食品安全問題是消費者關注的重點問題，隨著光譜成像技術的不斷發展，高光譜成像儀在食品檢測領域獲得了廣泛的應用。它可以在檢測食品外部品質的同時，對被檢測食品的內部品質和品質安全進行檢測。本文介紹了高光譜成像儀在食品品質無損檢測中的應用，對此感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜成像儀在食品水分檢測中的應用：

農產品的水分檢測是食品水分檢測技術的重要組成部分。以農產品中的肉類產品為例，現階段肉類的水分含量和 pH值問題已經得到了人們的關注。通過對肉類食品水分檢測技術的發展現狀進行分析，可以發現傳統食品水分檢測技術存在耗時長和低效的特點。面向農產品的食品水分檢測是高光譜成像技術應用于食品水分檢測的表現。它可以在融合圖像和光譜技術的優勢的基礎上，提升食品品質無損檢測的檢測效率。以三文魚制品的檢測為例，一些學者借助近紅外高光譜成像技術對三文魚的水分損失情況和魚肉制品的pH 值進行了分析。在檢測過程中，相關人員在波長400～1700nm 范圍內獲取高光譜圖像信息，并利用偏最小二乘回歸PLSR 建立了預測模型，確定水分損失交叉驗證相關系數。根據檢測結果，三文魚魚肉的 pH值為0.877，水分損失交叉驗證相關系數值為0.877。一些研究者以羊肉為例，利用近紅外高光譜成像技術對銀行肉制品的化學成分進行了分析，研究過程中所使用的紅外波長范圍在900～1700nm，羊肉中水、脂肪和蛋白質的含量系數分別為0.88、0.88和0.63，上述系數值的標準誤差為0.51%、0.40%和0.34%。這一案例表明應用于食品品質無損檢測中的高光譜成像技術具有檢測效率高的特點。

高光譜成像儀在食品新鮮度檢測中的應用：

食品新鮮度檢測主要是對農產品的新鮮度進行檢測。水果蔬菜的外觀品質不僅僅與其市場價值之間存在著一定的聯系，也是消費者的偏好和市場選擇的主要影響因素。從高光譜成像技術的應用范圍來看，這一技術也可以對水果采摘以后的隱性損壞問題進行分析。現階段一些學者已經將近紅外高光譜成像技術應用于芒果的機械性損傷檢測工作之中。根據一些研究者所取得的經驗，應用于芒果損傷檢測的圖像的完整波長范圍在650～1100nm。以下是在芒果損傷檢測中所使用的分類方法：一是線性判別分析法；二是近鄰法；三是樸素貝葉斯分類法；四是決策樹法；五是極限學習機法。在對上述分析方法進行應用以后，芒果機械性損傷情況的正確分類率達到了97.90%。

高光譜成像儀在食品生物污染檢測中的應用：

食品生物污染檢測是控制食品污染問題的重要舉措。含鎘大米事件和三鹿奶粉事件的出現，已經在食品安全領域為人們敲響了警鐘。在食品安全問題頻發的環境下，食品質量問題已經成為了社會公眾高度關注的問題。以肉類制品為例，冷庫溫度波動問題會讓附著于肉制品之上的細菌數量有所增加。生物污染檢測成為了事關居民消費安全的重要因素，從肉制品生物污染檢測體系的發展現狀來看，人們可以借助近紅外高光譜技術對已經腐敗變質的肉制品的微生物生長情況進行分析，也可以檢測不同溫度下的微生物生長情況。基于偏最小二乘法的應用模型也是食品生物污染檢測領域所使用的研究模型。例如：一些學者借助近紅外高光譜技術對雞肉的假單胞菌含量進行了分析，并構建了基于遺傳算法的波長體系。

高光譜成像儀在其他方面的應用：

從高光譜成像技術的國內外研究現狀來看，這一技術已經開始在小麥質量、小麥育種和小麥深加工研究應用中得到了應用。例如：在稻米品質的研究過程中，一些研究者所提取的水稻波長范圍在400～1000nm。在研究過程中，相關人員主要借助主成分分析法對研究對象進行降維處理。

綜上所述，高光譜成像技術具有檢測效果高的特點，主成分分析法和基于偏最小二乘法的應用模型是研究工作中所常用的研究模型。高光譜成像技術在食品品質無損檢測中的應用擁有較為廣闊的研究前景。