶為次層組織。固體仿生樣本由實驗室自行設(shè)計制作完成[22]，以聚氨酯為基底，染料和印度墨水為吸收劑，TiO2為散射劑。固體仿生樣本和牛奶組織的光學(xué)特性參數(shù)均通過單積分球方法進行標定測量。該標定樣本的首層組織厚度小于2 mm，滿足基于結(jié)構(gòu)光反射成像的分步法反演雙層組織光學(xué)特性參數(shù)的前提條件[20]；次層組織厚度大于50 mm，滿足漫射近似理論的“半無限”幾何要求[23]。

波長選擇通過調(diào)節(jié)LCTF 實現(xiàn)。受投影儀輸出功率的限制，830～1 000 nm 的信號強度較弱，在本研究中不適用。圖3 為不同樣本在650～870 nm 的表面反射強度對比圖。從圖中可以看出，隨著波長的增大，校正白板的信號強度先增大后減小，在730 nm 處達到最大，830 nm處的反射信號強度與650 nm 相近，這是因為投影儀在830 nm 以上輸出功率較弱。標定樣本、蘋果、獼猴桃和芒果的平均反射信號強度變化規(guī)律與校正白板大體一致。但是，水果的反射信號強度在650～690 nm 普遍較弱，在670 nm 左右達到最小，這是因為水果組織中的葉綠素在這個波長范圍對光有很強的吸收作用[6]；當波長大于830 nm時，水果組織的反射信號強度變化不大。650～690 nm 是水果的特征波段，675 nm 左右的葉綠素吸收峰對光學(xué)特性參數(shù)測量有較大的參考意義。因此本研究選擇的有效波長范圍為650～830 nm，波長間隔為20 nm，共計10 個波長。

圖3 校正白板和不同雙層樣本組織在650～870 nm 的表面反射強度 Fig.3 Signal intensity for the calibration plate and two-layered samples in the spectral range of 650-870 nm

1.3 光學(xué)特性參數(shù)測量

當平面結(jié)構(gòu)光垂直入射到介質(zhì)表面時，由穩(wěn)態(tài)下的漫射近似理論及施加的邊界條件，可推導(dǎo)得到單層和雙層介質(zhì)表面漫反射R1( fx)和R2( fx)的表達式分別為[12,24]

式中A1、A2和A3均為常量，可通過求解邊界條件得到，下標1 表示首層組織。以上表達式的具體推導(dǎo)過程可參考已發(fā)表文獻[1,20]。通過式（1）和式（2），結(jié)合相應(yīng)的參數(shù)擬合算法，可反演得到雙層組織每一層的光學(xué)特性參數(shù)。

單積分球技術(shù)結(jié)合反向倍增（Inverse Adding Doubling，IAD）算法可作為參考方法用于測量生物組織的光學(xué)特性參數(shù)。通過測量樣本的全反射和全透射值，單積分球技術(shù)能得到μa和μs′；它不受漫射近似理論的近似特性和前提條件等因素限制，理論上能用于測量任何類型樣本的光學(xué)特性參數(shù)。但是該技術(shù)需要對樣本進行有損切片處理，樣本準備過程較為復(fù)雜。單積分球系統(tǒng)的具體布置、全反射和全透射的測量步驟詳見實驗室已發(fā)表的論文[25-27]。

圖4 為水果（蘋果、獼猴桃和芒果）果皮和果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)測量流程圖。光學(xué)特性的測量值用結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測得，需要經(jīng)過圖像采集、圖像解調(diào)和參數(shù)擬合等步驟；參考值用單積分球系統(tǒng)采集光譜，結(jié)合反向倍增算法計算得到，其中樣本的果皮和果肉需要切片后分別測量。水果的結(jié)構(gòu)光反射圖像采集區(qū)域盡量選擇表面面積較大的平整區(qū)域。結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測量組織光學(xué)特性參數(shù)的分步方法的基本思路為[28]：首先用較大的空間頻率（光透射深度較?。┙Y(jié)合單層模型1反演首層組織的光學(xué)特性參數(shù)；在獲得后，將它們和首層組織厚度d 值作為已知量，用較小的空間頻率（光透射深度較大）結(jié)合雙層模型2 反演次層組織的光學(xué)特性參數(shù)

圖4 水果果皮和果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)測量流程圖 Fig.4 Flowchart of optical properties measurement for skin and flesh of fruits

2 結(jié)果與分析

2.1 系統(tǒng)標定結(jié)果

結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測量雙層樣本光學(xué)特性參數(shù)的實驗結(jié)果（表2）表明：μa1、μs1′、μa2和μs2′（下標1、2 分別對應(yīng)首層和次層組織）的測量誤差分別小于19%、7%、28%和20%。μs′的測量精度高于μa，且首層組織的測量精度明顯高于次層組織，這是因為μs′的絕對值比μa大得多，測量難度較小，而光與次層組織的相互作用要弱于首層組織，因此反射圖像所攜帶的與次層組織相關(guān)的有效信息較少。表2 列出了已報導(dǎo)的雙層組織光學(xué)特性參數(shù)測量精度比對情況。從表中可以看出，本文所用方法的測量精度高于Kienle 等[8]，Cen 等[9]和王愛臣[22]用空間分辨方法測量雙層組織光學(xué)特性參數(shù)的結(jié)果。Weber 等[10]用結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測量雙層樣本首層組織的光學(xué)特性參數(shù)效果較好，分別達到了17%和2%，但是對于次層組織效果不理想，特別是對于μa2，誤差達到了100%。考慮到單積分球技術(shù)在測量樣本光學(xué)特性參數(shù)時本身存在一定誤差，特別是對于μa，給測量帶來了更大挑戰(zhàn)。因此，該文所描述的結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)，結(jié)合分步方法測量雙層組織的光學(xué)特性參數(shù)是可行的。

表2 雙層樣本光學(xué)特性參數(shù)測量精度比較 Table 2 Accuracy comparison on optical properties measurement of two-layered samples

2.2 果皮光學(xué)特性

圖5 為蘋果、獼猴桃和芒果果皮組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)測量結(jié)果?？梢钥闯?，雖然3 種水果果皮組織的光學(xué)特性參數(shù)大小不盡相同，但其隨波長變化的規(guī)律基本一致。具體表現(xiàn)為：1）同種水果的大于μa，因為果皮組織是強散射介質(zhì)；2）果皮在650～700 nm 波段對光的吸收強烈，670 nm 左右出現(xiàn)了由葉綠素引起的吸收峰，700 nm 之后組織對光的吸收作用急劇減弱并趨于穩(wěn)定；3）μs′隨著波長的增大單調(diào)遞減或單調(diào)遞增。Mie 理論指出，μs′隨著波長的增大而減小[29]。進一步分析發(fā)現(xiàn)，圖5 中隨波長增大的μs′曲線平滑處理前，在670 nm 左右往往有一個波谷，該波谷由葉綠素對光的強吸收造成；而基于波長的平滑處理能減少擬合噪聲，提高曲線擬合精度和穩(wěn)定性[30]，在光學(xué)特性參數(shù)反演過程中必不可少。因此該文采用了平滑后曲線，出現(xiàn)了隨波長的增大而上升的趨勢。從圖5c 還可以看出，芒果1 和芒果2 果皮組織的吸收峰值比其他3 個芒果大得多。進一步分析發(fā)現(xiàn)，這2 個芒果未完全成熟，果皮呈青綠色（如圖1 所示），葉綠素含量較高，因此對光有很強的吸收作用；而其他3 個芒果的成熟度更高，果皮中的葉綠素開始降解，果皮呈青紅色甚至深紅色，對光的吸收作用減弱，因此吸收峰降低，μa值減小。

圖5 蘋果、獼猴桃和芒果果皮組織的μa1 和μs1′測量結(jié)果 Fig.5 Measured values of μa1 and μs1′ for skin tissue of apple, kiwifruit and mango by using the structured illumination reflectance imaging technique

2.3 果肉光學(xué)特性

圖6 為蘋果、獼猴桃和芒果果肉組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)測量結(jié)果?？梢钥闯觯饨M織的光學(xué)特性曲線變化趨勢與果皮組織大體一致，但也存在不同之處。具體表現(xiàn)為：1）果肉組織的μa和μs′普遍小于果皮組織，且獼猴桃表現(xiàn)地尤為明顯。這是因為水果組織對光的吸收作用主要由色素等成分引起，對光的散射作用主要由纖維素、果膠等成分引起[22]，而這些成分在果皮中的含量往往比果肉高。2）獼猴桃和芒果果肉組織吸收系數(shù)曲線在670 nm 處的吸收峰有些許移動，這可能是因為獼猴桃的綠色果肉組織緊挨著黑色種子和白色基座組織，這種不均勻性使得果肉組織吸收系數(shù)的測量變得更加困難，而芒果的果皮相對較厚，也給測量帶來了更大挑戰(zhàn)。與王愛臣[22]利用空間分辨技術(shù)測量芒果果皮和和果肉組織的光學(xué)特性相比，該文的首層組織（果皮）光學(xué)特性參數(shù)測量結(jié)果與其精度相當，而次層組織（果肉）結(jié)果更優(yōu)，精度有了明顯提高，特別是μa。

從以上分析可以看出，果皮和果肉組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)與其所含成分密切相關(guān)，如色素、纖維素、果膠等。因此，測得的組織光學(xué)特性可進一步用于水果品質(zhì)的無損檢測，如顏色、硬度、糖度等，有待于后期進一步研究。

2.4 光學(xué)特性參數(shù)測量誤差分析

圖7 為結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)和單積分球技術(shù)測量得到蘋果果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)和相對誤差絕對值。從圖中可以看出，2 種方法測量得到的μa2和μs2′值的變化規(guī)律基本一致，但是μa2值在650、670 和690 nm 3 個波長下相差較大。這可能是因為：1）用結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)測量μa2的難度要大于其他3 個參數(shù)（μa1、μs1′和μs2′）；2）果肉組織在這3 個波長對光有很強的吸收作用（如圖 6 所示），導(dǎo)致采集到的反射信號較弱，進而給光學(xué)特性參數(shù)反演帶來更大誤差。與單積分球技術(shù)的測量結(jié)果相比，μa2和μs2′在這10 個波長下的平均誤差分別為22.8%和4.9%，如果不考慮650、670 和690 nm 這3 個波長，μa2的誤差將減小至6.3%。在進行單積分球試驗時發(fā)現(xiàn)，水果樣本在切片后組織表面會發(fā)生變化，如被氧化；同時，在用千分尺測量切片樣本的厚度時，即使用了多次測量取平均值的方法，厚度的測量依然存在誤差。為了探究以上因素對單積分球測量光學(xué)特性參數(shù)的影響，該文對不同離體時間和不同厚度測量誤差的切片樣本分別進行了試驗。

圖6 蘋果、獼猴桃和芒果果肉組織的μa2 和μs2′測量結(jié)果 Fig.6 Measured values of μa2 and μs2′ for flesh tissue of apple, kiwifruit and mango by using the structured illumination reflectance imaging technique

圖7 結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)和單積分球技術(shù)測量蘋果果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)和相對誤差 Fig.7 Optical properties (μa2 and μs2′) and relative error of apple flesh tissue measured by the structured illumination reflectance imaging and single integrating sphere techniques

圖8 所示為蘋果果肉組織在切片后5、15 和25 min時，用單積分球技術(shù)測量得到的μa和μs′結(jié)果。可以看出，隨著果肉切片組織在空氣中暴露時間的增加，μa和μs′值分別有增大和減小的趨勢。與5 min 的結(jié)果相比，25 min 測量μa和μs′的結(jié)果在500～1 000 nm 波長范圍內(nèi)的變化差異平均值分別為27.7%和2.3%（絕對值）。究其原因，主要是因為果肉組織中的酚類化合物，如多元酚類、兒茶酚等，在與空氣接觸后容易被氧化成醌類化合物[31-32]，促使蘋果果肉顏色逐漸由白色變成黃色，而且隨著與空氣接觸時間的延長，參加反應(yīng)的量變多，顏色也逐漸變深，因此光學(xué)特性也發(fā)生了相應(yīng)變化。

圖9 所示為厚度的測量誤差對離體蘋果果肉組織光學(xué)特性參數(shù)測量的影響，本文考慮了“-20%誤差”“-10%誤差”“+10%誤差”“+20%誤差”和“0 誤差”5 種情況。從圖中可以看出，5 條曲線之間差異明顯，說明厚度的精確測量對單積分球技術(shù)測量光學(xué)特性參數(shù)至關(guān)重要。進一步分析發(fā)現(xiàn)，與“0 誤差”下的結(jié)果相比，“-20%誤差”“-10%誤差”“+10%誤差”和“+20%誤差”下測量得到μa和μs′的全波長平均差異分別為34.8%、16.2%、-14.2%、-27.4%和24.7%、11.2%、-9.1%、-16.7%。以上研究針對果肉組織，而果皮組織的試驗結(jié)果與其類似，同時果皮的厚度更小，更容易引起測量誤差。因此，在用單積分球技術(shù)測量組織光學(xué)特性參數(shù)時，厚度的準確測量至關(guān)重要。

圖8 單積分球技術(shù)測量離體蘋果果肉組織的μa2 和μs2′隨時間變化情況 Fig.8 Value changes of μa2 and μs2′ with in vitro time for apple flesh tissue measured by the single integrating sphere technique

圖9 蘋果果肉組織厚度的測量誤差對單積分球技術(shù)測量μa2和μs2′的影響 Fig.9 Effect of measurement error for apple flesh thickness on estimating μa2 and μs2′ by the single integrating sphere technique

綜上所述，結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)與單積分球技術(shù)的測量結(jié)果存在一定差異，主要由以下因素引起：1）果皮和果肉在切片取樣后，光學(xué)特性會隨著時間的推移發(fā)生變化；2）果皮和果肉切片樣本的厚度測量誤差，以及厚度不均勻性會影響單積分球技術(shù)對其光學(xué)特性參數(shù)的測量精度；3）結(jié)構(gòu)光反射成像和單積分球分別對完整樣本和離體組織進行測量，試驗對象的差異給試驗結(jié)果帶來影響。

3 結(jié) 論

該文采用標定后的結(jié)構(gòu)光反射成像系統(tǒng)結(jié)合分步方法測量了蘋果、獼猴桃和芒果果皮和果肉組織的光學(xué)特性參數(shù)，并分析了結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)和單積分球技術(shù)測量水果組織光學(xué)特性參數(shù)存在差異的原因。

1）結(jié)構(gòu)光反射成像技術(shù)對雙層液體樣本首層組織吸收系數(shù)、約化散射系數(shù)、次層組織吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)的測量誤差分別小于19%、7%、28%和20%。

2）蘋果、獼猴桃和芒果果皮和果肉組織的吸收系數(shù)曲線能反映色素等成分在特定波長的吸收峰，果皮組織的吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)普遍高于果肉組織，且獼猴桃表現(xiàn)地尤為明顯。

3）離體切片組織在空氣中的暴露時長和切片厚度測量誤差均會對單積分球技術(shù)測量組織光學(xué)特性參數(shù)造成不可忽略的影響。

在使用單積分球技術(shù)測量農(nóng)產(chǎn)品組織光學(xué)特性參數(shù)的過程中，應(yīng)減少樣本準備時間，提高切片樣本厚度均勻性和測量精度，以減小上述因素對光學(xué)特性參數(shù)測量的影響。此外，結(jié)構(gòu)光反射成像作為一種寬屏成像技術(shù)，測得的寬場（二維）光學(xué)特性為農(nóng)產(chǎn)品缺陷（如蘋果損傷、腐爛）的可視化檢測提供了可能。未來研究可將該技術(shù)測得的寬場光學(xué)特性參數(shù)應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)安全檢測。