高光譜成像技術(shù)在獼猴桃其它檢測中的應(yīng)用

1.1 獼猴桃隱性損傷方面

獼猴桃在采收、運(yùn)輸和儲存過程中，果肉常因碰撞或擠壓而碰傷。然而，獼猴桃身上的傷痕肉眼極難識別，被稱為隱性損傷。Bu et al. (2024)利用高光譜成像（HSI）與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法檢測了獼猴桃中隱性損傷（圖8）。該研究使用主成分分析 (PCA) 選擇對獼猴桃隱藏?fù)p傷敏感的光譜范圍 (924–1277 nm) 和特征波長（928.19、1051.03和1190.47 nm）。隨后，根據(jù)獼猴桃特征波長圖像生成三通道圖像、灰度圖像和偽彩*圖像，并用于開發(fā)檢測獼猴桃隱藏的瘀傷區(qū)域的 深度學(xué)習(xí)模型。研究結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型HSI技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型可以有效檢測獼猴桃中的隱藏碰傷。

圖8. 獼猴桃瘀傷區(qū)域識別流程

1.2 獼猴桃灰霉病方面

獼猴桃在貯藏過程中容易受到**病害的影響，這可能導(dǎo)致大量的獼猴桃貯藏?fù)p失。其中灰葡萄孢**也是一種*普遍的病菌，導(dǎo)致獼猴桃采后腐爛。獼猴桃中超過20%的腐敗是由于灰霉菌引起的灰霉病。如果沒有適當(dāng)?shù)目刂?，這種腐爛可以使大約三分之一的水果變質(zhì)。因此，獼猴桃灰霉病菌感染的早期診斷至關(guān)重要，以便采取適當(dāng)措施防止嚴(yán)重的作物退化和經(jīng)濟(jì)損失。Haghbin et al. (2023) 以海沃德獼猴桃為試驗(yàn)材料，研究了高光譜成像技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在獼猴桃采后灰霉病菌感染早期檢測中的應(yīng)用（圖9）。該研究的結(jié)果證明了高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在檢測獼猴桃灰霉病菌感染以及監(jiān)測獼猴桃因感染而發(fā)生的理化屬性變化方面具有巨大的應(yīng)用潛力。

圖9 健康獼猴桃和染病獼猴桃在450 ~ 900 nm范圍內(nèi)光譜反射率

1.3 獼猴桃軟腐病方面

隨著獼猴桃產(chǎn)量的不斷增加，各種獼猴桃病害也不斷涌現(xiàn)，其中以獼猴桃軟腐病（一種**性腐爛?。┰斐傻牟珊髶p失*為嚴(yán)重。早期發(fā)現(xiàn)軟腐病對于獼猴桃種植者、銷售商和研究人員來說非常重要；也有助于區(qū)分健康果實(shí)和患病果實(shí)（圖10），并防止健康果實(shí)感染造成的采后損失。Guo et al. (2024)利用高光譜圖像和深度學(xué)習(xí)方法（雙分支選擇性注意膠囊網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)了健康獼猴桃和軟腐病獼猴桃的分類。與現(xiàn)有方法相比，該方法（圖11）在獼猴桃軟腐病數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出*好的分類性。研究結(jié)果表明，使用高光譜成像技術(shù)可以識別潛在的軟腐病獼猴桃。

圖10. 健康獼猴桃及軟腐病獼猴桃的圖像

圖11. 深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

高宏盛 et al. (2024)為此也利用高光譜成像技術(shù)(470～900 nm)對軟腐病的早期分類檢測展開研究。該研究以湖北省武漢市“云海一號”獼猴桃為研究對象，通過對健康獼猴桃及感染軟腐病的不同時(shí)期獼猴桃進(jìn)行高光譜圖像采集，提出了一種特征波段圖像融合的獼猴桃軟腐病早期分類檢測方法（圖11）。該研究使用高光譜成像技術(shù)能夠在獼猴桃感染軟腐病３～４ｄ時(shí)將染病果與健康果成功區(qū)分，實(shí)現(xiàn)了獼猴桃軟腐病的早期無損檢測，為獼猴桃的銷售分級提供了一定的指導(dǎo)意義。

圖12. 總體試驗(yàn)流程

1.4 獼猴桃冷害方面

獼猴桃是典型的呼吸躍變型果實(shí)，采后不耐儲，在常溫下貯藏成熟和衰老很快，而且極易腐爛，因此，低溫是延長獼猴桃貯藏期的有效方法。但獼猴桃屬于冷敏性水果，長時(shí)間低溫條件極易導(dǎo)致果實(shí)發(fā)生冷害，并且冷害癥狀先從組織內(nèi)部開始，只有在轉(zhuǎn)移到常溫銷售條件下才會急劇表現(xiàn)出來，此時(shí)的損失已無法挽回。戈永慧 et al. (2022)建立了基于高光譜成像技術(shù)檢測獼猴桃冷害的方法，實(shí)現(xiàn)了獼猴桃冷害的無損甄別。不同冷害等級的‘紅陽’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀如圖12所示，‘紅陽’獼猴桃冷害癥狀主要表現(xiàn)為皮下組織木質(zhì)化和褐變、果實(shí)內(nèi)部呈水浸狀，皮下組織木質(zhì)化和褐變的面積隨著冷害程度的加劇逐漸增大，獼猴桃內(nèi)部水浸化呈由內(nèi)向外擴(kuò)散的趨勢。采集圖像后削皮進(jìn)行獼猴桃冷害等級的判別，通過觀察皮下果肉木質(zhì)化、水浸狀、褐變等冷害癥狀的面積，

結(jié)合獼猴桃出庫后的商業(yè)價(jià)值，將冷害分為４個(gè)等級，判別標(biāo)準(zhǔn)如下：０級為正常（未發(fā)生冷害）；１級為極輕（０＜可見病癥≤１/４），不影響果實(shí)銷售，仍具有商業(yè)價(jià)值；２級為較輕（１/４＜可見病癥≤１/２），失去部分商業(yè)價(jià)值，影響果實(shí)銷售；３級為嚴(yán)重（１/２≤可見病癥），不可食用，徹底失去商業(yè)價(jià)值。

圖13. 不同冷害等級的‘紅陽’獼猴桃的皮下果肉組織的冷害癥狀

如圖13所示：在400~1000 nm、1000~2000 nm波長下，不同冷害程度獼猴桃的平均光譜的總體趨勢是相似的，正常樣品的相對反射率高于冷害樣品，冷害等級越高，相對反射率越低，這可能是由于冷害過程中獼猴桃果實(shí)中的成分發(fā)生了變化，樣本的組織塌陷、色素受損造成光反射減少，從而導(dǎo)致相對反射率隨冷害程度加劇而降低。

圖14. 不同冷害程度的獼猴桃反射光譜信息

總結(jié)與展望

高光譜成像技術(shù)作為一種融合光譜信息和圖像信息的先進(jìn)檢測手段，在獼猴桃品質(zhì)檢測中展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過無損檢測的方式，它實(shí)現(xiàn)了從獼猴桃內(nèi)部品質(zhì)（如可溶性固形物含量、硬度、顏色）到外部特征（如形狀、畸形等）的**評估，為獼猴桃采摘時(shí)機(jī)、分級、貯藏以及貨架期預(yù)測提供了科學(xué)依據(jù)。在隱性損傷、病害識別以及冷害評估方面，高光譜成像結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，不僅提升了檢測的準(zhǔn)確性，還極大地推動了果蔬品質(zhì)檢測的智能化發(fā)展。然而，盡管取得了豐碩成果，仍存在著數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、設(shè)備成本高以及現(xiàn)場應(yīng)用難等挑戰(zhàn)。

未來的主要發(fā)展方向有以下幾個(gè)方面：（1）便攜化與低成本化設(shè)備研發(fā)：通過集成優(yōu)化硬件設(shè)計(jì)，研制出高效、輕便且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的高光譜成像設(shè)備，使其適用于田間和市場現(xiàn)場檢測；（2）智能算法的深入應(yīng)用：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與算法參數(shù)，提高檢測的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，開發(fā)一體化的智能檢測系統(tǒng)。（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：探索將高光譜數(shù)據(jù)與其他無損檢測技術(shù)（如熒光成像、近紅外光譜、熱成像）相結(jié)合，進(jìn)一步提升檢測的**性和可靠性。

參考文獻(xiàn)

Bu, Y., Luo, J., Li, J., Chi, Q., Guo, W., (2024). Detection of hidden bruises on kiwifruit using hyperspectral imaging combined with deep learning. International Journal of Food Science & Technology 59(9), 5975-5984.

Guo, Z., Ni, Y., Gao, H., Ding, G., Zeng, Y., (2024). A dual-branch selective attention capsule network for classifying kiwifruit soft rot with hyperspectral images. Scientific Reports 14(1), 10664.

Haghbin, N., Bakhshipour, A., Zareiforoush, H., Mousanejad, S., (2023). Non-destructive pre-symptomatic detection of gray mold infection in kiwifruit using hyperspectral data and chemometrics. Plant Methods 19(1), 53.

Ma, T., Xia, Y., Inagaki, T., Tsuchikawa, S., (2021). Non-destructive and fast method of mapping the distribution of the soluble solids content and pH in kiwifruit using object rotation near-infrared hyperspectral imaging approach. Postharvest Biology and Technology 174, 111440.

Meng, Q., Tan, T., Feng, S., Wen, Q., Shang, J., (2024). Prediction and visualization map for physicochemical indices of kiwifruits by hyperspectral imaging.  11.

Zhao, Y., Kang, Z., Chen, L., Guo, Y., Mu, Q., Wang, S., Zhao, B., Feng, C., (2023). Quality classification of kiwifruit under different storage conditions based on deep learning and hyperspectral imaging technology. Journal of Food Measurement and Characterization 17(1), 289-305.

Zhu, H., Chu, B., Fan, Y., Tao, X., Yin, W., He, Y., (2017). Hyperspectral Imaging for Predicting the Internal Quality of Kiwifruits Based on Variable Selection Algorithms and Chemometric Models. Scientific Reports 7(1), 7845.

Zou, Z., Wang, Q., Wu, Q., Li, M., Zhen, J., Yuan, D., Xiao, Y., Xu, C., Yin, S., Zhou, M., Xu, L., (2024). Fluorescence hyperspectral imaging technology combined with chemometrics for kiwifruit quality attribute assessment and non-destructive judgment of maturity. Talanta 280, 126793.

高宏盛, 郭志強(qiáng), 曾云流, 丁港, 王逍遙, 李黎, (2024). 基于高光譜圖像波段融合的獼猴桃軟腐病早期分類檢測. 光譜學(xué)與光譜分析 44(01), 241-249.

戈永慧, 宋進(jìn), 潘磊慶, 屠康, (2022). 基于高光譜成像檢測獼猴桃冷害的研究. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 45(02), 386-394.

黎靜, 伍臣鵬, 劉木華, 陳金印, 鄭建鴻, 張一帆, 王威, 賴曲芳, 薛龍, (2020). 高光譜成像的獼猴桃形狀特征檢測. 光譜學(xué)與光譜分析 40(08), 2564-2570.

邵園園, 王永賢, 玄冠濤, 高宗梅, 劉藝, 韓翔, 胡志超, (2020). 高光譜成像的獼猴桃貨架期快速預(yù)測. 光譜學(xué)與光譜分析 40(06), 1940-1946.