一、引言

高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）结合了成像技术和光谱分析，能够在每个像素点上获取连续波长的光谱信息，广泛应用于农产品品质检测。该技术可实现对水果、蔬菜、谷物等产品的糖度、水分、病害、农药残留等参数的非接触、快速、多指标同步检测。本文将介绍其工作原理与应用进展。

二、核心技术原理

光谱-空间融合采集

使用推扫式或快照式成像系统获取二维图像和一维光谱。

特征波长选择与建模

应用PLS、PCR、SVM、CNN等算法建立预测模型。

图像预处理与分类识别

包括背景校正、平滑滤波、主成分分析（PCA）等方法。

三、典型应用场景

水果内部缺陷识别

如苹果褐变、梨黑心、柑橘枯水等无损检测。

谷物霉变与毒素污染筛查

快速判断小麦、玉米是否受黄曲霉毒素污染。

蔬菜叶绿素含量评估

监测生长状态与营养状况，优化采收时机。

四、未来发展方向

便携式高光谱检测设备开发

推动现场检测与手持式仪器普及。

AI驱动的自动判别与分级系统

构建智能分拣平台，提升农业自动化水平。