香蕉是我國排名第五的大宗水果。為了方便運輸和儲存，它會搜集沒經崔熟就不能食用的綠色水果，即綠色香蕉。青香蕉容易受機械損傷，不僅影響產品的外觀品質，也影響消費者的購買欲望。因而，必須查驗香蕉的碰撞損傷水平。本文介紹了高光譜成像技術在香蕉沖擊損傷檢驗中的運用。
青香蕉
香蕉沖擊損傷檢測方式：
香蕉是我國嶺南特色水果之一，資料顯示，2020年我國香蕉產量達到1151.3萬噸。香蕉在采收和運輸中往往處于綠硬期(綠香蕉)，在此過程中容易受各種沖擊毀壞。不同種類磕碰會加快香蕉皮臭氧積累，造成香蕉果子的老化和爛掉；青香蕉受到損傷損傷后，微生物容易被損傷位置侵泡。崔熟環節中乙烯釋放，果子變軟后，會損傷或出現黑斑，嚴重影響其顏色質量與價格行情。因而，急需解決找到一種迅速無損檢測青香蕉碰撞損傷的辦法。
傳統青香蕉碰撞損傷檢測方式一般是人力人眼識別的基本RGB圖像識別。但人力鑒別受主觀因素影響很大，基本RGB圖像識別沒法檢測出初期碰撞的撞擊情況。由于傳統檢測方式的不足，選用高光譜技術實現無損檢測的使用蓬勃發展。高光譜成像技術融合了傳統圖像和光譜技術的優勢，能同時獲得待測物體的空間數據和光譜信息，測量里外質量參數，依據這些參數與青香蕉沖擊損傷建立關系，開展碰撞水平差異，填補傳統檢測方式的不足。
香蕉沖擊損傷檢測中高光譜顯像技術的發展:
高光譜成像技術搭載了光譜和圖象二種技術，能同時得到待測對象的空間和光譜信息，因而它不僅能檢測出水果信息的圖像信息，并且包含大量的光譜信息。高光譜圖像技術之所以能檢測水果的里外品質信息和食品安全等各項品質信息，是由于圖像檢測技術能充分體現水果的內部特點，而光譜檢測技術能檢測水果成分和物理結構。因而，高光譜圖像檢測技術是一種易于操作、迅速、無損的新式檢測技術。運用高光譜成像技術和相應的分析方法，提取特征波長，隨后建立相應的預測模型，分辨香蕉的碰撞損傷水平。具體步驟如下：
1.高光譜圖像數據搜集
使用高光譜成像儀開展數據采集時，需要打開儀器進行預熱，再對儀器開展黑白校正。校準儀器后，搜集樣本的高光譜數據。
2.獲得光譜數據
將獲得的高光譜數據作為感興趣區域的光譜獲得，每個感興趣區域中所有像素的均值光譜做為該區域的原始光譜。
3.光譜數據的預處理
獲取光譜數據的預處理是由于原始光譜數據包括了很多多余的信息和大量的噪音。依據光譜數據的預處理，能夠防止外在因素減少預測模型準確性。
4.預測模型施工
挑選最小二乘法、svm算法、神經網絡算法、多線性回歸等方式建立基于光譜圖像的預測模型，再將光譜圖象信息導進模型，可以清楚地檢驗香蕉的損傷水平，分辨實驗商品是否符合標準。
