沙果既可以鮮食，還可以加工制作果脯、飲料等產品，是一種頗受消費者青睞的果品。在進行沙果產品分級以及后期的儲藏和保鮮過程中，其成熟度是一種重要的指標。本文介紹了高光譜成像儀在沙果成熟度檢測中的應用。
沙果成熟度檢測的必要性：
沙果，正名花紅，薔薇科蘋果屬，營養豐富，富含鐵、鋅、硒等多種人體需要的微量元素以及維生素，藥用價值高，對高血壓，咳嗽氣喘，冠心病具有較好的治療效果。此外，沙果還具有價格便宜，貯藏期長等優點。沙果既可以鮮食，還可以加工制作果脯、飲料等產品，是一種頗受消費者青睞的果品。
沙果一般成熟在7-8月份，確定其合適的采收期不僅能保持最佳的口感，而且能夠保留其營養價值。在進行沙果產品分級以及后期的儲藏和保鮮過程中，其成熟度是一種重要的指標。同時傳統的農業生產過程中，不同成熟度的水果混雜交織，大大增加了沙果在運輸，存儲的損壞率，進而影響水果整體品質，降低了可被消費者接受的能力。因此，對沙果成熟度的確定具有非常重要的意義，采收果實進行的太早，由于生長期限和陽光不足，果實內營養物質還沒有充分積累，色澤和外觀品質不足；過晚對果實進行采摘，由于果實成熟充分，果肉硬度不夠，品質開始下降，儲存的能力不夠。根據國家檢測標準GB10651-2008，將沙果的成熟度分為4個等級，分別為未成熟、可采成熟度、食用成熟度、生理成熟度。在未成熟階段，果實各項營養指標還沒有積累充分，果實一般伴有青澀的味道，在顏色和大小上還沒有達到沙果果實采摘的要求；當沙果成長到可采成熟度階段，沙果果實內部各種營養物質的積累已經基本充足，果實充分飽滿，沙果品質開始呈現其本身特有的風味。此時，沙果的著色約占果實的30%-50%；食用成熟度是沙果的最佳食用階段，果實著色率達到80%，色、香、味、營養價值等水果指標達到最佳狀態；生理成熟度是沙果果實生長的最后階段，果實品質已經開始下降，果實內部分各種化學物質開始水解，果肉硬度下降明顯，口感味道也變得不足。
傳統的農業生產采摘，主要依靠農民的經驗和視力識別完成，很容易受到光線和環境等客觀因素以及個人主觀因素的影響。同時也無法滿足準確性和高效性，為了實現沙果果實成熟度的快速無損識別，進而實現采摘和分類的機械化，就可以采用高光譜成像技術，從光譜維度和圖像維度進行沙果品質分析，檢測其成熟度。
高光譜成像儀在沙果成熟度檢測中的應用：
高光譜成像技術基于化學物質和光的相互之間的關系，融合了光譜技術和圖像技術的優點于一體，不僅實現了對被測對象的外部特征表征，而且對內部品質進行有效顯示。圖像部分可以獲得被測樣本的圖像信息，以高空分辨率采集其空間特征；光譜部分把樣本的輻射分離成不同的波長的輻射譜，達到圖譜合一，從而實現對農產品品質的快速檢測。具體步驟如下：
1.樣品準確
挑選多個沙果樣品，所有沙果表面光滑平整，用水洗凈表面后進行標記。
2.光譜數據采集
將沙果樣本放置在電動平移臺上，通過調整系統參數，對測試樣本逐一掃描。
3.圖像校正
由于被測沙果樣品表面光照強度分布不均和相機本身存在的暗電流，高光譜成像系統采集到的圖像有很大的噪聲，使用高光譜圖像前需要進行黑白校正。
4.數據處理
數據的處理主要包括以下幾個部分：
（1）光譜數據提取
在沙果樣品圖像對應的感興趣區域上提取光譜，求出每個感興趣區域中所有像素點的平均光譜作為該區域的原始光譜。
（2）光譜數據預處理
采集的原始光譜中有許多噪聲干擾和冗余信息，對建立模型的精度有很大的影響，選擇合適的預處理方法可以
降低數據中的噪聲干擾，提高模型預測精度。
（3）特征波長提取
特征波長中有重要的光譜識別信息，從經過預處理后的全光譜波段中選取特征波長，可以降低數據維度，減少數據運算量，提高模型建立速度和預測精度。
（4）建模預測模型
將提取的特征波長建立預測模型對沙果的成熟度進行預測，建立相關的預測模型。
5.結果分析
通過高光譜成像儀采集的沙果樣本的數據，通過數據的預處理，建立相應的預測模型，然后就可以對沙果的成熟度進行分析。
高光譜成像技術是一種集圖像和光譜于一體的技術，圖像中的每個像素點都包含特定位置的光譜信息，可實現被測物各組分分布情況的可視化。通過高光譜成像技術獲取沙果的高光譜數據并結合化學計量學方法獲取沙果的成熟度參數作為參照，使用分類算法完成對沙果成熟度進行判別，建立成熟度分類預測模型，就可以為沙果最佳采摘期的判斷提供科學依據。
