蘋(píng)果是我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ?jiàn)的一種水果，人們?cè)谶x擇蘋(píng)果時(shí)不在過(guò)多的關(guān)注其外在，而更注重其內(nèi)部品質(zhì)的好壞。但傳統(tǒng)蘋(píng)果內(nèi)在品質(zhì)檢測(cè)損耗嚴(yán)重，且耗時(shí)長(zhǎng)，因此，為了快速、無(wú)損的對(duì)蘋(píng)果的內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，人們引進(jìn)了高光譜成像技術(shù)。本文介紹了高光譜成像儀在蘋(píng)果內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用。
蘋(píng)果內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)的重要性：
蘋(píng)果作為農(nóng)產(chǎn)品的重要組成成分，蘋(píng)果的質(zhì)量安全問(wèn)題顯得越來(lái)越重要，在購(gòu)買(mǎi)蘋(píng)果時(shí)，消費(fèi)者不僅重視其外形，而且對(duì)于其內(nèi)部品質(zhì)也越來(lái)越在乎。而蘋(píng)果在采摘或者運(yùn)輸過(guò)程中，會(huì)不可避免的因?yàn)橐恍┩饬υ蛟斐刹煌潭鹊膿p傷，有些損傷表面看不出來(lái)或者不明顯，但是損傷部位的內(nèi)部品質(zhì)卻已經(jīng)發(fā)生了變化，所以對(duì)于蘋(píng)果外部損傷的檢測(cè)至關(guān)重要。尤其是在蘋(píng)果的次表面有損傷缺陷時(shí)，其造成原因多產(chǎn)生于采摘前非科學(xué)性管理以及采摘后的處理不當(dāng)，會(huì)導(dǎo)致蘋(píng)果的進(jìn)一步病變，比如微生物感染、內(nèi)部生理病變（例如蘋(píng)果的糖化病等），蘋(píng)果的次表面缺陷的特點(diǎn)是：外部與正常蘋(píng)果沒(méi)有區(qū)別，傳統(tǒng)的人眼檢測(cè)和表面檢測(cè)判別不出，容易迷惑消費(fèi)者，從而對(duì)消費(fèi)者造成或大或小的傷害，不利于蘋(píng)果的長(zhǎng)期穩(wěn)定銷(xiāo)售以及蘋(píng)果制品的在線(xiàn)生產(chǎn)。
以前人們是以蘋(píng)果外部有無(wú)缺陷來(lái)挑選蘋(píng)果，現(xiàn)在消費(fèi)者更加看中水果內(nèi)部品質(zhì)的好壞，而蘋(píng)果是我們?nèi)粘Ｉ钪械某Ｒ?jiàn)品，它與我們的生活變得日益密切，蘋(píng)果的好壞與消費(fèi)者健康有著重大的聯(lián)系。然而，由于新鮮的水果含水量和含糖量高，并且極易受損，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。目前，對(duì)于蘋(píng)果品質(zhì)的分級(jí)，從剛開(kāi)始的表面檢測(cè)逐漸轉(zhuǎn)向內(nèi)部品質(zhì)的檢測(cè)，但是，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的水果缺陷檢測(cè)方法存在很多缺點(diǎn)：無(wú)法滿(mǎn)足水果的批量檢測(cè)；破壞水果完整性；耗時(shí)比較長(zhǎng)；效果直觀(guān)性差等，因此，為了快速、無(wú)損、高效的檢測(cè)蘋(píng)果的品質(zhì)，就可以使用高光譜成像技術(shù)。
高光譜成像儀在蘋(píng)果內(nèi)外品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用：
高光譜成像技術(shù)是圖像處理技術(shù)融入于光譜技術(shù)當(dāng)中的一種新興技術(shù)，在進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集時(shí)，形成的光譜圖像中，不僅可以看到該樣本的空間二位信息，還可以形成每個(gè)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)上的光譜信息，并且每個(gè)像素上的光譜信息都是一條連續(xù)的曲線(xiàn)，而同時(shí)在這一條連續(xù)曲線(xiàn)上的每個(gè)波段下都能查看該波段下的圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)“圖譜合一”。因?yàn)楦吖庾V技術(shù)能將圖像、光譜合二為一的特點(diǎn)，它不僅能像可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)一樣能夠檢測(cè)物質(zhì)成分，而且它還具備機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的功能。由此，高光譜技術(shù)可以通過(guò)分析圖像信息和光譜信息，進(jìn)而來(lái)檢測(cè)待檢測(cè)樣品的內(nèi)部成分含量、空間分布等信息。
利用高光譜成像儀采集蘋(píng)果的高光譜圖像，高光譜圖像不但包含待測(cè)物質(zhì)的圖像信息，同時(shí)還含有其光譜信息，前者可以全面反映物質(zhì)的外部特征、外部損傷缺陷及污斑等情況，而這些外部品質(zhì)特征無(wú)法通過(guò)肉眼或者普通相機(jī)進(jìn)行檢測(cè)。由于光譜特性是不同化學(xué)成分的物質(zhì)所具有的固有特征，所以光譜數(shù)據(jù)又可以對(duì)物體內(nèi)部物理結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分進(jìn)行分析，結(jié)合該信息不僅可以大大提高目標(biāo)進(jìn)行定量分析的能力，同時(shí)還可以對(duì)樣品進(jìn)行定性分析。
而高光譜成像儀對(duì)于蘋(píng)果外部缺陷的檢測(cè)大多是利用高光譜數(shù)據(jù)的圖像信息進(jìn)行識(shí)別，利用高光譜數(shù)據(jù)的光譜特性對(duì)蘋(píng)果的內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行并進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。其原因是因?yàn)楸粶y(cè)對(duì)象的外部品質(zhì)的特征（大小、顏色、缺陷、形狀等）能夠通過(guò)高光譜的圖像信息進(jìn)行直接的反映，而其內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分則能夠利用高光譜的光譜信息進(jìn)行反映。利用高光譜成像技術(shù)對(duì)蘋(píng)果內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，然后對(duì)全波段蘋(píng)果圖像做主成分分析，并根據(jù)主成分圖像的特征向量?jī)?yōu)選出具有特征的波段，針對(duì)特征波段選取相應(yīng)的圖像處理和識(shí)別，最后利用圖像差值算法，就可以對(duì)蘋(píng)果的品質(zhì)進(jìn)行評(píng)定。
