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随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降, 以及高光谱图像数据处理算法的不断改进, 应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一。为了能跟踪国内外的*新研究成果, 对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述, 以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考。
我国是世界水果生产大国, 根据《中国统计年鉴》2006 年我国水果总产量已经达到17 239.9 万吨(包括瓜果类), 水果产量世界**, 但我国不是水果生产强国, 水果出口量只占总产量的2%左右, 远远低于9 %～ 10%的世界平均水平。造成水果出口难的主要原因之一 就是未能严格按照出口标准对水果品质进行分级。
随着科学技术的发展和人民生活水平的不断提高, 以及我国加入世界贸易组织, 国际水果市场竞争日益加剧, 消费者对水果品质的要求越来越高。消费者在挑选水果时从以往仅仅关心水果的外部品质, 逐步转向更加注重水果的内部品质。
国内外许多学者利用水果的电学特性、声学特性、光学特性、声波振动特性、太赫兹、核磁共振、X 射线、电子鼻、机器视觉等技术对水果品质进行无损检测。水果品质无损检测是在不破坏被检测水果的情况下, 应用一定的检测技术和分析方法对其外部品质和内部品质加以测定, 并按一定的标准对其做出评价的过程。水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分等)用传统的检测方法进行测量费时、费力, 且内部组织成分的测定需依靠破坏性检测方法,受人工影响较大, 这严重影响了对水果进行快速、无损、准确的评价。因此研究快速、无损、准确的水果品质检测技术,对推动水果行业的健康、持续发展, 提高水果交易价格, 增加果农收入, 具有十分重要的现实意义。
利用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测已成为近年来的一个研究热点, 国内外许多学者利用高光谱成像技术开展了对梨、苹果、甜瓜、番茄、草莓、芒果品质进行无损检测的研究工作, 并取得较好的研究结果。高光谱成像是新一代光电检测技术, 兴起于20 世纪80年代, 目前仍在迅猛发展中。高光谱成像是相对多光谱成像而言, 通过高光谱成像方法获得的高光谱图像与通过多光谱成像获取的多光谱图像相比具有更丰富的图像和光谱信息。如果根据传感器的光谱分辨率对光谱成像技术进行分类, 光谱成像技术一般可分成3 类。
(1)多光谱成像——— 光谱分辨率在Δλ/λ=0.1 数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域一般只有几个波段。
(2)高光谱成像——— 光谱分辨率在Δλ/ λ=0.01 数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域有几十到数百个波段,光谱分辨率可达nm 级。
(3)超光谱成像——— 光谱分辨率在Δλ/λ=0.001 数量级,这样的传感器在可见光和近红外区域可达数千个波段。
众所周知, 光谱分析是自然科学中一种重要的研究手段, 光谱技术能检测到被测物体的物理结构、化学成分等指标。光谱评价是基于点测量, 而图像测量是基于空间特性变化, 两者各有其优缺点。因此, 可以说光谱成像技术是光谱分析技术和图像分析技术发展的必然结果, 是二者**结合的产物。光谱成像技术不仅具有光谱分辨能力, 还具有图像分辨能力, 利用光谱成像技术不仅可以对待检测物体进行定性和定量分析, 而且还能进对其进行定位分析。
高光谱成像系统的主要工作部件是成像光谱仪, 它是一种新型传感器, 20 世纪80 年代初正式开始研制, 研制这类仪器的目的是为获取大量窄波段连续光谱图像数据, 使每个像元具有几乎连续的光谱数据。它是一系列光波波长处的光学图像, 通常包含数十到数百个波段, 光谱分辨率一般为1～ 10 nm 。由于高光谱成像所获得的高光谱图像能对图像中的每个像素提供一条几乎连续的光谱曲线, 其在待测物上获得空间信息的同时又能获得比多光谱更为丰富光谱数据信息, 这些数据信息可用来生成复杂模型, 来进行判别、分类、识别图像中的材料。
通过高光谱成像获取待测物的高光谱图像包含了待测物的丰富的空间、光谱和辐射三重信息。这些信息不仅表现了地物空间分布的影像特征, 同时也可能以其中某一像元或像元组为目标获取它们的辐射强度以及光谱特征。影像、辐射与光谱是高光谱图像中的3 个重要特征, 这3 个特征的有机结合就是高光谱图像。图1 直观地表示了上述三种信息要素之间的关系。
