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)濟也是國家經(jīng)濟的重要組成部分。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們的生活水平也日益提高，對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量也提出更高的要求。對農(nóng)產(chǎn)品的銷售而言，品質(zhì)起著至關(guān)重要的引導作用。如今生物科技不斷發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品檢測應(yīng)用先進科技實現(xiàn)了無損檢測，利用高光譜成像技術(shù)，將光學與電子學合為一體，在農(nóng)產(chǎn)品檢測中發(fā)揮著重要作用。

農(nóng)產(chǎn)品無損檢測是一項先進的檢測技術(shù)，能夠在不破壞農(nóng)產(chǎn)品的情況下對內(nèi)部和外部的品質(zhì)進行準確檢測，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?；诖?，本文就農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用進行探究，通過對農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)原理與系統(tǒng)的詳細介紹，分析農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的實際應(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ο蟮目臻g信息和光譜信息實現(xiàn)同步獲取，但是大部分高光譜研究團隊仍然采用獨立技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)進行檢測，很少有將熒光技術(shù)、投射技術(shù)以及高光譜成像技術(shù)進行綜合應(yīng)用，但是實際上同時檢測農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)外部品質(zhì)是高光譜技術(shù)的最大特點也是最大優(yōu)勢，因此將高光譜技術(shù)和其他技術(shù)進行結(jié)合，進而對農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)進行綜合評價是未來主要的研究方向。因為高光譜技術(shù)本身具有檢測快速、數(shù)據(jù)精確可靠的特點，并且可以對農(nóng)產(chǎn)品進行無損檢測，因此可以被廣泛應(yīng)用到對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測中去。傳統(tǒng)的檢測方法對農(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部分，其中主要包括傳感器光學模塊、光源模塊等硬件設(shè)備以及圖像采集和數(shù)據(jù)分析處理這兩個常用的軟件。其中高光譜成像儀是整個系統(tǒng)的核心部件，能夠?qū)崿F(xiàn)對檢測對象信息的快速獲取，利用在圖像采集過程中接受到的反射光和透射光進行全面的分析和成像，最終得到整個監(jiān)測對象的光譜圖像，進而根據(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、光學等各種物理性質(zhì)對農(nóng)產(chǎn)品進行非破壞檢測，會隨著技術(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、標準化，推動國家農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的不斷發(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)濟動力。

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

果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測

針對果蔬類內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測，主要對果蔬的糖度、成熟度、軟硬度和含水量等方面進行檢測。無損檢測主要滿足了對果蔬內(nèi)部的品質(zhì)檢測。傳統(tǒng)的果蔬檢測方法是由人工進行的，通過人力對果蔬的品相進行判斷，以此進行人工分類。這種人工分類的方法不僅要投入大量人力，還十分浪費時間，工作效率低下，而且只能對果蔬的外部品質(zhì)作出大概判斷，無法準確評價果蔬的內(nèi)部品質(zhì)，導致分揀的結(jié)果并不準確。利用高光譜成像技術(shù)可以有效彌補這一缺陷，將果蔬內(nèi)部成像，從而準確地判斷果蔬的品質(zhì)。對于果蔬品質(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)對哈密瓜進行無損檢測時，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，對帶皮和去皮的哈密瓜分別進行檢測，最后研究可得，利用這三種方式得到的高光譜成像能夠準確對哈密瓜的含糖程度做出檢測，其中SMLR對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

針對果蔬類外部品質(zhì)的無損檢測，主要對果蔬的顏色、大小、性狀和表面特征等方面進行判斷，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，因此存在一定程度的誤差。應(yīng)用高光譜成像技術(shù)進行無損檢驗時，能夠?qū)叩牟羵?、凍傷等外部損傷情況做出科學合理的檢測。果蔬的一般性損傷都是在采摘和運輸?shù)倪^程中造成的，有時候過長時間的存儲也會使果蔬的外部氧化，發(fā)生質(zhì)變，導致一定程度的腐爛，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)對蘋果的擦傷程度進行研究，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，主要對豬肉、牛肉、火雞、火腿等肉類進行無損檢測。例如：對豬肉進行無損檢測時，采集多個樣本，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、脂肪等各個方面。除了將高光譜成像技術(shù)與Gompertz函數(shù)綜合應(yīng)用進行無品檢測，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。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們的生活水平越來越高，因此對農(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，導致人們的生活水平受損，因此，對谷物類的無損檢測至關(guān)重要。經(jīng)過國內(nèi)外各項研究，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)對大米進行無損檢測時，對大米的部分區(qū)域進行降維處理，利用PCA和BPNN建立相關(guān)圖像模型。經(jīng)過對比發(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)進行準確的預(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，對感染的農(nóng)作物種子進行識別。

結(jié)論

綜上所述，針對農(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)進行詳細介紹，分析農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中高光譜成像技術(shù)的實際應(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。