李進蓉

在人們的日常生活中，農(nóng)產(chǎn)品是最為重要的物質(zhì)，因此其質(zhì)量會影響人體的健康。為了能夠更好的滿足人們需求，需要積極做好農(nóng)產(chǎn)品的檢測工作。為了保障農(nóng)產(chǎn)品檢測結(jié)果的精準性，同時避免對農(nóng)產(chǎn)品外觀的影響，可以將高光譜成像技術(shù)應用在農(nóng)產(chǎn)品的檢測之中。對此，筆者做出如下分析。

一、高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用前景

在現(xiàn)階段的研究中，高光譜成像技術(shù)主要是實現(xiàn)對光譜信息的快速獲取。但是，部分研究團隊依然采用獨立的方式對農(nóng)產(chǎn)品進行檢測，并未將投射技術(shù)、熒光技術(shù)，高光譜成像技術(shù)進行結(jié)合。實際上，只有將不同的技術(shù)進行結(jié)合，才能夠最大程度上提高檢測結(jié)果的精準性。對于高光譜成像技術(shù)特點而言，是對農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)、外部品質(zhì)進行同步檢測。如果將其與其他檢測技術(shù)進行有機結(jié)合，可以實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的綜合評價。由此能夠發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)具有良好的應用前景。高光譜技術(shù)的優(yōu)勢，主要得益于軟件部分、硬件部分的功能。其中，主要涉及光源模塊、傳感器、光學模塊、圖像采集與數(shù)據(jù)分析處理模塊等，各個部件均為常用的軟件設備。不僅如此，高光譜成像技術(shù)將成像儀作為其核心部件，從而可以采用更快速的方式獲取檢測對象的信息。然后利用透射光、反射光的原理實現(xiàn)成像，為后續(xù)的分析提供有價值參考。

二、高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用策略

1、檢測果蔬的內(nèi)部品質(zhì)

運用高光譜成像技術(shù)對果蔬內(nèi)部品質(zhì)進行檢測，可以實現(xiàn)無損檢測的目的。這一過程中，主要對果蔬的軟硬程度、成熟度、糖度以及含水量進行相應的測試。實際上，高光譜成像技術(shù)的無損檢測方式，非常適合應用于果蔬內(nèi)部的檢測，有效彌補了傳統(tǒng)人工檢測方式存在的不足。同時，保障最終檢測結(jié)果的準確性。對于果蔬而言，糖度是其中最重要的檢測指標，影響著果蔬的品質(zhì)以及口感。因此，運用高光譜成像技術(shù)對果蔬進行內(nèi)部品質(zhì)檢測，可以實現(xiàn)對糖分的有效分析。

例如：在對哈密瓜進行內(nèi)部品質(zhì)檢測的過程中，可發(fā)揮高光譜成像技術(shù)的優(yōu)勢，實現(xiàn)對哈密瓜的無損檢測。在形成發(fā)射光譜以后，可以利用SMLR、PCR、PCA完成相關(guān)圖像模型的建立，對去皮哈密瓜、帶皮皮哈密瓜進行分別檢測。利用以上三種方式對哈密瓜含糖程度檢測，發(fā)現(xiàn)去皮哈密瓜的含糖量檢測，最有效的方式是SMLR，為工作人員的有效判斷提供有價值的依據(jù)。

2、檢測果蔬的外部品質(zhì)

對于果蔬外部品質(zhì)的無損檢測，主要包含表面特征、形狀、大小與顏色等。在傳統(tǒng)的人工檢測中，主要采用分類的方式，對果蔬外部品質(zhì)進行分析。但是由于主觀因素、肉眼觀察的不足，最終檢測的結(jié)果會形成一定的誤差。為了避免上述問題的出現(xiàn)，可以采用高光譜成像技術(shù)，對果蔬外部品質(zhì)進行檢測。采用此種方式能夠?qū)叩膬鰝?、擦傷等情況進行科學分析。對于果蔬的擦傷而言，通常是在運輸、采摘過程中形成的。不僅如此，長時間的存儲也會導致果蔬發(fā)生氧化現(xiàn)象，甚至會出現(xiàn)嚴重的腐爛問題。

通常情況下，可以采用肉眼的方式對中期問題、晚期問題進行察覺，但是果蔬所形成的早期損傷，并不能通過肉眼進行分析與判斷。因此，需要通過高光譜成像技術(shù)，實現(xiàn)對果蔬外部損傷的檢測。例如：在檢測蘋果擦傷程度的過程中，可以利用高光譜成成像技術(shù)開展工作。通過分析以后，可以將蘋果的擦傷程度分為短波紅外波段內(nèi)損傷、近紅外損傷與可見損傷。然后，采用相關(guān)的函數(shù)建立蘋果外觀檢測的模型，最終獲得更具準確性的蘋果擦傷程度。

3、檢測肉類的品質(zhì)

在肉類產(chǎn)品的檢測中，高光譜成像技術(shù)實際上發(fā)揮著十分重要的作用，能夠?qū)θ庵破返拇竽c桿菌、蛋白質(zhì)、嫩度、水分、肌內(nèi)脂肪、pH值、顏色等進行針對性檢測。最終，會形成一個具有較高分辨率的圖像。以高光譜成像技術(shù)為基礎，可以對牛肉、火腿、雞肉、豬肉等進行無損檢測。例如：在檢測豬肉品質(zhì)的過程中，可以采集不同的樣本，形成400納米至1100納米范圍的高光譜圖像。隨后可以利用函數(shù)的相關(guān)知識，實現(xiàn)對豬肉高光譜圖像特征的分析、計算。

然后將相應的參數(shù)擬合為具有特征性的散射曲線，實現(xiàn)多元線性回歸模型的構(gòu)建，最終獲取豬肉品質(zhì)檢測的結(jié)果。需要注意的是，如果單純采用高光譜成像技術(shù)對豬肉品質(zhì)進行檢測，那么最終的結(jié)果具有片面性。主要是該技術(shù)在檢測大腸桿菌、嫩度的方面并沒有達到理想效果。因此，需要將該技術(shù)與岡伯茨函數(shù)進行結(jié)合，實現(xiàn)對技術(shù)不足的有效彌補，提升豬肉檢測結(jié)果的可信程度。

4、檢測谷物的品質(zhì)

在我國的農(nóng)作物種類中，谷物是其中重要的構(gòu)成部分，同時也是人們?nèi)粘Ｊ秤玫闹饕Z食作物。在經(jīng)濟高速發(fā)展的過程中，人們的生活水平有了明顯提高，對谷物品質(zhì)的要求也明顯提升。對此，相關(guān)人員可以采用高光譜成像技術(shù)，實現(xiàn)谷物品質(zhì)的檢測目的。在實現(xiàn)無損檢測的同時，保障最終檢測結(jié)果的有效性。例如：對大米品質(zhì)進行檢測時，可以充分發(fā)揮高光譜成像技術(shù)的作用，通過BPNM、PCA構(gòu)建大米品質(zhì)模型。經(jīng)過分析以后發(fā)現(xiàn)，前者所形成的品質(zhì)模型具有較強的準確性。另外，還可以通過高光譜成像技術(shù)對玉米、小麥等農(nóng)作物的真菌感染情況予以分析，識別存在感染的農(nóng)作物種子，從而推動我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展。

綜上所述，在農(nóng)產(chǎn)品檢測過程中，高光譜成像技術(shù)憑借自身的優(yōu)勢，已經(jīng)廣泛應用在實際工作中，可以基于無損條件實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測。將其作為前提，能夠?qū)Σ煌N類的農(nóng)作物進行檢測，最終結(jié)合圖像實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、成分的有效分析。也就是說，應用高光譜成像技術(shù)能夠在很大程度上降低農(nóng)產(chǎn)品檢測的難度，并進一步提高檢測結(jié)果的精準性，對于滿足人們的日常需求具有重要意義。

（作者單位：730499甘肅省景泰縣農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗檢測管理站）