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高光譜成像技術在農產品檢測中的應用
閱讀：1516 發布時間：2019-6-26
高光譜是利用很多窄的電磁波波段獲取物體有關數據的技術，它可在電磁波的紫外、可見光、近紅外、中紅外以至熱紅外區域，獲取許多非常窄且光譜連續的圖像數據，為每個像元提供數十至數百個窄波段（通常波段寬度＜１０ｎｍ）光譜信息，能產生一條完整而連續的光譜曲線。高光譜具有多波段、高分辨率和圖譜合一的特點，把二維圖像和光譜技術融為一體。
高光譜圖像可以用“三維數據塊”來形象地描述，其中ｘ和ｙ表示二維平面像素信息坐標軸，第三維（λ軸）是波長信息坐標軸。高光譜圖像集樣本的圖像信息與光譜信息于一身。圖像信息可以反映樣本的大小、形狀、缺陷等外部品質特征，由于成分不同對光譜吸收也不同，在某個特定波長下圖像對某個缺陷會有較顯著的反映，而光譜信息能充分反映樣品內部的物理結構、化學成分的差異。這些特點決定了高光譜圖像技術在農產品內外部品質的檢測方面的*優勢。
由光源、光譜成像儀、圖像采集卡、暗箱、數據處理軟件、位移平臺等構成了典型的高光譜成像裝置。高光譜成像技術有基于濾片的高光譜成像系統和基于圖像光譜儀的高光譜圖像系統兩種。高光譜成像技術在農業中有著廣泛的應用前景，它能同時獲得待測農產品樣品豐富的圖像和光譜信息，進而對農產品進行快速無損檢測和綜合評價。
（１）運用高光譜技術檢測農產品品質，對其定性分析已取得較好的進展，但定量分析的精度仍有很多不足，可通過提高光譜裝置精度，減少其它無用雜散信息的干擾等做進一步的研究。
?。ǎ玻└吖庾V技術在應用到農產品在線檢測時，由于高光譜圖像信息量豐富，但冗余量多，為前期的研究帶來困難，其次高光譜成像系統價格昂貴，選擇合適的特征波長是進行光譜處理的關鍵，基于特征波長構建單個或多個波長光譜系統，進一步提高高光譜成像技術的處理速度，為在線檢測提供依據。
?。ǎ常└吖庾V技術在農產品品質檢測上應用處于起步階段，但表現出來無損，快速，的特點，表明它在農產品品質檢測中具有廣泛的應用前景。