隨著人們生活水平的不斷提高，人們對農產品品質的要求也越來越高，傳統的農產品品質檢測方法有著破壞樣本、耗時長等缺點，無法滿足現有的生產需求。隨著光譜成像技術的不斷發(fā)展，高光譜成像技術在農業(yè)中有著廣泛的應用前景，它能同時獲得待測農產品樣品豐富的圖像和光譜信息，進而對農產品進行快速無損檢測和綜合評價。本文介紹了高光譜成像技術在農產品品質檢測中的應用。

1.農藥殘留物檢測

農藥的發(fā)明和使用大大提高了農作物的產量，但由此引起的農藥大量和不合理使用所造成的環(huán)境污染問題，農產品中的農藥殘留問題，越來越受到各國政府和公眾的關注。農藥殘留檢測方法有色譜法、分光光度法、原子吸收光譜法、薄層層析法等，這些方法大多具有檢測復雜、效果單一、投入太高、損害樣品等缺點。高光譜成像技術利用有機分子在光照下，分子發(fā)生能級躍遷并以光的形式釋放出多余的能量，在農藥殘留檢測方面具有精度高、可視性、速度快等優(yōu)勢。

通過處理高光譜圖像，水果的表面農藥殘留可以被檢測出。但是現在還不能精確辨認低濃度農藥，僅僅對較高濃度農藥殘留的檢測有著良好的精確度。用高光譜成像技術對農作物表面農藥殘留檢測，在對農藥殘留定性檢測方面，高光譜技術有較好的效果，但是在定量分析上，對高光譜成像技術的研究仍要進一步加強?；诟吖庾V成像的檢測技術可以檢測出水果表面的農藥殘留，適應農產品農藥殘留無損檢測的未來發(fā)展方向，特別是在選定某些特征波長前提下，可以實現水果表面農藥殘留的在線快速無損檢測。

2.農作物品質檢測

葉綠素是農作物生長過程中其品質指標的重要因素之一，常規(guī)的葉綠素測量方法為分光光度法，測量耗時長且對植被有較大損傷。研究人員采集多個缺氮和正常的葉片，對感興趣區(qū)域的平均光譜進行主成分分析，建立多元線性回歸模型，確定相關系數，然后得到葉綠素分布圖。通過比較葉綠素分布圖可以明顯看到缺氮葉片與正常葉片的不同。根據分布圖可以得到缺氮的葉綠素平均含量較低，12mg/g的含量作為缺氮葉片含量的閾值。

利用高光譜成像技術可以獲得葉綠素在葉表面的濃度分布圖，并具有無損、快速、準確等特點，為高光譜技術判斷農作物成長品質的應用奠定了基礎。

3.肉類品質檢測

傳統的使用較多的檢測肉品內外部品質的方法大致分為幾種：感官評價、微生物菌落檢測以及理化指標檢測等，感官評價的方法是有專業(yè)的鑒別人員對所檢測的牛肉的外表、口味以及口感等指標進行評判，以自己的主觀感受來判斷牛肉品質的好壞，評價主觀性較強、不易量化，不同的評價人員也會存在意見不一的情況；理化指標及微生物檢測這兩種檢測方式同屬于物理和化學相結合的分析方法，它們同樣也存在著樣品處理繁瑣、樣品易發(fā)生損壞、化學試劑消耗量大、檢測周期長以及檢測成本較高等多種問題，這些常見的檢測方式因為有著多樣的弊端，導致它們無法真正的達到使用的目的。

相對比傳統檢測肉類品質的方法，高光譜成像技術是一種快速、不耗費化學試劑環(huán)境友好型的、對樣本沒有損壞的新興技術。與近紅外光譜技術和計算機機器視覺技術相比，它集合了傳統的光譜與圖像，可以同時獲取樣本的光譜信息和空間信息，更能整體全面反映樣本。正是這些優(yōu)點使得光譜成像技術被廣泛應用在食品安全特別是肉和肉制品的質量與安全領域。