高光谱成像技术在香蕉碰撞损伤检测中的应用

香蕉是我国排名第五的大宗水果，为了便于运输和贮存，会采摘未经催熟而且暂不能食用的青果，即青香蕉。而青香蕉极易发生机械性损伤，不仅影响产品的外观品质，还会影响消费者的购买欲望。因此，就有必要对香蕉的碰撞损伤程度进行检测。本文介绍了高光谱成像技术在香蕉碰撞损伤检测中的应用。

香蕉碰撞损伤检测方法：

香蕉是中国岭南特色水果之一，统计显示，2020年中国香蕉产量达到了1151.3万吨。香蕉在采收和运送过程中往往处于绿硬期（青香蕉），在此过程中易受到各种碰撞损伤。不同类型碰伤均可加速香蕉果皮活性氧的积累进而导致香蕉果实的衰老腐败；青香蕉受到碰撞损伤后，微生物容易侵染损伤部位，经过催熟过程中的乙烯释放和果实软化后，造成於伤腐烂或黑斑花脸，严重影响其色泽品质和销售价格。因此，亟待寻找一种快速无损检测青香蕉碰撞损伤的方法。

传统的青香蕉碰撞损伤检测方法主要是人工肉眼识别和常规RGB图像识别。然而人工识别受主观因素影响较大，常规RGB图像识别难以检测出碰撞初期的碰伤情况。鉴于传统检测方法的不足，利用高光谱技术开展无损检测的应用迅速发展。高光谱成像技术融合了传统的图像和光谱技术的优点，可以同时获取被检测物体的空间信息和光谱信息，对其内外部的品质参数进行测定，并依据这些参数建立与青香蕉碰撞损伤之间的关系，进行碰伤程度区分，弥补了传统检测方法的不足。

高光谱成像技术在香蕉碰撞损伤检测中的应用：

高光谱成像技术结合了光谱和图像两种技术，能够同时得到待检测对象的空间及光谱信息，所以它不仅能够检测出果品信息的相关图像信息还包含有丰富的光谱信息。高光谱图像技术之所以能够检测水果的内外品质信息及食品安全性等综合性品质信息，是因为图像检测技术能够全面的反映果品的外在特征，而光谱检测技术则能够检测果品的化学成分和物理结构等信息。所以说，高光谱图像检测技术是一种易于操作、快速而且无损的新型检测技术。使用高光谱成像技术和相应分析方法，提取出特征波长，然后建立相应的预测模型，就可以对香蕉的碰撞损伤程度进行判断。具体步骤如下：

1.高光谱图像数据采集

使用高光谱成像仪进行数据采集时，需要打开仪器进行预热，然后对仪器进行黑白校正。将仪器校正后，对样本进行高光谱数据的采集。

2.光谱数据提取

将获取的高光谱数据进行感兴趣区域的光谱提取，其中每个感兴趣区域中所有像素点的平均光谱作为该区域的原始光谱。

3.光谱数据的预处理

对提取的光谱数据进行预处理，这是因为原始光谱数据中包含了许多冗沉的信息，且含有大量的噪音。通过光谱数据的预处理，可以防止其他因素降低预测模型准确性。

4.预测模型的建立

采用偏最小二乘法、支持向量机、人工神经网络、多元线性回归等方法建立基于光谱图像的预测模型，然后将光谱图像信息导入到模型中，可以准确地检测出香蕉损伤程度，并判断出该样品是否合格。