4.2高光譜成像技術(shù)在鮮棗內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用

(Shao et al., 2024)采用可見(jiàn)-近紅外（Vis-NIR）高光譜成像技術(shù)，探索了不同成熟階段冬棗的可溶性固形物含量（SSC）監(jiān)測(cè)與貯藏期分析方法。通過(guò)支持向量回歸（SVR）和偏最小二乘回歸（PLSR）模型，研究了中熟與熟透冬棗的SSC與光譜數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明SVR模型在篩選的有效波長(zhǎng)下表現(xiàn)出最佳的預(yù)測(cè)性能，外部驗(yàn)證集的決定系數(shù)（R2）和殘差預(yù)測(cè)偏差（RPD）分別為0.837和2.47（中熟）及0.806和2.28（熟透）。該研究還發(fā)現(xiàn)，SSC與果實(shí)成熟度和貯藏期之間存在顯著的空間分布相關(guān)性，并利用預(yù)測(cè)圖展示了不同成熟度和貯藏期下SSC的時(shí)空演化。進(jìn)一步，通過(guò)支持向量機(jī)（LIBSVM）庫(kù)建立了貯藏期分析模型，結(jié)果顯示中熟和熟透冬棗的貯藏期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為89%和91%。這些結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)在冬棗質(zhì)量監(jiān)測(cè)及貯藏期分析中具有重要潛力，能夠提供非破壞性的質(zhì)量評(píng)估和儲(chǔ)藏期預(yù)測(cè)，促進(jìn)冬棗在儲(chǔ)存和市場(chǎng)中的管理。

圖11中熟(a)和熟(b)冬棗保質(zhì)期的SSC可視化圖

(Ma et al., 2024)基于無(wú)人機(jī)（UAV）多光譜技術(shù)，提出了一種用于檢測(cè)紅棗果實(shí)水分含量（MC）和可溶性固形物含量（SSC）的無(wú)損檢測(cè)方法。研究利用DJI Phantom 4 RTK UAV搭載的多光譜相機(jī)，采集了不同相對(duì)方位角下的紅棗多光譜數(shù)據(jù)，并采用偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型。研究發(fā)現(xiàn)，90°相對(duì)方位角下獲取的多光譜數(shù)據(jù)在MC預(yù)測(cè)中效果*佳，而180°相對(duì)方位角下的數(shù)據(jù)則在SSC預(yù)測(cè)中表現(xiàn)最佳。

研究進(jìn)一步提出了相對(duì)方位角數(shù)據(jù)融合方法，通過(guò)將來(lái)自8個(gè)不同相對(duì)方位角的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，建立了MC和SSC的聯(lián)合預(yù)測(cè)模型。結(jié)果顯示，相比于單一相位角的數(shù)據(jù)，多角度數(shù)據(jù)融合的模型在預(yù)測(cè)精度上有顯著提升，其中MC預(yù)測(cè)模型在PLSR與SVM模型中分別達(dá)到0.9067和0.9319的訓(xùn)練集R2，1.9935和2.1368的RMSEP；而在SSC預(yù)測(cè)方面，SVM模型表現(xiàn)更優(yōu)，訓(xùn)練集R2為0.8624，預(yù)測(cè)集R2為0.7663。

圖12無(wú)人機(jī)光譜采集

(Di et al., 2025)基于高光譜成像技術(shù)，提出了一種冬棗含水量的定量檢測(cè)方法，采用了光譜形態(tài)特征來(lái)提取與水分含量相關(guān)的特征。研究選取了四個(gè)特征波段（波峰R1、波谷R2、波峰R3、波谷R4）進(jìn)行光譜形態(tài)特征提取，包含了波高、全寬半高、左坡、右坡、肩寬、峰區(qū)面積等七個(gè)形態(tài)參數(shù)。通過(guò)多元線(xiàn)性回歸（MLR）分析，建立了不同波段的回歸模型，分析了各特征波段對(duì)冬棗水分含量的影響。使用了部分最小二乘回歸（PLSR）模型來(lái)構(gòu)建冬棗含水量的檢測(cè)模型，并利用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）方法選擇有效的波長(zhǎng)變量。結(jié)果表明，波谷R2（1146 nm）的回歸模型在校準(zhǔn)集和預(yù)測(cè)集中的表現(xiàn)最佳，校準(zhǔn)集的相關(guān)系數(shù)（Rc）為0.9942，預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)（Rp）為0.8698，表明該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。

圖13高光譜采集及分析可視化流程

(Zhao et al., 2020)探討了高光譜成像技術(shù)（HSI）在冬棗果實(shí)可溶性固形物含量（SSC）非破壞性測(cè)定與可視化中的應(yīng)用。研究使用了兩個(gè)不同的光譜范圍：可見(jiàn)光-近紅外（Vis-NIR，380–1030 nm）和近紅外（NIR，874–1734 nm），并采用了面積歸一化（Area Normalization）方法，旨在減少果實(shí)表面球形形狀引起的光照不均勻性對(duì)反射率的影響。研究采用了線(xiàn)性最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）和成功投影算法（SPA）進(jìn)行建模，得出兩種光譜范圍下的回歸模型。結(jié)果表明，Vis-NIR范圍的LS-SVM模型在預(yù)測(cè)SSC時(shí)表現(xiàn)較好，預(yù)測(cè)的決定系數(shù)（Rp2）為0.894，殘差預(yù)測(cè)偏差（RPD）為3.07，相比之下，NIR范圍模型的表現(xiàn)稍遜。通過(guò)對(duì)區(qū)域感興趣（ROI）內(nèi)的像素光譜進(jìn)行處理和可視化，面積歸一化能夠顯著提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，特別是在果實(shí)中心和邊緣的反射率不均勻性問(wèn)題上，進(jìn)一步優(yōu)化了預(yù)測(cè)地圖。此外，研究還比較了局部回歸模型（針對(duì)單一品種）與全局回歸模型（結(jié)合多個(gè)品種）之間的差異，發(fā)現(xiàn)全局模型的表現(xiàn)優(yōu)于局部模型，能夠更好地預(yù)測(cè)不同品種的SSC。通過(guò)SPA波長(zhǎng)選擇，減少了光譜數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保持了較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

4.3高光譜成像技術(shù)在干棗內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用

(Günayd?n et al., 2025)探討了三種不同干燥條件（開(kāi)窗陽(yáng)光、閉陰陰涼、微波干燥）下紅棗切片的水分比（MR）預(yù)測(cè)及其與可見(jiàn)與近紅外光譜（Vis-NIR）的對(duì)比分析。研究使用了ASD FieldSpec handheld 2 Pro光譜儀，該儀器能夠在325–1075 nm波段范圍內(nèi)提供高分辨率光譜數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)中，紅棗切片在三種干燥條件下進(jìn)行處理，并測(cè)量了包括顏色、光譜反射率、水合作用率（RR）、干燥動(dòng)力學(xué)及最終厚度等參數(shù)。

微波干燥在最短的時(shí)間內(nèi)（24分鐘）顯著提高了干燥效率，遠(yuǎn)快于閉陰干燥（1140分鐘）和開(kāi)窗陽(yáng)光干燥（1680分鐘）。在顏色變化方面，微波干燥處理的紅棗切片顏色變化最小，保持了接近新鮮狀態(tài)的色彩，而陰涼干燥則因長(zhǎng)時(shí)間暴露空氣中導(dǎo)致顏色的明顯變暗。針對(duì)水分比（MR）預(yù)測(cè)，基于多層感知機(jī)（MLP）和隨機(jī)森林（RF）算法的機(jī)器學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)最佳，MLP的R值達(dá)到0.9997，RF為0.9968，顯著優(yōu)于其他算法（如支持向量回歸SVR）。此外，通過(guò)植物指數(shù)（VIs）分析，微波干燥處理下的紅棗在所有指數(shù)中表現(xiàn)出*優(yōu)結(jié)果。

圖14不同干燥方式及對(duì)應(yīng)干燥的棗片

(Li et al., 2022)利用短波紅外（1000~2500 nm）高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)干哈密棗的可溶性固形物含量，并通過(guò)不同的回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析。研究采用ImSpector N25E光譜儀（Specim）和Zephir-2.5–320 CCD相機(jī)（Photon Etc.）的高光譜成像系統(tǒng)，結(jié)合150W鹵素?zé)艄庠?，在黑暗環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。實(shí)驗(yàn)通過(guò)調(diào)整檢測(cè)位置（果柄朝上、果柄朝下、水平放置），發(fā)現(xiàn)果柄朝下的位置對(duì)SSC預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性影響最佳。構(gòu)建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）回歸模型，并與傳統(tǒng)的偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量回歸（SVR）模型進(jìn)行了對(duì)比。使用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）、遺傳算法（GA）和迭代保留信息變量（IRIV）算法選擇有效波長(zhǎng)。結(jié)果表明，基于全光譜數(shù)據(jù)的CNN模型表現(xiàn)優(yōu)異，預(yù)測(cè)決定系數(shù)（Rp2）為0.857，預(yù)測(cè)均方根誤差（RMSEP）為0.563，殘差預(yù)測(cè)偏差（RPD）為2.648，優(yōu)于PLSR和SVR模型。與特征選擇相關(guān)的分析表明，CARS方法*適合PLSR和SVR模型的建模，而CNN模型在無(wú)需特征工程的情況下，能夠自動(dòng)從光譜數(shù)據(jù)中提取深層特征，取得最佳預(yù)測(cè)性能。

圖15干棗高光譜圖像采集和構(gòu)建的光譜

(Wei et al., 2024)提出一種結(jié)合高光譜成像技術(shù)和光譜紋理特征融合的方法，用于估算和田棗的可溶性固形物含量（SSC）。采用了HySpex系列高光譜成像儀（Norsk Elektro Optikk A/S），其波長(zhǎng)范圍為1003.22–2512.97 nm，掃描獲取了紅棗樣本的高光譜數(shù)據(jù)。在特征提取方面，研究結(jié)合了灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）與Gabor濾波器三種圖像紋理特征提取方法，進(jìn)一步增強(qiáng)了空間信息。采用MOEA/D算法進(jìn)行特征波長(zhǎng)選擇，減少了光譜冗余，并提高了預(yù)測(cè)精度。研究使用了XGBoost集成學(xué)習(xí)模型進(jìn)行SSC預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的單純光譜特征模型相比，融合了空間紋理特征的模型在準(zhǔn)確性上表現(xiàn)更優(yōu)，預(yù)測(cè)決定系數(shù)（R2）達(dá)到0.9061，均方根誤差（RMSEP）為0.7031，殘差預(yù)測(cè)偏差（RPD）為3.2630，明顯優(yōu)于單一光譜信息的預(yù)測(cè)結(jié)果。此外，研究還通過(guò)MOEA/D算法選擇的光譜波長(zhǎng)（31個(gè)波長(zhǎng)）提供了較高的預(yù)測(cè)性能，相較于傳統(tǒng)的SPA、CARS和UVE方法，表現(xiàn)出更好的靈活性和預(yù)測(cè)精度。

圖16果實(shí)可溶性固形物（SSC）的高光譜成像技術(shù)估算流程圖。

(Tan et al., 2024)結(jié)合高光譜成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法，提出了一種用于不同貯存期干棗水分含量和總糖含量預(yù)測(cè)及貯存期分類(lèi)的無(wú)損檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)采用了Vis-NIR（376–1044 nm）和NIR（915–1699 nm）高光譜成像系統(tǒng)，分別使用SOC 710VP和SOC 710SWIR設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通過(guò)對(duì)三個(gè)貯存期（期1、期2、期3）的干棗樣本進(jìn)行高光譜成像，研究構(gòu)建了多種基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如RF、LR、SVM）與深度學(xué)習(xí)模型（如LeNet、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet）的分類(lèi)與回歸模型。

圖17高光譜采集及感興趣區(qū)域的光譜提取過(guò)程

基于Vis-NIR數(shù)據(jù)的分類(lèi)模型優(yōu)于NIR數(shù)據(jù)，ResNet模型在Vis-NIR數(shù)據(jù)下的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到99.86%，表現(xiàn)出*好的性能。通過(guò)PCA和SPA波段提取方法進(jìn)行特征選擇，結(jié)果顯示SPA方法提取的特征波段模型優(yōu)于PCA模型。此外，針對(duì)水分含量和總糖含量的預(yù)測(cè)，基于NIR數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型在水分預(yù)測(cè)上取得了R2值高達(dá)0.94，RPD值為4.45，表明該模型在多貯存期的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

(Liu et al., 2024)探討了高光譜成像技術(shù)在干棗質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用，重點(diǎn)研究了不同干燥條件下的干棗質(zhì)量分類(lèi)和可溶性固形物含量（SSC）的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)使用了可見(jiàn)-近紅外（Vis-NIR）高光譜成像系統(tǒng)，波段范圍為376–1044 nm，通過(guò)對(duì)不同成熟階段的棗（包括鮮棗、干棗、不同成熟度）進(jìn)行掃描，結(jié)合圖像預(yù)處理（如區(qū)域歸一化、基線(xiàn)校正、多重散射校正等）提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性。研究使用了多種分類(lèi)算法，包括線(xiàn)性偏最小二乘判別分析（PLS-DA）、K最近鄰（KNN）和支持向量機(jī)（SVM），并結(jié)合特征選擇方法（如成功投影算法（SPA）、競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）和無(wú)信息變量剔除（UVE））進(jìn)行優(yōu)化。研究結(jié)果表明，基于AN-UVE-SPA-SVM模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率最佳，訓(xùn)練集分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到96.0%，驗(yàn)證集準(zhǔn)確率為93.1%，顯示出較高的分類(lèi)性能。在干棗的質(zhì)量屬性分析方面，研究評(píng)估了硬度、可溶性固形物含量（SSC）和水分含量等指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)不同成熟度的干棗在SSC和硬度上存在顯著差異。PLSR模型在預(yù)測(cè)SSC和水分含量方面表現(xiàn)出色，結(jié)合AN-UVE-SPA方法選擇的特征波長(zhǎng)，得到了較高的預(yù)測(cè)精度。

圖18高光譜成像系統(tǒng)示意圖

(Liu et al., 2025)本研究提出了結(jié)合高光譜成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型（CNN-BiLSTM-SE）對(duì)紅棗熱風(fēng)干燥過(guò)程中可溶性固形物含量（SSC）、可滴定酸度（TA）、水分和硬度等質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行無(wú)損監(jiān)測(cè)與過(guò)程評(píng)價(jià)的方法。實(shí)驗(yàn)中，采用了SOC710高光譜成像系統(tǒng)，在55°C、60°C、65°C三個(gè)干燥溫度下進(jìn)行干燥過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。基于不同的預(yù)處理方法（如MSC、基線(xiàn)校正和MSC_1st），比較了傳統(tǒng)的PLSR、SVR模型與CNN-BiLSTM-SE模型的預(yù)測(cè)效果，發(fā)現(xiàn)CNN-BiLSTM-SE模型在預(yù)測(cè)紅棗質(zhì)量參數(shù)方面表現(xiàn)最佳。

圖19不同干燥階段的棗高光譜圖像，包括感興趣區(qū)域的確定和光譜數(shù)據(jù)的提取

研究表明，在不同的干燥階段，水分的降低與SSC和TA的增加呈顯著相關(guān)，且隨著干燥時(shí)間的延長(zhǎng)，硬度在初期下降后逐漸回升。通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同干燥階段的質(zhì)量參數(shù)空間-時(shí)間分布的可視化，為干棗干燥過(guò)程的質(zhì)量控制提供了有效工具。進(jìn)一步分析表明，CNN-BiLSTM-SE模型通過(guò)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、雙向長(zhǎng)短期記憶（BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)與Squeeze-and-Excitation (SE)注意力機(jī)制，能夠有效提取時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，在水分、SSC、TA和硬度的預(yù)測(cè)中相較于傳統(tǒng)模型有明顯提升。該模型優(yōu)化后的R2值分別為SSC 0.955、TA 0.919、硬度0.940、水分0.975，表明深度學(xué)習(xí)模型在高維數(shù)據(jù)處理方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。

1. 未來(lái)發(fā)展方向與研究前景

隨著科技的進(jìn)步和市場(chǎng)需求的不斷變化，紅棗品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)也在不斷創(chuàng)新和發(fā)展，尤其是高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)了紅棗產(chǎn)業(yè)的智能化、精準(zhǔn)化發(fā)展。未來(lái)，紅棗品質(zhì)檢測(cè)的研究前景將集中在以下幾個(gè)方面：

1.高光譜成像技術(shù)作為一種無(wú)損、高效的檢測(cè)方法，未來(lái)有望在紅棗品質(zhì)控制中得到更廣泛的應(yīng)用。隨著傳感器分辨率和數(shù)據(jù)處理算法的不斷提升，未來(lái)的高光譜成像系統(tǒng)將在空間分辨率和光譜分辨率方面實(shí)現(xiàn)更大的突破，能夠更精確地分析紅棗的內(nèi)部質(zhì)量，如糖分、酸度、水分等指標(biāo)。同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和遠(yuǎn)程監(jiān)控將成為紅棗品質(zhì)檢測(cè)的常態(tài)，這不僅提升了檢測(cè)效率，也為生產(chǎn)企業(yè)的質(zhì)量管理提供了更加全面的技術(shù)支持。

2.未來(lái)，自動(dòng)化和智能化檢測(cè)系統(tǒng)將成為紅棗品質(zhì)監(jiān)控的主要方向。隨著人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展，基于紅棗的高光譜數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)紅棗品質(zhì)的全自動(dòng)高效檢測(cè)。這些技術(shù)將能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控紅棗的外觀、內(nèi)部缺陷以及營(yíng)養(yǎng)成分等，為紅棗的生產(chǎn)、加工和儲(chǔ)存提供持續(xù)的質(zhì)量控制，極大地提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)效率和質(zhì)量一致性。

3.多傳感器融合與多維數(shù)據(jù)分析，未來(lái)的紅棗品質(zhì)檢測(cè)不僅僅依賴(lài)于單一的高光譜數(shù)據(jù)，還將結(jié)合多傳感器融合技術(shù)。例如，結(jié)合紅外傳感器、紫外光傳感器、X射線(xiàn)成像等技術(shù)，可以獲取更多維度的信息，進(jìn)行多層次、多角度的質(zhì)量分析，提升紅棗品質(zhì)評(píng)估的準(zhǔn)確性與全面性。此外，通過(guò)多維數(shù)據(jù)分析，能夠更好地揭示紅棗在不同生長(zhǎng)階段、不同儲(chǔ)藏條件下的質(zhì)量變化規(guī)律，為產(chǎn)業(yè)的精細(xì)化管理提供更為科學(xué)的依據(jù)。

4.基于大數(shù)據(jù)的紅棗溯源系統(tǒng)，隨著消費(fèi)者對(duì)食品安全和質(zhì)量的關(guān)注不斷增加，紅棗溯源系統(tǒng)的建設(shè)將成為未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)。通過(guò)將高光譜成像技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)相結(jié)合，可以建立全程可追溯的紅棗生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理系統(tǒng)。利用大數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)時(shí)跟蹤和監(jiān)測(cè)每一顆紅棗的質(zhì)量信息，確保消費(fèi)者獲得放心的產(chǎn)品，提升品牌信任度。這不僅有助于保障食品安全，還能夠推動(dòng)紅棗產(chǎn)業(yè)的品牌化和國(guó)際化發(fā)展。

5.綠色環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展，隨著環(huán)保法規(guī)的日益嚴(yán)格，綠色生產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展已經(jīng)成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心目標(biāo)。未來(lái)，紅棗品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)將更加注重環(huán)保和節(jié)能，減少化學(xué)品的使用和污染排放，推動(dòng)紅棗產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展。高光譜成像技術(shù)作為無(wú)損檢測(cè)方法，能夠減少樣品的浪費(fèi)和化學(xué)試劑的使用，符合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的要求。

6.紅棗品質(zhì)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)化，隨著市場(chǎng)對(duì)紅棗質(zhì)量要求的提高，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化將成為未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)。通過(guò)高光譜成像技術(shù)的深入應(yīng)用，可以建立一套紅棗品質(zhì)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)體系，為各類(lèi)紅棗產(chǎn)品的質(zhì)量評(píng)定提供明確的標(biāo)準(zhǔn)。這不僅有助于保障消費(fèi)者權(quán)益，也為紅棗的貿(mào)易、進(jìn)出口提供了統(tǒng)一的質(zhì)量依據(jù)，推動(dòng)紅棗行業(yè)的國(guó)際化進(jìn)程。

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