摘要
水果具有较高的经济价值,实现其品质无损检测可减少经济损失并提高市场竞争力,机械分选、机器视觉和化学检测等方法仅能实现对水果外部或内部品质的单独检测,而高光谱成像技术可准确、无损地检测水果内、外部品质,市场前景广阔.本文介绍了典型高光谱成像系统的构成,总结了点扫描、线扫描和面扫描3种高光谱数据获取方式的优、缺点及适用情况,并归纳了常用的光谱校正和预处理方法、特征波长提取方法、建模方法及评价指标,以及常用图像分割方法的优缺点.综述了近年利用高光谱成像技术检测常见水果的表面缺陷、轻微损伤、病菌感染和冷害等外部品质及可溶性固形物含量、干物质含量、硬度和成熟度等内部品质的研究工作,对于外部品质检测,使用高光谱成像技术获取图像数据,提取特征图像后结合支持向量机、卷积神经网络等机器学习技术进行品质检测是目前的主流方法,内部品质通常结合化学检测和多元回归方法进行检测.最后,分析了高光谱成像技术在水果品质无损评估中面临的挑战和未来发展趋势.
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